溫馨提示

摘要                                              

通過前面一系列的鋪墊，相信大家對整個miiboo機器人的DIY有了一個清晰整體的認識。接下來就正式進入機器人大腦（嵌入式主板：樹莓派3）的開發。本章將從樹莓派3的開發環境搭建入手，為后續ros開發、slam導航及語音交互算法做準備。本章內容：

1.安裝系統ubuntu_mate_16.04

2.安裝ros-kinetic

3.裝機后一些實用軟件安裝和系統設置

4.PC端與robot端ROS網絡通信

5.Android手機端與robot端ROS網絡通信

6.樹莓派USB與tty串口號綁定

7.開機自啟動ROS節點

2.安裝ros-kinetic                        

安裝好系統ubuntu-mate-16.04后，就可以安裝對于我們機器人開發非常重要的ROS系統了，根據ubuntu的版本與ROS行版本之間的對于關系，這里我們安裝ros-kinetic這個發行版。

2.1.連接wifi網絡               

由于安裝需要通過網絡在線進行，所以需要先連接上wifi，在桌面右上角找到wifi樣式的圖標，在下拉欄中選擇[Edit Connections…]，如圖13。

（圖13）編輯網絡連接

在彈出來的窗口中，點擊[Add]來添加我們的網絡連接，并選擇[Wi-Fi]連接類型，最后點擊[Create…]來創建，如圖14。

（圖14）創建網絡連接

在網絡連接的配置窗口中，首先設置[General]參數，為了讓系統開機自啟動后能自動連接該網絡，勾選前兩項，如圖15。

（圖15）網絡連接General參數

然后設置[Wi-Fi]參數，SSID欄填入自己家wifi的名字（我家的wifi名字叫error），Mode欄選擇Client，Device欄下拉填入自己的無線網卡號，如圖16。

（圖16）網絡連接Wi-Fi參數

然后設置[Wi-Fi Security]參數，Security欄填入自己家wifi的加密方式（一般的加密方式都是WPA&WPA2 Personal），Password欄填入wifi的連接密碼，最后點擊[save]保存設置好的參數，如圖17。

（圖17）網絡連接Wi-Fi Security參數

最后找到[Enable Networking]選項，去掉選項前面的勾，然后再勾上，讓網絡配置生效；稍等片刻，我們配置的wifi連接error將自動連接上，這樣就連接網絡完成了，如圖18。

（圖18）重啟網絡使網路配置生效

為了讓機器人啟動后，我們能通過網絡遠程訪問，這里建議大家在樹莓派上設置成靜態IP分配，首先打開命令行終端用ifconfig查看一下當前分配給樹莓派的IP地址，將這個IP地址綁定成靜態IP,這樣可以保證該IP不會與其他設備發生IP沖突，如圖19。

（圖19）查看IP地址

然后，對上面創建的網絡連接的[IPv4 Settings]參數進行設置，Method欄選擇Manual，Addresses欄填入靜態IP參數（靜態IP設為192.168.0.117，子網掩碼設為255.255.255.0，網關設為192.168.0.1），DNS servers欄填入192.168.0.1，最后保存就行了，只需要重啟網絡靜態IP就設好了，如圖20。

（圖20）設置靜態IP

2.2.安裝ros-kinetic                                               

其實在ubuntu上安裝ROS，有很詳細的ROS官方教程，感興趣的朋友可以直接參考官方教程http://wiki.ros.org/kinetic/Installation/Ubuntu。由于官方教程用英文書寫，為了方便大家閱讀，我將官方教程翻譯過來，方便大家學習，下面正式進入安裝。溫馨提醒，由于不同的編輯器對過長的句子換行的規則不同，下面的命令被自動換行后可能影響正常的閱讀，請直接參閱官方教程中的命令http://wiki.ros.org/kinetic/Installation/Ubuntu。

（1）設置ubuntu的sources.list

打開命令行終端，輸入如下命令：

sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'

（2）設置keys

打開命令行終端，輸入如下命令：

sudo apt-key adv --keyserver hkp://ha.pool.sks-keyservers.net:80 --recv-key 421C365BD9FF1F717815A3895523BAEEB01FA116

（3）安裝ros-kinetic-desktop-full完整版

打開命令行終端，分別輸入如下兩條命令：

sudo apt-get update

sudo apt-get install ros-kinetic-desktop-full

小技巧，如果安裝過程提示“下載錯誤”，請耐心重試上面的兩條命令，這個錯誤多半是由于網絡故障造成的。

（4）初始化rosdep

打開命令行終端，分別輸入如下兩條命令：

sudo rosdep init

rosdep update

（5）配置環境變量

打開命令行終端，分別輸入如下兩條命令：

echo "source /opt/ros/kinetic/setup.bash" >> ~/.bashrc

source ~/.bashrc

（6）安裝rosinstall

打開命令行終端，輸入如下命令：

sudo apt install python-rosinstall python-rosinstall-generator python-wstool build-essential

（7）測試ros安裝成功與否

打開命令行終端，輸入如下命令：

roscore

如果此時出現以下內容

setting /run_id to 4cb2a932-06c0-11e9-9ff2-000c2985f3ab
process[rosout-1]: started with pid [38686]
started core service [/rosout]

那么恭喜你，ROS已經成功的安裝上了?。?！

后記              

------SLAM+語音機器人DIY系列【目錄】快速導覽------

第1章：Linux基礎

1.Linux簡介

2.安裝Linux發行版ubuntu系統

3.Linux命令行基礎操作

第2章：ROS入門

1.ROS是什么

2.ROS系統整體架構

3.在ubuntu16.04中安裝ROS kinetic

4.如何編寫ROS的第一個程序hello_world

5.編寫簡單的消息發布器和訂閱器

6.編寫簡單的service和client

7.理解tf的原理

8.理解roslaunch在大型項目中的作用

9.熟練使用rviz

10.在實際機器人上運行ROS高級功能預覽

第3章：感知與大腦

1.ydlidar-x4激光雷達

2.帶自校準九軸數據融合IMU慣性傳感器

3.輪式里程計與運動控制

4.音響麥克風與攝像頭

5.機器人大腦嵌入式主板性能對比

6.做一個能走路和對話的機器人

第4章：差分底盤設計

1.stm32主控硬件設計

2.stm32主控軟件設計

3.底盤通信協議

4.底盤ROS驅動開發

5.底盤PID控制參數整定

6.底盤里程計標

第5章：樹莓派3開發環境搭建

1.安裝系統ubuntu_mate_16.04

2.安裝ros-kinetic

3.裝機后一些實用軟件安裝和系統設置

4.PC端與robot端ROS網絡通信

5.Android手機端與robot端ROS網絡通信

6.樹莓派USB與tty串口號綁定

7.開機自啟動ROS節點

第6章：SLAM建圖與自主避障導航

1.在機器人上使用傳感器

2.google-cartographer機器人SLAM建圖

3.ros-navigation機器人自主避障導航

4.多目標點導航及任務調度

5.機器人巡航與現場監控

第7章：語音交互與自然語言處理

1.語音交互相關技術

2.機器人語音交互實現

3.自然語言處理云計算引擎

第8章：高階拓展

1.miiboo機器人安卓手機APP開發

2.centos7下部署Django(nginx+uwsgi+django+python3)

參考文獻

[1] 張虎，機器人SLAM導航核心技術與實戰[M]. 機械工業出版社，2022.

 

 

 

序

前言

編程基礎篇

第1章 ROS入門必備知識

1.1 ROS簡介 2

1.1.1 ROS的性能特色 2

1.1.2 ROS的發行版本 3

1.1.3 ROS的學習方法 3

1.2 ROS開發環境的搭建 3

1.2.1 ROS的安裝 4

1.2.2 ROS文件的組織方式 4

1.2.3 ROS網絡通信配置 5

1.2.4 集成開發工具 5

1.3 ROS系統架構 5

1.3.1 從計算圖視角理解ROS架構 6

1.3.2 從文件系統視角理解ROS架構 7

1.3.3 從開源社區視角理解ROS架構 8

1.4 ROS調試工具 8

1.4.1 命令行工具 9

1.4.2 可視化工具 9

1.5 ROS節點通信 10

1.5.1 話題通信方式 12

1.5.2 服務通信方式 15

1.5.3 動作通信方式 19

1.6 ROS的其他重要概念 25

1.7 ROS 2.0展望 28

1.8 本章小結 28

第2章 C++編程范式

2.1 C++工程的組織結構 29

2.1.1 C++工程的一般組織結構 29

2.1.2 C++工程在機器人中的組織結構 29

2.2 C++代碼的編譯方法 30

2.2.1 使用g++編譯代碼 31

2.2.2 使用make編譯代碼 32

2.2.3 使用CMake編譯代碼 32

2.3 C++編程風格指南 33

2.4 本章小結 34

第3章 OpenCV圖像處理

3.1 認識圖像數據 35

3.1.1 獲取圖像數據 35

3.1.2 訪問圖像數據 36

3.2 圖像濾波 37

3.2.1 線性濾波 37

3.2.2 非線性濾波 38

3.2.3 形態學濾波 39

3.3 圖像變換 40

3.3.1 射影變換 40

3.3.2 霍夫變換 42

3.3.3 邊緣檢測 42

3.3.4 直方圖均衡 43

3.4 圖像特征點提取 44

3.4.1 SIFT特征點 44

3.4.2 SURF特征點 50

3.4.3 ORB特征點 52

3.5 本章小結 54

硬件基礎篇

第4章 機器人傳感器

4.1 慣性測量單元 56

4.1.1 工作原理 56

4.1.2 原始數據采集 60

4.1.3 參數標定 65

4.1.4 數據濾波 73

4.1.5 姿態融合 75

4.2 激光雷達 91

4.2.1 工作原理 92

4.2.2 性能參數 94

4.2.3 數據處理 96

4.3 相機 100

4.3.1 單目相機 101

4.3.2 雙目相機 107

4.3.3 RGB-D相機 109

4.4 帶編碼器的減速電機 111

4.4.1 電機 111

4.4.2 電機驅動電路 112

4.4.3 電機控制主板 113

4.4.4 輪式里程計 117

4.5 本章小結 118

第5章 機器人主機

5.1 X86與ARM主機對比 119

5.2 ARM主機樹莓派3B+ 120

5.2.1 安裝Ubuntu MATE 18.04 120

5.2.2 安裝ROS melodic 122

5.2.3 裝機軟件與系統設置 122

5.3 ARM主機RK3399 127

5.4 ARM主機Jetson-tx2 128

5.5 分布式架構主機 129

5.5.1 ROS網絡通信 130

5.5.2 機器人程序的遠程開發 130

5.6 本章小結 131

第6章 機器人底盤

6.1 底盤運動學模型 132

6.1.1 兩輪差速模型 132

6.1.2 四輪差速模型 136

6.1.3 阿克曼模型 140

6.1.4 全向模型 144

6.1.5 其他模型 148

6.2 底盤性能指標 148

6.2.1 載重能力 148

6.2.2 動力性能 148

6.2.3 控制精度 150

6.2.4 里程計精度 150

6.3 典型機器人底盤搭建 151

6.3.1 底盤運動學模型選擇 152

6.3.2 傳感器選擇 152

6.3.3 主機選擇 153

6.4 本章小結 155

SLAM篇

第7章 SLAM中的數學基礎

7.1 SLAM發展簡史 158

7.1.1 數據關聯、收斂和一致性 160

7.1.2 SLAM的基本理論 161

7.2 SLAM中的概率理論 163

7.2.1 狀態估計問題 164

7.2.2 概率運動模型 166

7.2.3 概率觀測模型 171

7.2.4 概率圖模型 173

7.3 估計理論 182

7.3.1 估計量的性質 182

7.3.2 估計量的構建 183

7.3.3 各估計量對比 190

7.4 基于貝葉斯網絡的狀態估計 193

7.4.1 貝葉斯估計 194

7.4.2 參數化實現 196

7.4.3 非參數化實現 202

7.5 基于因子圖的狀態估計 206

7.5.1 非線性最小二乘估計 206

7.5.2 直接求解方法 206

7.5.3 優化方法 208

7.5.4 各優化方法對比 218

7.5.5 常用優化工具 219

7.6 典型SLAM算法 221

7.7 本章小結 221

第8章 激光SLAM系統

8.1 Gmapping算法 223

8.1.1 原理分析 223

8.1.2 源碼解讀 228

8.1.3 安裝與運行 233

8.2 Cartographer算法 240

8.2.1 原理分析 240

8.2.2 源碼解讀 247

8.2.3 安裝與運行 258

8.3 LOAM算法 266

8.3.1 原理分析 266

8.3.2 源碼解讀 267

8.3.3 安裝與運行 270

8.4 本章小結 270

第9章 視覺SLAM系統

9.1 ORB-SLAM2算法 274

9.1.1 原理分析 274

9.1.2 源碼解讀 310

9.1.3 安裝與運行 319

9.1.4 拓展 327

9.2 LSD-SLAM算法 329

9.2.1 原理分析 329

9.2.2 源碼解讀 334

9.2.3 安裝與運行 337

9.3 SVO算法 338

9.3.1 原理分析 338

9.3.2 源碼解讀 341

9.4 本章小結 341

第10章 其他SLAM系統

10.1 RTABMAP算法 344

10.1.1 原理分析 344

10.1.2 源碼解讀 351

10.1.3 安裝與運行 357

10.2 VINS算法 362

10.2.1 原理分析 364

10.2.2 源碼解讀 373

10.2.3 安裝與運行 376

10.3 機器學習與SLAM 379

10.3.1 機器學習 379

10.3.2 CNN-SLAM算法 411

10.3.3 DeepVO算法 413

10.4 本章小結 414

自主導航篇

第11章 自主導航中的數學基礎

11.1 自主導航 418

11.2 環境感知 420

11.2.1 實時定位 420

11.2.2 環境建模 421

11.2.3 語義理解 422

11.3 路徑規劃 422

11.3.1 常見的路徑規劃算法 423

11.3.2 帶約束的路徑規劃算法 430

11.3.3 覆蓋的路徑規劃算法 434

11.4 運動控制 435

11.4.1 基于PID的運動控制 437

11.4.2 基于MPC的運動控制 438

11.4.3 基于強化學習的運動控制 441

11.5 強化學習與自主導航 442

11.5.1 強化學習 443

11.5.2 基于強化學習的自主導航 465

11.6 本章小結 467

第12章 典型自主導航系統

12.1 ros-navigation導航系統 470

12.1.1 原理分析 470

12.1.2 源碼解讀 475

12.1.3 安裝與運行 479

12.1.4 路徑規劃改進 492

12.1.5 環境探索 496

12.2 riskrrt導航系統 498

12.3 autoware導航系統 499

12.4 導航系統面臨的一些挑戰 500

12.5 本章小結 500

第13章 機器人SLAM導航綜合實戰

13.1 運行機器人上的傳感器 502

13.1.1 運行底盤的ROS驅動 503

13.1.2 運行激光雷達的ROS驅動 503

13.1.3 運行IMU的ROS驅動 504

13.1.4 運行相機的ROS驅動 504

13.1.5 運行底盤的urdf模型 505

13.1.6 傳感器一鍵啟動 506

13.2 運行SLAM建圖功能 506

13.2.1 運行激光SLAM建圖功能 507

13.2.2 運行視覺SLAM建圖功能 508

13.2.3 運行激光與視覺聯合建圖功能 508

13.3 運行自主導航 509

13.4 基于自主導航的應用 510

13.5 本章小結 511

附錄A Linux與SLAM性能優化的探討

附錄B 習題