本书首先简要介绍了移动机器人的基本概念、发展历史与趋势；其次从总体设计的角度介绍了需求分析、系统设计、硬件实现、软件开发、测试与调试、交付与部署等移动机器人设计的一般流程；然后详细介绍了移动机器人的运动平台、硬件系统、操作系统、嵌入式软件架构、软件开发等软硬件设计；接着详细介绍了移动机器人通信与人机交互设计，包括应用层通信协议设计、常用人机交互技术、图形化人机交互界面设计，以及机器人智能感知系统设计，包括机器人常用传感器、机器人感知系统设计、机器人同步定位与建图算法设计、机器人目标识别算法设计等，还介绍了机器人运动规划与控制系统设计，包括路径/轨迹规划算法设计、路径/轨迹跟踪控制、未知环境自主探索算法设计等；最后给出了智能自主探测回收机器人、智能搜救机器人、排爆机器人三个典型移动机器人的系统设计案例。 　　本书内容软硬件结合，同时兼顾理论和实践，为了便于读者把理论应用到机器人设计实践，书中给出了丰富的设计示例和应用案例。通过对这些示例、案例的学习，读者能进一步深入理解理论知识，学以致用，提升根据不同的任务场景需求设计实现移动机器人系统的创新实践能力。 　　本书可作为普通高等院校机器人工程、自动化、人工智能、智能科学与技术、无人装备、无人系统等相关专业的教材，也可供广大从事移动机器人系统开发和维护的工程技术人员参考。 　　本书配有电子课件、程序代码等教学资源，欢迎选用本书作教材的教师登录www.cmpedu.com注册后下载。

高等院校教师

前言
第1章 移动机器人概述 1
1.1 移动机器人的基本概念 1
1.1.1 移动机器人的分类 1
1.1.2 移动机器人的基本组成 2
1.2 移动机器人的发展历史与趋势 8
1.2.1 移动机器人的发展历史简介 8
1.2.2 移动机器人的关键技术与发展趋势 10
本章小结 11
第2章 移动机器人设计的一般流程 12
2.1 需求分析 12
2.2 系统设计 14
2.3 硬件实现 17
2.4 软件开发 18
2.5 测试与调试 19
2.6 交付与部署 20
本章小结 20
第3章 移动机器人的软硬件设计 21
3.1 机器人典型运动平台设计 21
3.1.1 轮式运动平台设计 21
3.1.2 足式运动平台设计 24
3.1.3 履带式运动平台设计 25
3.2 机器人主要硬件系统组成 26
3.2.1 感知系统 26
3.2.2 控制系统 27
3.2.3 决策系统 27
3.2.4 执行机构 27
3.2.5 通信系统 28
3.3 机器人操作系统及应用 29
3.3.1 机器人操作系统简介 29
3.3.2 ROS的起源和发展 30
3.3.3 机器人操作系统的基本概念 30
3.3.4 机器人操作系统的文件系统 32
3.3.5 机器人操作系统的常用工具 33
3.3.6 机器人操作系统的发展趋势 36
3.4 移动机器人嵌入式软件架构设计 36
3.4.1 软硬件结合的嵌入式软件特点 36
3.4.2 软件架构设计 37
3.4.3 软件各层设计思路 37
3.5 移动机器人软件开发 38
3.5.1 移动机器人控制层软件总体设计 39
3.5.2 电动机控制模块软件设计 39
3.5.3 超声测距模块软件设计 42
3.5.4 遥控接收模块软件设计 44
本章小结 44
参考文献 44
第4章 移动机器人通信与人机交互设计 46
4.1 网络与通信基础知识 46
4.1.1 计算机网络定义 46
4.1.2 网络分类 47
4.1.3 通信协议 48
4.1.4 网络设备 49
4.2 移动机器人应用层通信协议设计 50
4.2.1 帧格式定义 50
4.2.2 通信协议设计 51
4.3 常用人机交互技术 54
4.3.1 键盘、鼠标、手柄交互 55
4.3.2 体感交互 59
4.3.3 语音交互 63
4.3.4 眼动交互 67
4.3.5 脑机交互 69
4.4 图形化人机交互界面设计 75
4.4.1 设计需求分析 75
4.4.2 基于Qt的交互界面设计 76
4.4.3 基于RVIZ的交互界面设计 80
本章小结 84
参考文献 84
第5章 机器人智能感知系统设计 86
5.1 机器人常用传感器 86
5.1.1 机器人的本体感知型传感器 88
5.1.2 机器人的测距传感器 93
5.1.3 机器人视觉感知 100
5.2 机器人感知系统设计 110
5.2.1 传感器选择 110
5.2.2 感知算法设计 111
5.2.3 世界模型的构建 112
5.2.4 感知系统集成 113
5.3 机器人同步定位与建图算法设计 113
5.3.1 机器人状态估计方法 114
5.3.2 机器人地图构建方法 119
5.4 机器人目标识别算法设计 121
5.4.1 支持向量机 121
5.4.2 随机森林 123
5.4.3 K最近邻算法 125
5.4.4 贝叶斯分类器 126
5.4.5 深度学习识别算法 128
本章小结 131
参考文献 131
第6章 机器人运动规划与控制系统设计 133
6.1 机器人路径/轨迹规划算法设计 133
6.1.1 图搜索算法 134
6.1.2 基于采样的路径规划算法 138
6.1.3 考虑运动学约束的路径规划（Hybrid A*） 143
6.1.4 局部路径规划—动态窗口法（DWA） 146
6.1.5 局部路径规划—Time Elastic Band（TEB）规划器 149
6.2 机器人路径/轨迹跟踪控制 155
6.2.1 路径/轨迹跟踪介绍 155
6.2.2 无模型控制方法 156
6.2.3 模型预测控制算法 161
6.3 机器人未知环境自主探索算法设计 173
6.3.1 基于边界的自主探索算法 173
6.3.2 基于概率采样的自主探索算法 174
6.3.3 基于强化学习的自主探索算法 176
6.3.4 基于贝叶斯网络的自主探索算法 178
6.3.5 机器人未知环境自主探索算法设计示例 180
本章小结 187
参考文献 187
第7章 典型移动机器人系统设计案例 189
7.1 智能自主探测回收机器人系统设计案例 189
7.1.1 案例背景与需求 189
7.1.2 硬件系统设计 190
7.1.3 软件系统设计 192
7.2 智能搜救机器人系统设计案例 200
7.2.1 整体设计 201
7.2.2 主动式自稳的二维激光雷达同步定位与建图模块 202
7.2.3 自主探索模块 204
7.2.4 受困者检测与定位模块 206
7.2.5 系统性能验证 208
7.3 排爆机器人系统设计案例 209
7.3.1 案例背景 209
7.3.2 任务需求及应对方案 209
7.3.3 硬件系统设计 211
7.3.4 核心算法设计 218
7.3.5 思想启示：模块化设计思想 221
本章小结 222
参考文献 223