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智能机器人ROS控制项目实战(兰虎)

封面

作者:兰虎、庄曙东、胡波 主编 著

页数:92

出版社:化学工业出版社

出版日期:2025

ISBN:9787122467447

电子书格式:pdf/epub/txt

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内容简介

书是ROS智能机器人控制理实一体化教学配套实践教材,面向新型工业化时期智能及高端装备制造领域,结合新工科复合型专业技术人才综合能力培养的教学诉求,并融入作者十余载对基于ROS(Robot Operating System,机器人操作系统)的移动机器人开发实践及教学经验编写而成。
全书共分为十个实验,从对移动机器人系统的基本认知开始,逐步深入到基于ROS的各类实践应用,整体遵循由浅入深、由基础到应用的逻辑顺序。具体而言,包括了机器人的基本组成、工作原理、ROS的基本操作和编程方法、读取传感器数据、控制机器人底盘运动等基础实践,同时还有机械臂物料搬运、移动机器人的视觉导引、视觉分拣、SLAM建图以及自主导航等高级应用实践,最后通过移动机器人码垛综合应用的实践展示了ROS在实际工业生产中的应用效果。
本书为内容丰富、结构清晰、实用性强的机器人技术教程,既适合作为高等院校机器人工程、自动化等相关专业的教材,也可作为机器人爱好者和从业者的自学参考书,还可供行业、企业及机器人联盟和培训机构的相关技术人员参考。

目录

实验1 移动机器人系统认知 001
一、实验目的 002
二、实验原理 002
三、实验内容及流程 003
四、实验仪器及材料 003
五、实验步骤 003
六、实验小结 006

实验2 基于ROS系统的小乌龟仿真 009
一、实验目的 010
二、实验原理 010
三、实验内容及流程 011
四、实验仪器及材料 011
五、实验步骤 012
六、实验小结 014

实验3 基于ROS系统传感器数据读取 017
一、实验目的 018
二、实验原理 018
三、实验内容及流程 019
四、实验仪器及材料 020
五、实验步骤 020
六、实验小结 022

实验4 移动机器人底盘运动 025
一、实验目的 026
二、实验原理 026
三、实验内容及流程 027
四、实验仪器及材料 028
五、实验步骤 028
六、实验小结 030

实验5 机械臂物料搬运 033
一、实验目的 034
二、实验原理 034
三、实验内容及流程 035
四、实验仪器及材料 035
五、实验步骤 036
六、实验小结 039

实验6 移动机器人视觉导引 043
一、实验目的 044
二、实验原理 044
三、实验内容及流程 045
四、实验仪器及材料 045
五、实验步骤 046
六、实验小结 050

实验7 移动机器人视觉分拣 053
一、实验目的 054
二、实验原理 054
三、实验内容及流程 055
四、实验仪器及材料 055
五、实验步骤 056
六、实验小结 060

实验8 移动机器人SLAM建图 063
一、实验目的 064
二、实验原理 064
三、实验内容及流程 065
四、实验仪器及材料 066
五、实验步骤 066
六、实验小结 069

实验9 移动机器人SLAM自主导航 073
一、实验目的 074
二、实验原理 074
三、实验内容及流程 075
四、实验仪器及材料 076
五、实验步骤 076
六、实验小结 080

实验10 移动机器人码垛应用 083
一、实验目的 084
二、实验原理 084
三、实验内容及流程 085
四、实验仪器及材料 085
五、实验步骤 086
六、实验小结 089

前言

党的二十大报告指出,“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务”,要“加快构建新发展格局,着力推动高质量发展”。这标志着新质生产力的崛起,它以其高科技、高效能、高质量的特征,不仅摆脱了传统经济增长方式和生产力发展路径的束缚,更成为符合新发展理念的先进生产力质态。在此背景下,卓越工程师等新工科复合型专业技术人才的培养显得尤为重要,这将成为推动新质生产力发展的关键力量。本书着重把握科技革命和产业变革加速演进中的移动机器人这一重要环节,通过深入的教材体系设计、知识模块重构、案例任务驱动和数字资源赋能等系统化建设,推动移动机器人领域的创新与发展,培养具备高素质、高技能的战略性新兴产业人才。
移动机器人产业发展近年来呈现出迅猛的增长态势,其应用领域不断拓宽,市场规模持续扩大。据移动机器人(AGV/AMR)产业联盟,2023年中国移动机器人销售规模约为212亿元,同比增长14.59%;销售数量约为12.5万台,同比增长34.41%。
然而,目前我国智能移动机器人领域正面临综合素质高、技术全面、技能熟练的专业技术人才匮乏的严峻挑战。移动机器人技术涉及多个学科领域,包括机械、电子、计算机、人工智能等,其产业发展的速度往往超过人才培养的速度,现有的教育体系和培训机构在培养移动机器人领域的高质量人才方面还存在一定的滞后性,无法完全满足市场的快速变化。

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