●第1章 移動機器人架構與ROS概述
1.1 移動機器人架構
1.2 ROS的發展歷程及概念
1.3 ROS的應用與目的
1.4 安裝ROS環境
1.5 安裝Git
1.6 搭建dashgo環境並安裝教程包
第2章 ROS的文件繫統
2.1 ROS工作空間
2.1.1 ROS工作空間的文件繫統
2.1.2 創建ROS工程實例
2.2 Catkin編譯繫統
2.3 ROS程序包
2.4 文件繫統工具
第3章 ROS的通信機制
3.1 ROS的通信架構
3.1.1 節點與節點管理器
3.1.2 啟動文件
3.1.3 分布式計算的配置
3.2 主題?
3.2.1 消息文件
3.2.2 常見消息文件
3.2.3 發布器
3.2.4 訂閱器
3.2.5 編譯並運行
3.3 服務
3.3.1 服務文件
3.3.2 服務端
3.3.3 客戶端
3.3.4 編譯並運行
3.4 動作庫
3.4.1 動作庫規約
3.4.2 服務端
3.4.3 客戶端
3.4.4 編譯並運行
3.5 參數服務器
第4章 可視化工具
4.1 rviz可視化工具
4.1.1 rviz的安裝
4.1.2 rviz的配置及使用
4.2 rqt可視化工具
4.3 tf工具
4.4 數據記錄與回放
4.4.1 rosbag概述
4.4.2 rosbag命令參數及其使用
第5章 移動機器人硬件繫統
5.1 移動機器人硬件架構
5.2 電動機的分類
5.3 PID控制
5.3.1 模擬PID控制算法
5.3.2 數字PID控制算法
5.3.3 PID的參數整定
5.4 移動機器人常用的傳感器
5.5 移動機器人的參數調整
5.6 ROS與單片機繫統的通信
5.7 ROS與安卓（Android）繫統的通信
5.7.1 基於rosjava的軟件框架
5.7.2 ROS的遠程通信機制
第6章 狀態估計與濾波算法
6.1 遞歸狀態估計
6.1.1 概率的基本概念
6.1.2 貝葉斯公式
6.1.3 貝葉斯濾波算法
6.1.4 貝葉斯濾波實例
6.2 卡爾曼濾波
6.2.1 卡爾曼濾波器作用
6.2.2 卡爾曼濾波的公式
6.3 擴展卡爾曼濾波與無跡卡爾曼濾波
6.3.1 擴展卡爾曼濾波
6.3.2 無跡卡爾曼濾波
第7章 移動機器人的運動與感知
7.1 運動模型
7.1.1 裡程計模型
7.1.2 速度模型
7.2 環境測量模型
7.2.1 波束的傳感器模型
7.2.2 似然域模型
7.2.3 基於特征的測量模型
第8章 地圖與定位
8.1 占用柵格地圖
8.1.1 占用柵格地圖構建算法
8.1.2 使用傳感器數據更新地圖的兩種方法
8.1.3 ROS中的占用柵格地圖
8.2 機器人在costmap中的位姿表示
8.3 重定位?
8.3.1 蒙特卡洛定位圖例
8.3.2 蒙特卡洛定位算法
8.3.3 蒙特卡洛定位算法的優點與發展
第9章 地圖構建與導航
9.1 即時定位與地圖構建算法
9.1.1 在線SLAM方法
9.1.2 全SLAM方法
9.2 自主導航
9.2.1 深度優先搜索
9.2.2 廣度優先搜索
9.2.3 局部路徑規劃
9.3 ROS中的導航包
第10章 計算機視覺基礎
10.1 OpenCV的安裝
10.2 數字圖像的基本概念與操作
10.3 卷積矩陣與邊緣檢測
10.4 輪廓檢測
10.5 圖像分割
10.6 目標跟蹤
10.6.1 計算幀與幀之間的差異
10.6.2 背景分割器
10.6.3 Meanshif 與Camshift 目標跟蹤算法
第11章 機器人視覺繫統
11.1 相機模型
11.1.1 針孔相機模型
11.1.2 雙目相機模型
11.1.3 RGB-D相機模型
11.2 視覺裡程計
11.2.1 特征提取
11.2.2 特征匹配
11.2.3 相機位置的估計
11.2.4 OpenCV提取特征和匹配特征
11.3 閉環檢測和後端優化
11.3.1 閉環檢測
11.3.2 後端優化
11.4 視覺建圖
11.4.1 單目建圖
11.4.2 RGB-D建圖
第12章 Gazebo仿真平臺
12.1 仿真當前環境
12.1.1 Gazebo環境配置
12.1.2 運行仿真
12.1.3 過程分析
12.2 將仿真用於開發
12.2.1 模型
12.2.2 創建世界模型
12.2.3 修改小車模型
12.2.4 添加傳感器
12.2.5 Gazebo與ROS對接
第13章 人工智能基礎
13.1 人工神經網絡
13.1.1 單模型
13.1.2 兩層神經網絡模型
13.1.3 深度學習（多層神經網絡）
13. 1.4多層神經網絡中的參數
13.1.5 神經網絡的發展
13.2 OpenCV中的人工神經網絡
13.3 人臉檢測
13.3.1 Haar級聯
13.3.2 人臉檢測示例
13.4 人臉識別
實驗
實驗1 roslaunch 的使用
實驗2 ROS消息的發送與接收（基於C++）
實驗3 ROS消息的發送與接收（基於Python）
實驗4 ROS服務的請求與響應（基於C++）
實驗5 ROS服務的請求與響應（基於Python）
實驗6 ROS動作庫的請求與響應（基於C++）
實驗7 ROS動作庫的請求與響應（基於Python）
實驗8 數據的錄制與回放
實驗9 機器人的運動控制
實驗10

本書重點介紹以下七個方面的內容：（1）機器人操作繫統（Robot Operating System，ROS)；(2）可視化工具與仿真（Visual Tools and Simulation，VTS）；（3）機器人硬件繫統（Robot Hardware System，RHS）；（4）算法與建模（Algorithm and Modeling，AM）；（5）定位與地圖構建（Localizationand Mapping，LM）；（6）機器視覺（Computer Vision，CV）；（7）人工智能（Artificial Intelligence，AI）。全書共分為13章，第1、第2、第3章介紹機器人操作繫統，第4、第12章介紹可視化工具與仿真，第5章介紹機器人硬件繫統，第6、第7章介紹算法與建模，第8、第9章介紹定位與地圖構建，第10、第11章介紹機器視覺，第13章介紹人工智能。