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。

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GNU/Linux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.com/hzbooks/learning-robotics-using-python/下载。

计算机\人工智能

机器人在人们的日常生活中几乎随处可见，因此机器人学也日渐成为非常重要的技术领域。尽管机器人学是一个复杂的学科，但有一些优秀的工具可以帮助你设计项目，创建出简单易用的界面接口。
本书详细介绍如何从零开始搭建自主移动机器人，并使用Python进行编程。由机器人的概念开始，然后过渡到机器人仿真和三维建模，在成功进行机器人仿真之后，将介绍搭建导航机器人原型所需要的硬件组件。此外，还讨论了各种各样的机器人软件框架，以及如何使用Python语言来编程实现机器人及其框架的设计。而且还介绍了如何创建一个基于GUI的机器人控制应用程序，可以使用按钮和幻灯片对机器人进行控制。

通过阅读本书，你将学到：
- 了解机器人学的主要概念和术语
- 使用免费软件（如LibreCAD和Blender）绘制机器人的2D、3D图形
- 使用ROS和Gazebo对机器人进行仿真
- 根据需求搭建机器人硬件
- 探讨各种各样的执行器及其接口设置
- 在机器人上连接各类型的传感器
- 安装并使用OpenCV、OpenNI以及PCL进行2D/3D可视化数据的处理
- 学习使用Python进行语音处理与合成
- 使用Python将人工智能应用于机器人
- 使用Python和Qt搭建机器人控制GUI
- 机器人的测试与标定

[印度]郎坦?约瑟夫（Lentin Joseph）著：暂无简介

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MeshLab　18
2.3.1　安装LibreCAD　18
2.3.2　安装Blender　18
2.3.3　安装MeshLab　18
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 Indigo　46
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　Kinect　83
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OpenCV　129
7.2.2　什么是OpenNI　132
7.2.3　什么是PCL　133
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Festival　154
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PyAIML　165
9.3.2　从源码中安装PyAIML　165
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.py　171
9.6.2　aiml_client.py　172
9.6.3　aiml_tts_client.py　172
9.6.4　aiml_speech_recog_client.py　173
9.6.5　start_chat.launch　174
9.6.6　start_tts_chat.launch　174
9.6.7　start_speech_chat.launch　175
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ChefBot ROS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ChefBot ROS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 14.04.2 LTS中安装Qt　198
11.2　在Qt中使用Python绑定进行开发　199
11.2.1　PyQt　199
11.2.2　PySide　200
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 Kinect　214
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 6050　220
12.4　使用GUI测试机器人　221
12.5　习题　223
12.6　本章小结　223