第1 章 ROS 機器人基礎

1.1 機器人時代與ROS 的誕生  001

1.2 初識ROS 002

1.3 ROS 的安裝及測試 003

1.3.1 選擇操作繫統與ROS 版本 003

1.3.2 ROS 的安裝步驟  004

1.3.3 測試ROS  007

1.4 安裝教學包  008

1.5 二進制包與源代碼包  010

1.6 本章小結  010

習題一  011



第2 章 ROS 繫統架構

2.1 ROS 文件繫統 012

2.1.1 catkin 工作空間  012

2.1.2 catkin 編譯繫統  013

2.1.3 package 功能包 015

2.1.4 CMakeLists.txt 文件 017

2.1.5 package.xml 文件  019

2.1.6 其他常見文件類型 022

2.1.7 Metapacka功能包 023

2.2 ROS 通信架構 024

2.2.1 Node 與Node Master 024

2.2.2 launch 啟動文件 026

2.2.3 話題  028

2.2.4 服務  032

2.2.5 參數服務器 035

2.2.6 動作庫 037

2.3 本章小結  039

習題二  039



第3 章 ROS 常用組件和開發工具

3.1 Gazebo 仿真工具 041

3.1.1 認識Gazebo  041

3.1.2 操作演示 042

3.2 Rviz 可視化平臺 044

3.2.1 認識Rviz  044

3.2.2 操作演示 044

3.3 rqt 可視化工具 046

3.3.1 認識rqt 046

3.3.2 操作演示 046

3.4 rosbag 功能包  048

3.4.1 認識rosbag 048

3.4.2 操作演示 049

3.5 RoboWare Studio 集成開發環境  051

3.5.1 安裝RoboWare Studio 051

3.5.2 操作演示 052

3.6 代碼管理Git  058

3.6.1 認識Git 058

3.6.2 操作演示 058

3.7 本章小結  060

習題三  060



第4 章 ROS 客戶端庫

4.1 Client Library 簡介  061

4.2 roscpp 062

4.2.1 節點 063

4.2.2 topic 065

4.2.3 service  068

4.2.4 param 070

4.2.5 時鐘 073

4.2.6 日志和異常 075

4.3 rospy 075

4.3.1 rospy 與roscpp 的比較  075

4.3.2 rospy 結構 076

4.3.3 rospy API  076

4.3.4 topic  078

4.3.5 service 080

4.3.6 param 與Time  082

4.4 本章小結  084

習題四  084



第5 章 坐標變換TF 及編程

5.1 認識TF  086

5.1.1 簡介 086

5.1.2 ROS 中的TF 086

5.1.3 ROS 中TF 坐標的基本規則  088

5.2 TF 原理和TF 消息  090

5.2.1 TF 基本原理 090

5.2.2 TF 數據類型 092

5.2.3 TF 特點 093

5.2.4 TF 消息 093

5.3 TF 編程基礎  095

5.3.1 TF 功能包及官方實例  095

5.3.2 TF 編程基礎 096

5.4 TF in C 097

5.4.1 簡介  097

5.4.2 數據類型 097

5.4.3 數據轉換 097

5.4.4 TF 類 100

5.5 TF in Python  101

5.5.1 簡介  101

5.5.2 數據類型 101

5.5.3 TF 庫 101

5.5.4 TF 類 102

5.6 TF 相關工具命令  103

5.7 本章小結  104

習題五  104



第6 章 機器人建模與仿真

6.1 機器人URDF 模型 105

6.2 創建與顯示URDF 模型  108

6.2.1 機器人描述功能包 108

6.2.2 創建URDF 模型  108

6.2.3 解析URDF 模型  109

6.2.4 在Rviz 中顯示模型 111

6.2.5 讓機器人動起來 112

6.3 添加踫撞和物理屬性  114

6.4 xacro 文件簡化URDF 模型 115

6.5 添加傳感器模型  118

6.5.1 添加攝像頭 118

6.5.2 添加Kinect 120

6.5.3 添加激光雷達 121

6.6 ArbotiX Rviz 機器人運動仿真  121

6.6.1 安裝ArbotiX 122

6.6.2 配置ArbotiX 控制器  122

6.6.3 運行仿真環境 123

6.7 ros_control  125

6.7.1 ros_control 框架  125

6.7.2 ros_control 安裝  127

6.7.3 控制器 127

6.7.4 硬件接口 127

6.7.5 傳動裝置 128

6.7.6 關節約束 129

6.7.7 控制器管理器 130

6.8 機器人Gazebo 仿真  131

6.8.1 在Gazebo 中顯示機器人模型 131

6.8.2 Gazebo 插件 132

6.8.3 Gazebo 傳動裝置 134

6.8.4 攝像頭仿真 136

6.8.5 Kinect 仿真 139

6.8.6 激光雷達仿真 140

6.9 本章小結  143

習題六  143



第7 章 機器視覺開發技術

7.1 ROS 圖像數據 145

7.1.1 二維圖像數據 145

7.1.2 三維點雲和深度圖像 147

7.1.3 查看點雲圖像 149

7.1.4 ROS-PCL 開發接口  151

7.2 攝像頭標定  152

7.2.1 camera_calibration 功能包  153

7.2.2 啟動標定程序 153

7.2.3 標定攝像頭 153

7.2.4 Kinect 相機的標定 155

7.2.5 加載標定參數的配置文件 155

7.2.6 校正圖像 156

7.3 OpenCV 庫和人臉識別 157

7.3.1 安裝OpenCV 庫 157

7.3.2 使用OpenCV 庫  157

7.3.3 使用OpenCV 實現人臉識別 162

7.4 二維碼識別  167

7.4.1 ar_track_alvar 功能包 167

7.4.2 創建二維碼 168

7.4.3 攝像頭識別二維碼 169

7.4.4 物體姿態估計與AR 標記檢測 171

7.5 物體檢測  174

7.5.1 find_object_2d 功能包  174

7.5.2 物體檢測實例 175

7.5.3 話題和參數 178

7.6 本章小結  178

習題七  179



第8 章 機器語音開發技術

8.1 語音識別  180

8.1.1 PocketSphinx 功能包  180

8.1.2 PocketSphinx 功能包測試  182

8.1.3 添加語音庫 183

8.1.4 創建PocketSphinx 的launch 文件 185

8.2 語音播放  185

8.2.1 播放指定文件 185

8.2.2 將輸入的文字轉化為語音 186

8.3 通過語音控制機器人  186

8.3.1 語音控制小海龜 186

8.3.2 XBot 對話和語音控制 187

8.3.3 自定義對話內容 188

8.3.4 監控talker 功能包的運行狀態  189

8.4 在ROS 上使用科大訊飛  190

8.4.1 下載科大訊飛SDK  190

8.4.2 SDK 包測試  191

8.4.3 ROS 結合科大訊飛進行語音聽寫 193

8.5 智能語音對話  195

8.5.1 tts 語音合成實現對話  195

8.5.2 通過圖靈進行語義理解 202

8.5.3 與機器人對話 206

8.6 本章小結  208

習題八  208



第9 章 機器人SLAM 與自主導航開發技術

9.1 理論基礎  210

9.1.1 傳感器 210

9.1.2 地圖 213

9.2 Gmapping 算法  215

9.2.1 Gmapping 功能包 215

9.2.2 Gmapping 計算圖 218

9.2.3 話題和服務 219

9.2.4 參數 220

9.2.5 裡程計誤差及修正 221

9.3 Hector 算法  221

9.3.1 Hector 功能包 221

9.3.2 Hector 計算圖 223

9.3.3 話題和服務 224

9.3.4 參數 224

9.4 Cartographer 算法  225

9.4.1 Cartographer 功能包 225

9.4.2 Cartographer 總體框架 226

9.4.3 Cartographer 測試 226

9.4.4 Cartographer 節點的配置與運行 228

9.5 自主導航  231

9.5.1 導航功能包 231

9.5.2 工作框架 232

9.5.3 move_base 233

9.5.4 move_base 的service 234

9.5.5 導航案例 234

9.6 costmap 和map_server  237

9.6.1 代價地圖 238

9.6.2 地圖插件的選擇 238

9.6.3 map_server  239

9.7 AMCL 定位算法 240

9.7.1 AMCL 計算圖  240

9.7.2 話題和服務 241

9.7.3 參數  242

9.7.4 AMCL 測試  243

9.8 本章小結  245

習題九  245



第10 章 ROS 機器人開發實例

10.1 TurtleBot  246

10.1.1 TurtleBot 的配置與使用 247

10.1.2 Gazebo 中的TurtleBot3 249

10.1.3 使用TurtleBot 實現導航功能  249

10.2 XBot-U 251

10.2.1 XBot-U 特點 251

10.2.2 初步上手XBot-U 機器人  252

10.2.3 智能交互 254

10.2.4 自主導航 254

10.2.5 XBot 仿真與教學 255

10.3 Unitree A1  257

10.3.1 Unitree A1 的功能與結構  257

10.3.2 Unitree A1 關節電機的配置  258

10.3.3 讓Unitree A1 機器人站起來 260

10.4 本章小結  263



參考文獻

隨著科學技術的發展以及人們對機器人的逐漸認知，機器人的應用規模和範圍日益擴大，不僅制造環境下的工業機器人應用逐漸普及，非制造環境下的服務與仿人機器人應用也蓬勃發展。機器人應用環境的日益廣泛和任務復雜度的日益增強，提高了機器人開發的時效性和困難度，對機器人硬件和軟件技術都提出了更高的要求。而相比硬件的開發，軟件開發明顯力不從心。為迎接這個挑戰，全球各地的開發者與研究機構紛紛投入機器人通用軟件框架的研發工作中。在近些年裡，產生了多種優秀的機器人軟件框架，為軟件開發工作提供了極大的便利，其中為優秀的軟件框架之一就是機器人操作繫統（Robot Operating System，ROS）。ROS 是一個適用於機器人的通用軟件框架。它提供了操作繫統應有的服務，包括硬件抽像、底層設備控制、常用函數的實現、進程間消息傳遞以及包管理；它也提供用於獲取、編譯、編寫和跨計算機運行代碼所需的工具和庫函數。

編者來自重慶郵電大學自動化學院和江蘇中科重德智能科技有限公司，本書偏重於ROS 機器人軟件開發技術，是編者在學校多年從事教學、科研，在企業多年從事研發、培訓的基礎上，經多次試用，反復修改提高而成。本書將有關教學和研發成果加以總結提高，並吸收國內外理論、方法和技術，注重運用CDIO工程教育理念，立足培養實際動手能力、綜合應用能力和創新思維能力。本書注重知識內容的繫統性、先進性與實踐性，強調實踐內容的應用性、工程性。為此，書中大量選用了編者所在團隊的研發成果、學生參加科技競賽作品、學生實驗實踐項目作為實例。

本書共分10 章：第1 章介紹ROS 的誕生、發展、特點和安裝方法，並提供教學實踐所需的源代碼包，介紹二進制包與源代碼包的區別；第2 章介紹ROS 的繫統架構，包括典型的catkin 編譯繫統的工作原理及其工作空間結構、工作空間中包含的常見文件類型以及這些文件的編寫規則等，並介紹ROS 的通信架構，包括ROS 的節點、節點管理器、launch 啟動文件和四種通信方式（話題、服務、參數服務器、動作庫）；第3 章介紹ROS 的常用組件和開發工具，包括Gazebo 仿真工具、Rviz 可視化平臺、rqt 可視化工具、rosbag 功能包、RoboWare Studio集成開發環境、Git 分布式版本控制繫統；第4 章介紹ROS 客戶端庫的概念，目前常用的roscpp 和rospy 客戶端庫中函數的定義、用法，以及幾種通信方式的具體格式和實現方法；第5 章介紹TF 基本原理、TF 的通信方式和TF 編程基礎，TF 在C 和Python 接口中的實現原理以及相關用法，TF 相關工具命令；第6章說明如何使用urdf 文件創建一個機器人模型，然後使用xacro 文件優化該模型，添加傳感器模型，通過ArbotiX 或者ros_control 控制器讓機器人動起來，並且放置到Rviz 或Gazebo 環境中實現可視化或仿真；第7 章討論ROS 中的圖像數據以及點雲的查看方式，攝像頭的標定方法，OpenCV 庫和人臉識別的方法，使用攝像頭進行二維碼識別、物體姿態估計和AR 標記檢測、物體檢測；第8 章探討機器語音是如何實現的，如何通過語音控制機器人、語音播放和與機器人實現對話交流，並且了解和認識PocketSphinx 功能包、科大訊飛SDK 和圖靈語義；第9 章介紹SLAM 建圖和自主導航的方法，分析常用的Gmapping 算法、Hector 算法、Cartographer 算法和AMCL 定位算法；第10 章介紹多種支持ROS的機器人繫統實例，包括流行的機器人平臺TurtleBot、科研教學機器人平臺XBot-U 和教育酷玩四足機器人Unitree A1。

本書第1～4 章由羅雲翔、王琴編寫；第5～6 章由蔣暢江編寫；第7～9 章由張宇航、羅雲翔、常先明編寫；第10 章由蔣暢江、王琴編寫。方洋、譚力、趙常昊、羅曉明、鄒術傑、林桐、黃子軒等參與了相關章節的資料收集和案例編寫測試，全書由蔣暢江統稿。

本書配有免費的教學軟件包和電子課件供選用本書的師生使用，如有需要可登錄化工教育平臺www. cipedu. com. cn 注冊後下載使用。

鋻於ROS 機器人開發技術的飛速發展，盡管編寫過程中盡心盡力，但由於編者水平有限，書中難免有疏漏或不妥之處，懇請讀者批評指正。



編著者

2021 年12 月