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| 內容簡介： |
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本书是一本关于机器人学的书籍，从机器人的基本结构开始，逐步讲解了有关机器人的硬件及软件结构。机器人的硬件部分主要包括了基本机械结构以及完成机器人定位和自主导航所需的各种传感器；机器人的软件部分是基于Python语言在ROS中进行编写的程序，目的是完成机器人的指定功能。而后通过硬件和软件的结合完成了机器人在指定地图内按照用户命令进行移动的功能，并且有一个GUI强化了人机界面的交互功能。
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| 目錄：
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目 录
前言
第1章 机器人学概述1
1.1 什么是机器人2
1.1.1 术语机器人的来历2
1.1.2 现代机器人定义3
1.2 机器人从哪儿来7
1.3 机器人上都有什么9
1.3.1 肢体10
1.3.2 传感器10
1.3.3 执行器11
1.3.4 控制器11
1.4 如何制作机器人12
1.4.1 反应式控制12
1.4.2 分级（协商）控制12
1.4.3 混合控制12
1.5 本章小结13
第2章 服务机器人的机械设计14
2.1 服务机器人的设计需求14
2.2 机器人的传动装置15
2.2.1 选择电机和轮子15
2.2.2 设计小结16
2.2.3 机器人底盘设计17
2.3 安装LibreCAD、Blender和MeshLab18
2.3.1 安装LibreCAD18
2.3.2 安装Blender18
2.3.3 安装MeshLab18
2.4 用LibreCAD生成机器人的二维CAD图19
2.4.1 底座设计20
2.4.2 底座连接杆设计21
2.4.3 轮子、电机和电机夹具设计22
2.4.4 脚轮设计24
2.4.5 中间层设计24
2.4.6 顶层设计24
2.5 用Blender制作机器人的三维模型25
2.5.1 Blender中的Python脚本语言25
2.5.2 Blender中的Python API介绍26
2.5.3 机器人建模中的Python脚本28
2.6 习题33
2.7 本章小结33
第3章 用ROS和Gazebo进行机器人仿真34
3.1 什么是机器人仿真34
3.1.1 机器人数学建模37
3.1.2 ROS和Gazebo简介43
3.1.3 在Ubuntu 14.04.2下安装ROS Indigo46
3.1.4 在酒店环境下进行ChefBot和TurtleBot仿真70
3.2 习题75
3.3 本章小结75
第4章 设计ChefBot的硬件部分76
4.1 ChefBot硬件的规格标准76
4.2 机器人的硬件架构框图77
4.2.1 电机和编码器77
4.2.2 电机驱动器79
4.2.3 嵌入式控制板81
4.2.4 超声传感器82
4.2.5 惯性测量单元83
4.2.6 Kinect83
4.2.7 中央处理单元84
4.2.8 扬声器麦克风85
4.2.9 电源电池85
4.3 ChefBot硬件的工作原理86
4.4 习题87
4.5 本章小结88
第5章 机器人执行机构与车轮编码器89
5.1 直流减速电机接入Tiva C开发板89
5.1.1 差速传动轮式机器人92
5.1.2 安装Energia集成开发环境92
5.1.3 电机接口代码94
5.2 正交编码器接入Tiva C开发板98
5.2.1 编码器数据的处理99
5.2.2 正交编码器接口代码101
5.3 Dynamixel执行机构104
5.4 习题107
5.5 本章小结107
第6章 机器人传感器108
6.1 超声测距传感器108
6.2 红外接近传感器113
6.3 惯性测量单元115
6.3.1 惯性导航116
6.3.2 MPU 6050接入Tiva C开发板117
6.3.3 在Energia中编写接口代码119
6.4 利用Energia将支持DMP的MPU 6050接入开发板121
6.5 习题125
6.6 本章小结125
第7章 视觉传感器在Python和ROS中的编程方法126
7.1 机器人视觉传感器清单和图像处理库126
7.2 OpenCV、OpenNI和PCL简介129
7.2.1 什么是OpenCV129
7.2.2 什么是OpenNI132
7.2.3 什么是PCL133
7.3 使用ROS、OpenCV和OpenNI进行Kinect的Python编程134
7.3.1 启动OpenNI驱动的方法134
7.3.2 OpenCV的ROS接口134
7.4 使用Kinect、ROS、OpenNI和PCL处理点云139
7.5 将点云转换为激光雷达数据140
7.6 使用ROS和Kinect实现SLAM算法141
7.7 习题142
7.8 本章小结142
第8章 使用Python和ROS实现语音识别及合成143
8.1 语音识别技术143
8.1.1 语音识别系统框图144
8.1.2 语音识别库145
8.1.3 Windows语音识别开发平台145
8.1.4 语音合成145
8.1.5 语音合成库146
8.2 在Ubuntu 14.04.2中使用Python实现语音识别及合成146
8.2.1 在Ubuntu 14.04.2中安装Pocket Sphinx及其Python绑定147
8.2.2 在Ubuntu 14.04.2中使用Pocket Sphinx的Python绑定147
8.2.3 输出结果148
8.3 在Ubuntu 14.04.2中使用Pocket Sphinx、GStreamer及Python实现实时语音识别149
8.4 在Ubuntu 14.04.2中使用Julius及Python实现语音识别151
8.4.1 Julius语音识别器和Python模块的安装152
8.4.2 Python-Julius客户端代码153
8.4.3 在Pocket Sphinx、Julius中提高语音识别的准确度154
8.4.4 在Ubuntu 14.04.2中安装eSpeak和Festival154
8.5 在Windows中使用Python实现语音识别及合成155
8.6 在ROS Indigo中使用Python实现语音识别156
8.7 在ROS Indigo中使用Python实现语音合成157
8.8 习题159
8.9 本章小结159
第9章 使用Python在ChefBot中应用人工智能160
9.1 ChefBot中的交互系统框图160
9.2 AIML介绍161
9.3 PyAIML介绍164
9.3.1 在Ubuntu 14.04.2上安装PyAIML165
9.3.2 从源码中安装PyAIML165
9.4 使用AIML和Python进行开发165
9.5 使用A.L.I.C.E AIML文件进行开发167
9.5.1 将AIML文件载入内存168
9.5.2 载入AIML文件并将其存为brain文件169
9.5.3 使用Bootsrtap方法载入AIML文件和brain文件169
9.6 将PyAI
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| 內容試閱：
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前 言本书包含12章，主要介绍如何从零开始构建自主移动的机器人，并使用Python进行编程。本书所提到的机器人是用于家庭、宾馆、餐厅的服务机器人，我们将按照顺序介绍如何一步一步构建它。书中从机器人的基本概念开始，然后过渡到机器人三维建模和仿真，在成功进行机器人仿真之后，将介绍构建机器人原型所需要的硬件组件。
机器人的软件部分主要基于Python编程语言和其他一些软件框架开发，这些软件框架包括机器人操作系统（ROS）、OpenCV等。你将会从设计机器人到设计人机界面等多个方面来了解如何使用Python。Gazebo仿真器常用来对机器人和机器视觉开发库软件如OpenCV、OpenNI进行仿真。PCL用于处理机器人的2D和3D视觉数据。本书每章的开始部分都将首先介绍必需的理论以辅助理解下面的内容。全书内容已经经过机器人领域的专家审阅。
本书包含的内容第1章，主要内容是机器人相关的基本概念和技术，这些对机器人新手来说是非常必要的。
第2章，介绍如何使用LibreCAD和Blender（免费软件）设计机器人的2D和3D模型，还将演示如何使用Blender的Python API构建3D模型。
第3章，带你领略如何使用Gazebo和ROS进行机器人仿真。
第4章，介绍机器人的硬件设计，包括构建ChefBot所需的框图和硬件组件。
第5章，内容涉及使用Tiva C开发板连接机器人执行机构和车轮编码器，还包括使用Dynamixel这样的高端智能执行机构。
第6章，将使用Tiva C开发板连接机器人的超声测距传感器、红外传感器和IMU。
第7章，介绍OpenCV、OpenNI和PCL库，及如何将这些库文件使用Python语言和ROS开发环境连接起来。
第8章，讨论语音识别和语音合成用到的各种库文件，还包括如何将这些库文件使用Python语言和ROS开发环境连接起来。
第9章，将介绍ChatterBot的制作教程，这是为机器人交互做准备的。
第10章，内容涵盖完整的硬件集成和核心软件模块两部分，主要讨论服务机器人的自主导航以及如何使用ROS和Python进行编程。
第11章，包括如何构建用于操作餐厅机器人的GUI教程，GUI由Qt和Python包装器PyQt开发。
第12章，探讨如何对机器人进行标定并进行最后的运行测试。
使用须知本书主要介绍如何构建机器人。在开始学习之前，我们需要准备一些硬件设备。机器人可以从零开始构建，也可以买有编码器反馈的差分传动机器人。需要购买一个类似Texas Instruments Launchpad的开发板作为嵌入式处理单元，至少有一台笔记本电脑来完成机器人运算。在本书中，我们将使用Intel NUC来进行机器人运算，它结构紧凑、性能良好。除此之外，为了获取3D图像，还需要有3D传感器，如激光雷达、Kinect或Asus Xtion Pro。
有关软件部分，你需要了解GNULinux命令，还要熟悉Python，此外运行本书的例程还要安装Ubuntu 14.04.2 LTS。如果你还熟悉ROS、OpenCV、OpenNI和PCL那就最完美了。运行例程需要安装ROS Indigo。
适用读者本书适用于对服务机器人领域感兴趣的创业者，寻求实现机器人更多功能的专业人士，想更多地了解机器人的研究者，以及希望学习机器人的发烧友和学生。本书讲解过程循序渐进，易于理解。
读者支持本书配套了示例代码和彩图，读者可从https：github.comhzbookslearning-robotics-using-python下载。
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