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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TivaC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TivaC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PyAIML集成到ROS中170

9.6.1 aiml_server.py171

9.6.2 aiml_client.Py172

9.6.3 aiml_tts_client.Py172

9.6.4 aiml_speech_recog_client.Py173

9.6.5 start_chat.launch174

9.6.6 start_tts_chat.launch174

9.6.7 start_speech_chat.launch175

9.7 习题176

9.8 本章小结177

第10章 对ChefBot硬件进行集成并使用Python与ROS对接178

10.1 构建ChefBot硬件178

10.2 ChefBot PC配置及ChefBotROS开发包设置181

10.3 将ChefBot传感器接入Tiva C开发板181

10.4 为ChefBot编写一个ROS python驱动185

10.5 理解ChefBotROS启动文件189

10.6 使用ChefBot Python节点和启动文件190

10.6.1 在ROS中使用SLAM构建房间地图195

10.6.2 使用ROS实现定位和导航196

10.7 习题197

10.8 本章小结197

第11章 使用Qt和Python设计机器人的图形用户界面198

11.1 在Ubuntu 14.04.2LTS中安装Qt198

11.2 在Qt中使用Python绑定进行开发199

11.2.1 PyQt199

11.2.2 PySide200

11.3 使用PyQt和PySide进行开发200

11.3.1 Qt设计器的介绍200

11.3.2 Qt的信号与槽机制202

11.3.3 将UI文件转化为Python代码202

11.3.4 为PyQt代码添加槽定义204

11.3.5 运行Hello World GUI应用206

11.4 使用ChefBot的控制GUI进行开发206

11.5 习题213

11.6 本章小结213

第12章 ChefBot的标定和测试214

12.1 使用ROS标定Xbox Kinect214

12.1.1 标定Kinect的RGB相机215

12.1.2 标定Kinect IR相机217

12.2 轮式里程计的标定218

12.2.1 里程计误差分析219

12.2.2 误差校正220

12.3 标定MPU 6050220

12.4 使用GUI测试机器人221

12.5 习题223

12.6 本章小结223