无人驾驶感知智能

作品简介

由于目前无人驾驶学习成本较高，使得很多对无人驾驶感兴趣的初学者望而却步。本书基于开源的机器人操作系统（Robot Operating System，ROS），设计了一款开源的无人驾驶平台。书中针对初学者引入了ROS的基础框架，对开发工具、通信协议、功能包的应用等进行了介绍，帮助初学者尽快上手。针对有一定基础的人群，涉及了URDF建模、传感器使用和数据融合方法等内容。 本书从ROS基础、车辆建模基础、控制基础到传感器基础实验和数据融合，将涉及的每个知识点详细拆分讲解，涵盖多个实验案例，并且为所有代码提供了详细的注解，以从根本上满足读者的需求。

张锐，北京钢铁侠科技有限公司创始人。荣获北京市优秀毕业生、北京市优秀人才（青年骨干）、中关村雏鹰人才、北京市青年人才托举工程、中关村高聚工程领军人才、青岛市拔尖人才，承担过北京市科技重大专项等多项省部级项目。

作品目录

• 内容简介
• 序
• 前言
• 第1章 绪论
• 1.1 无人驾驶国内外现状
• 1.1.1 国内研究现状
• 1.1.2 国外研究现状
• 1.2 感知智能研究现状
• 1.2.1 软件层面
• 1.2.2 硬件层面
• 1.3 感知智能系统的组成
• 1.3.1 介绍
• 1.3.2 意义
• 1.3.3 感知对象
• 1.4 面临的困难和挑战
• 1.5 基于ROS的无人驾驶技术
• 第2章 ROS基础
• 2.1 ROS的工程结构
• 2.1.1 工作空间（catkin workspace）
• 2.1.2 功能包（package）
• 2.1.3 文件类型
• 2.2 ROS通信原理
• 2.2.1 话题通信模型
• 2.2.2 服务通信模型
• 2.2.3 动作通信模型
• 2.2.4 ROS通信总结
• 2.3 实验操作
• 2.3.1 实验一 工作空间与功能包创建
• 2.3.2 实验二 ROS通信原理实验
• 第3章 ArtTable框架
• 3.1 ArtTable框架介绍
• 3.2 ArtTable框架使用
• 3.2.1 Simulation（仿真模拟）功能
• 3.2.2 LEDControl（LED状态控制）功能
• 3.2.3 MoveControl（运动学控制）功能
• 3.2.4 Gmapping（地图构建）功能
• 第4章 超声波传感器
• 4.1 超声波传感器分类
• 4.2 常用超声波传感器HC-SR04
• 4.2.1 参数特征
• 4.2.2 工作原理
• 4.2.3 使用方法
• 4.3 超声波传感器ROS驱动
• 4.4 超声波传感器ROS通信数据分析
• 4.4.1 启动超声波传感器ROS程序
• 4.4.2 查看超声波传感器ROS节点数据
• 第5章 编码器传感器
• 5.1 编码器分类
• 5.1.1 增量型
• 5.1.2 绝对值型
• 5.1.3 混合型
• 5.2 常用编码器E6B2-CWZ6C
• 5.2.1 参数特征
• 5.2.2 工作原理
• 5.2.3 使用方法
• 5.3 编码器ROS驱动
• 5.4 编码器ROS通信数据分析
• 5.4.1 启动编码器ROS节点程序
• 5.4.2 查看传感器节点数据
• 第6章 惯性传感器
• 6.1 惯性传感器分类
• 6.1.1 角速度陀螺仪
• 6.1.2 线加速度计
• 6.2 常用惯性传感器9DoF Razor IMU
• 6.2.1 参数特征
• 6.2.2 工作原理
• 6.2.3 使用方法
• 6.3 惯性传感器ROS驱动
• 6.4 惯性传感器ROS通信数据分析
• 6.4.1 rotopic查看ROS驱动发布话题
• 6.4.2 分析话题数据imu_data
• 第7章 视觉传感器
• 7.1 视觉传感器分类
• 7.2 常用视觉传感器
• 7.2.1 参数特征
• 7.2.2 工作原理
• 7.2.3 使用方法
• 7.3 视觉传感器ROS通信驱动
• 第8章 雷达
• 8.1 雷达种类
• 8.1.1 激光雷达概述
• 8.1.2 激光雷达分类
• 8.2 常用激光雷达
• 8.2.1 参数特征
• 8.2.2 工作原理
• 8.2.3 使用方法
• 8.3 激光雷达ROS通信驱动
• 8.4 激光雷达ROS通信数据分析
• 第9章 基于ROS的卡尔曼滤波
• 9.1 robot_pose_ekf简介
• 9.2 如何使用扩展卡尔曼滤波器
• 9.2.1 配置
• 9.2.2 编译并运行包
• 9.3 节点解析
• 9.4 扩展卡尔曼滤波器如何工作
• 第10章 基于ROS的状态估计
• 10.1 robot_localization介绍
• 10.2 robot_localization特征
• 10.3 robot_localization状态估计节点
• 10.3.1 ekf_localization_node
• 10.3.2 ukf_localization_node
• 10.3.3 参数
• 10.4 准备数据
• 10.4.1 RO数据标准
• 10.4.2 坐标系和转换传感器数据
• 10.4.3 处理tf_prefix
• 10.4.4 每种传感器消息类型的注意事项
• 10.4.5 常见错误
• 10.5 robot_localization配置
• 10.5.1 传感器配置
• 10.5.2 以2D运行
• 10.5.3 融合不可测变量
• 10.5.4 微分和相对参数