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版权信息
内容简介
译者序
前言
作者简介
译者简介
审校者简介
第一部分 物理机器人组装与测试
第1章 组装机器人
1.1 GoPiGo3机器人介绍
1.2 熟悉嵌入式硬件
1.3 深入理解机电
1.4 整合到一起
1.5 快速硬件测试
1.6 总结
1.7 习题
1.8 进一步阅读
第2章 GoPiGo3的组件测试
2.1 技术要求
2.2 Python和JupyterLab入门
2.3 传感器和驱动的组件测试
2.4 总结
2.5 习题
2.6 进一步阅读
第3章 ROS入门
3.1 技术要求
3.2 ROS基本概念
3.3 配置ROS开发环境
3.4 ROS节点之间的通信——消息和主题
3.5 对ROS使用公开可用的软件包
3.6 总结
3.7 习题
3.8 进一步阅读
第二部分 使用Gazebo进行机器人仿真
第4章 创建虚拟两轮ROS机器人
4.1 技术要求
4.2 RViz机器人可视化入门
4.3 使用URDF构建差动驱动机器人
4.4 使用RViz在ROS中查看GoPiGo3模型
4.5 URDF模型中的机器人参考坐标系
4.6 在构建时使用RViz查看模型
4.7 总结
4.8 习题
4.9 进一步阅读
第5章 使用Gazebo进行机器人行为仿真
5.1 技术要求
5.2 Gazebo仿真器入门
5.3 修改机器人URDF
5.4 验证Gazebo模型并查看URDF
5.5 移动模型
5.6 总结
5.7 习题
5.8 进一步阅读
第三部分 使用SLAM进行自主导航
第6章 在ROS中编程——命令和工具
6.1 技术要求
6.2 设置物理机器人
6.3 ROS编程快速入门
6.4 案例研究1：编写ROS距离传感器软件包
6.5 使用ROS命令
6.6 创建并运行发布者和订阅者节点
6.7 使用roslaunch自动执行节点
6.8 案例研究2：ROS GUI开发工具——Pi Camera
6.9 使用ROS参数自定义机器人功能
6.10 总结
6.11 习题
6.12 进一步阅读
第7章 机器人控制与仿真
7.1 技术要求
7.2 设置GoPiGo3开发环境
7.3 案例研究3：使用键盘进行远程控制
7.4 使用ROS主题进行远程控制
7.5 远程控制物理和虚拟机器人
7.6 总结
7.7 习题
7.8 进一步阅读
第8章 使用Gazebo进行虚拟SLAM和导航
8.1 技术要求
8.2 使用Gazebo进行动态仿真
8.3 导航组件
8.4 机器人感知和SLAM
8.5 使用GoPiGo3练习SLAM和导航
8.6 总结
8.7 习题
8.8 进一步阅读
第9章 用于机器人导航的SLAM
9.1 技术要求
9.2 为机器人准备LDS
9.3 在ROS中创建导航应用程序
9.4 使用GoPiGo3练习导航
9.5 总结
9.6 习题
9.7 进一步阅读
第四部分 使用机器学习的自适应机器人行为
第10章 在机器人技术中应用机器学习
10.1 技术要求
10.2 在系统中配置TensorFlow
10.3 机器人技术中的机器学习
10.4 从机器学习到深度学习
10.5 通过编程将机器学习应用于机器人技术的方法
10.6 深度学习应用于机器人技术——计算机视觉
10.7 总结
10.8 习题
10.9 进一步阅读
第11章 使用OpenAI Gym进行机器学习
11.1 技术要求
11.2 OpenAI Gym简介
11.3 运行环境
11.4 配置环境文件
11.5 运行仿真并绘制结果
11.6 总结
11.7 习题
11.8 进一步阅读
第12章 通过强化学习实现目标
12.1 技术要求
12.2 使用TensorFlow、Keras和Anaconda配置环境
12.3 了解ROS机器学习软件包
12.4 设置训练任务参数
12.5 训练GoPiGo3避开障碍物到达目标位置
12.6 总结
12.7 习题
12.8 进一步阅读
附录 习题答案
更新时间：2021-09-26 16:13:18
完结共124章
倒序