SLAM+语音机器人DIY系列：（二）ROS入门——1.ROS是什么
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摘要
ROS机器人操作系统在机器人应用领域很流行，依托代码开源和模块间协作等特性，给机器人开发者带来了很大的方便。我们的机器人“miiboo”中的大部分程序也采用ROS进行开发，所以本文就重点对ROS基础知识进行详细的讲解，给不熟悉ROS的朋友起到一个抛砖引玉的作用。本章节主要内容：
1.ROS是什么
（图1）ROS的图标
ROS是一个适用于机器人的开源的元操作系统。其实它并不是一个真正的操作系统，其底层的任务调度、编译、寻址等任务还是由Linux操作系统完成，也就是说ROS实际上是运行在Linux上的次级操作系统。但是ROS提供了操作系统应用的各种服务（如：硬件抽象、底层设备控制、常用函数实现、进程间消息传递、软件包管理等），也提供了用于获取、编译、跨平台运行代码的工具和函数。ROS主要采用松耦合点对点进程网络通信，目前主要还是支持Ubuntu系统，windows和Mac OS目前支持的还不好，所以推荐在Ubuntu系统上安装使用ROS。
1.1.ROS的特性
（图2）ROS的特性
总结起来就是，使用ROS能够方便迅速的搭建机器人原型。ROS使用了BSD许可证，这是一个很宽松的开放许可证，允许在商业和闭源产品中使用，这一点对开发产品的创业公司很重要。ROS当前的代码统计量，总行数超过1400万，作者超过2477名。代码语言以C++为主，63.98%的代码是用C++编写的，排名第二的是python，占13.57%，可以说ROS基本上都是使用这两种语言，来实现大部分的功能。
1.2.ROS的结构
这里主要从四个方面来解读ROS的结构，设计思想、核心概念、核心模块、核心工具。
ROS的设计思路主要是分布式架构，将机器人的功能和软件做成一个个节点，然后每个节点通过topic进行沟通，这些节点可以部署在同一台机器上，也可以部署在不同机器上，还可以部署在互联网上。
ROS的核心概念主要是节点和用于节点间通信的话题与服务。管理器Master管理节点与话题之间通信的过程，并且还提供一个参数服务用于全局参数的配置。ROS通过功能包集stack和功能包package来组织代码。
ROS的核心模块包括：通信结构基础、机器人特性功能、工具集。通信结构基础主要是消息传递、记录回放消息、远程过程调用、分布式参数系统；机器人特性功能主要是标准机器人消息、机器人几何库、机器人描述语言、抢占式远程过程调用、诊断、位置估计、定位导航；工具集主要是命令式工具、可视化工具、图形化接口。
ROS核心工具很丰富，ROS常用命令工具是rostopic、rosservice、rosnode、rosparam、rosmsg、rossrv、roswtf；ROS常用可视化工具是rqt、rviz；ROS用于存储与回放数据的工具rosbag；ROS的log系统记录软件运行的相关信息；ROS还拥有强大的第三方工具支持：三维仿真环境Gazebo、计算机视觉库OpenCV、点云库PCL、机械臂控制库MoveIt、工业应用库Industrial、机器人编程工具箱MRPT、实时控制库Orocos。
1.3.ROS的学习资源
官网: www.ros.org
源码: github.com
Wiki: wiki.ros.org
问答: answers.ros.org
后记
------SLAM+语音机器人DIY系列【目录】快速导览------
第1章：Linux基础
第2章：ROS入门
第3章：感知与大脑
第4章：差分底盘设计
第5章：树莓派3开发环境搭建
第6章：SLAM建图与自主避障导航
第7章：语音交互与自然语言处理
第8章：高阶拓展
参考文献
[1] 张虎，机器人SLAM导航核心技术与实战[M]. 机械工业出版社，2022.
序 前言 编程基础篇 第1章 ROS入门必备知识 1.1 ROS简介 2 1.1.1 ROS的性能特色 2 1.1.2 ROS的发行版本 3 1.1.3 ROS的学习方法 3 1.2 ROS开发环境的搭建 3 1.2.1 ROS的安装 4 1.2.2 ROS文件的组织方式 4 1.2.3 ROS网络通信配置 5 1.2.4 集成开发工具 5 1.3 ROS系统架构 5 1.3.1 从计算图视角理解ROS架构 6 1.3.2 从文件系统视角理解ROS架构 7 1.3.3 从开源社区视角理解ROS架构 8 1.4 ROS调试工具 8 1.4.1 命令行工具 9 1.4.2 可视化工具 9 1.5 ROS节点通信 10 1.5.1 话题通信方式 12 1.5.2 服务通信方式 15 1.5.3 动作通信方式 19 1.6 ROS的其他重要概念 25 1.7 ROS 2.0展望 28 1.8 本章小结 28 第2章 C++编程范式 2.1 C++工程的组织结构 29 2.1.1 C++工程的一般组织结构 29 2.1.2 C++工程在机器人中的组织结构 29 2.2 C++代码的编译方法 30 2.2.1 使用g++编译代码 31 2.2.2 使用make编译代码 32 2.2.3 使用CMake编译代码 32 2.3 C++编程风格指南 33 2.4 本章小结 34 第3章 OpenCV图像处理 3.1 认识图像数据 35 3.1.1 获取图像数据 35 3.1.2 访问图像数据 36 3.2 图像滤波 37 3.2.1 线性滤波 37 3.2.2 非线性滤波 38 3.2.3 形态学滤波 39 3.3 图像变换 40 3.3.1 射影变换 40 3.3.2 霍夫变换 42 3.3.3 边缘检测 42 3.3.4 直方图均衡 43 3.4 图像特征点提取 44 3.4.1 SIFT特征点 44 3.4.2 SURF特征点 50 3.4.3 ORB特征点 52 3.5 本章小结 54 硬件基础篇 第4章 机器人传感器 4.1 惯性测量单元 56 4.1.1 工作原理 56 4.1.2 原始数据采集 60 4.1.3 参数标定 65 4.1.4 数据滤波 73 4.1.5 姿态融合 75 4.2 激光雷达 91 4.2.1 工作原理 92 4.2.2 性能参数 94 4.2.3 数据处理 96 4.3 相机 100 4.3.1 单目相机 101 4.3.2 双目相机 107 4.3.3 RGB-D相机 109 4.4 带编码器的减速电机 111 4.4.1 电机 111 4.4.2 电机驱动电路 112 4.4.3 电机控制主板 113 4.4.4 轮式里程计 117 4.5 本章小结 118 第5章 机器人主机 5.1 X86与ARM主机对比 119 5.2 ARM主机树莓派3B+ 120 5.2.1 安装Ubuntu MATE 18.04 120 5.2.2 安装ROS melodic 122 5.2.3 装机软件与系统设置 122 5.3 ARM主机RK3399 127 5.4 ARM主机Jetson-tx2 128 5.5 分布式架构主机 129 5.5.1 ROS网络通信 130 5.5.2 机器人程序的远程开发 130 5.6 本章小结 131 第6章 机器人底盘 6.1 底盘运动学模型 132 6.1.1 两轮差速模型 132 6.1.2 四轮差速模型 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 底盘性能指标 148 6.2.1 载重能力 148 6.2.2 动力性能 148 6.2.3 控制精度 150 6.2.4 里程计精度 150 6.3 典型机器人底盘搭建 151 6.3.1 底盘运动学模型选择 152 6.3.2 传感器选择 152 6.3.3 主机选择 153 6.4 本章小结 155 SLAM篇 第7章 SLAM中的数学基础 7.1 SLAM发展简史 158 7.1.1 数据关联、收敛和一致性 160 7.1.2 SLAM的基本理论 161 7.2 SLAM中的概率理论 163 7.2.1 状态估计问题 164 7.2.2 概率运动模型 166 7.2.3 概率观测模型 171 7.2.4 概率图模型 173 7.3 估计理论 182 7.3.1 估计量的性质 182 7.3.2 估计量的构建 183 7.3.3 各估计量对比 190 7.4 基于贝叶斯网络的状态估计 193 7.4.1 贝叶斯估计 194 7.4.2 参数化实现 196 7.4.3 非参数化实现 202 7.5 基于因子图的状态估计 206 7.5.1 非线性最小二乘估计 206 7.5.2 直接求解方法 206 7.5.3 优化方法 208 7.5.4 各优化方法对比 218 7.5.5 常用优化工具 219 7.6 典型SLAM算法 221 7.7 本章小结 221 第8章 激光SLAM系统 8.1 Gmapping算法 223 8.1.1 原理分析 223 8.1.2 源码解读 228 8.1.3 安装与运行 233 8.2 Cartographer算法 240 8.2.1 原理分析 240 8.2.2 源码解读 247 8.2.3 安装与运行 258 8.3 LOAM算法 266 8.3.1 原理分析 266 8.3.2 源码解读 267 8.3.3 安装与运行 270 8.4 本章小结 270 第9章 视觉SLAM系统 9.1 ORB-SLAM2算法 274 9.1.1 原理分析 274 9.1.2 源码解读 310 9.1.3 安装与运行 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 源码解读 334 9.2.3 安装与运行 337 9.3 SVO算法 338 9.3.1 原理分析 338 9.3.2 源码解读 341 9.4 本章小结 341 第10章 其他SLAM系统 10.1 RTABMAP算法 344 10.1.1 原理分析 344 10.1.2 源码解读 351 10.1.3 安装与运行 357 10.2 VINS算法 362 10.2.1 原理分析 364 10.2.2 源码解读 373 10.2.3 安装与运行 376 10.3 机器学习与SLAM 379 10.3.1 机器学习 379 10.3.2 CNN-SLAM算法 411 10.3.3 DeepVO算法 413 10.4 本章小结 414 自主导航篇 第11章 自主导航中的数学基础 11.1 自主导航 418 11.2 环境感知 420 11.2.1 实时定位 420 11.2.2 环境建模 421 11.2.3 语义理解 422 11.3 路径规划 422 11.3.1 常见的路径规划算法 423 11.3.2 带约束的路径规划算法 430 11.3.3 覆盖的路径规划算法 434 11.4 运动控制 435 11.4.1 基于PID的运动控制 437 11.4.2 基于MPC的运动控制 438 11.4.3 基于强化学习的运动控制 441 11.5 强化学习与自主导航 442 11.5.1 强化学习 443 11.5.2 基于强化学习的自主导航 465 11.6 本章小结 467 第12章 典型自主导航系统 12.1 ros-navigation导航系统 470 12.1.1 原理分析 470 12.1.2 源码解读 475 12.1.3 安装与运行 479 12.1.4 路径规划改进 492 12.1.5 环境探索 496 12.2 riskrrt导航系统 498 12.3 autoware导航系统 499 12.4 导航系统面临的一些挑战 500 12.5 本章小结 500 第13章 机器人SLAM导航综合实战 13.1 运行机器人上的传感器 502 13.1.1 运行底盘的ROS驱动 503 13.1.2 运行激光雷达的ROS驱动 503 13.1.3 运行IMU的ROS驱动 504 13.1.4 运行相机的ROS驱动 504 13.1.5 运行底盘的urdf模型 505 13.1.6 传感器一键启动 506 13.2 运行SLAM建图功能 506 13.2.1 运行激光SLAM建图功能 507 13.2.2 运行视觉SLAM建图功能 508 13.2.3 运行激光与视觉联合建图功能 508 13.3 运行自主导航 509 13.4 基于自主导航的应用 510 13.5 本章小结 511 附录A Linux与SLAM性能优化的探讨 附录B 习题