ROS机器人程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

Aaron Martinez，Enrique Fernández 著，刘品杰 译

图书标签:

• ROS
• 机器人
• 机器人程序设计
• 机器人开发
• Linux
• C++
• Python
• SLAM
• 路径规划
• 传感器
• 控制系统

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111473961

版次：1

商品编码：11557934

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 电子与嵌入式系统设计丛书

开本：16开

出版时间：2014-10-01

用纸：胶版纸

页数：312

编辑推荐

　　国内首本引进ROS机器人程序设计的译著，让你全面了解 ROS系统的各种工具。
　　提供了各种实际的示例代码供读者学习和理解ROS的软件框架。
　　本书可以帮助读者从对ROS一无所知到能够通过ROS系统完成小型机器人系统的开发和编程工作。

内容简介

　　国内首本引进ROS机器人程序设计的译著，让你全面了解 ROS系统的各种工具。

　　提供了各种实际的示例代码供读者学习和理解ROS的软件框架。

　　本书可以帮助读者从对ROS一无所知到能够通过ROS系统完成小型机器人系统的开发和编程工作。

更多精彩，点击进入华章品牌店查阅>>

作者简介

　　无论是业余爱好者还是专业的机器人开发人员，在开始进行机器人系统及程序设计时，首先要面对的问题都是最基本的驱动机器人的轮子的设计。ROS通过软件代码复用集成了众多已经开发完成的功能组件。而本书就是专门帮助读者从对ROS一无所知到能够通过ROS系统完成小型机器人系统的开发和编程工作的。

　　本书提供了各种实际的示例代码供读者学习和理解ROS的软件框架。你可以在仿真环境中自行构建机器人相应的功能程序，并在ROS社区中分享你的学习心得和知识。

　　读者对象

　　本书主要针对希望学习机器人制作和设计，尤其是想要设计自己的机器人、真正热爱机器人的爱好者。本书将会为你提供让你的机器人可维护可升级，并且能够相互分享的途径。为了能够更好地学习本书的内容，你具备一定的C++程序设计背景以及GNU/Linux系统和计算机科学知识。而你并不需要对ROS有任何了解，因为本书正是要介绍这些基本知识和技能。还有你能够了解一定的版本控制系统的知识，如SVN或GIT。在本书中会经常使用它们。

　　
本书内容：ROS系统的完整安装；创建ROS功能包和功能包集，学习实时地运行和调试功能包；创建、操作和调试ROS节点；设计自定义的3D机器人模型，并在Gazebo虚拟环境中进行仿真；机器人使用摄像头获取视频信息，完成摄像头标定和基本的机器视觉任务；在机器人上集成和使用激光雷达、Arduino和Kinect传感器；创建并配置导航功能包集；在ROS社区分享你的学习心得和知识。

精彩书评

　　Aaron Martinez是一个计算机工程师、企业家和数字化制造专家。他硕士毕业于拉斯帕尔马斯大学的IUCTC（科学与网络技术研究所）。之后，参与过拉斯帕尔马斯大学AVORA项目。在这个项目中，他负责设计AUV （自主式水下机器人），并在意大利参加了欧洲学生自主式水下挑战（SAUC-E）。

　　Enrique Fernández是一名计算机工程师和机器人专家。他硕士毕业于拉斯帕尔马斯大学智能系统与计算工程学院。在2012年参加了欧洲学生自主式水下挑战（SAUC-E），并作为合作者参加了2013年的比赛。 2012年，他因开发水下云台视觉系统而获奖。现在，他是Pal-Robotics实验室的SLAM工程师。Enrique在博士学习期间发表了数篇学术论文和专著。其中，有两篇论文在2011年被国际机器人与自动化会议（ICRA 2011）所收录。

　　刘品杰，硕士，技术方向工业为自动化控制、DCS/PLC/SCADA系统研发、机器人技术等。先后参与过国产化核电站DCS控制系统研发、国产化油气管道大型SCADA系统研发。历任系统开发工程师、产品经理、项目经理。

目录

译者序
前　言
第1章　ROS系统入门 1
1.1　使用软件源安装ROS Electric 3
1.1.1　添加软件源到sources.list文件中 4
1.1.2　设置密码 4
1.1.3　安装 4
1.1.4　环境配置 5
1.2　使用软件源安装ROS Fuerte 6
1.2.1　配置Ubuntu软件源 6
1.2.2　配置source.list文件 6
1.2.3　设置密码 7
1.2.4　安装 7
1.2.5　环境配置 8
1.2.6　独立工具 9
1.3　如何安装VirtualBox和Ubuntu 9
1.3.1　下载VirtualBox 9
1.3.2　创建虚拟机 10
1.4　本章小结 12
第2章　ROS系统架构及示例 13
2.1　理解ROS文件系统级 13
2.1.1　功能包 14
2.1.2　功能包集 16
2.1.3　消息类型 16
2.1.4　服务类型 17
2.2　理解ROS计算图级 18
2.2.1　节点 19
2.2.2　主题 20
2.2.3　服务 21
2.2.4　消息 22
2.2.5　消息记录包 22
2.2.6　节点管理器 22
2.2.7　参数服务器 22
2.3　理解ROS开源社区级 23
2.4　ROS系统试用练习 23
2.4.1　ROS文件系统导览 24
2.4.2　创建工作空间 24
2.4.3　创建ROS功能包 25
2.4.4　编译ROS功能包 26
2.4.5　使用ROS节点 26
2.4.6　使用主题与节点交互 28
2.4.7　学习如何使用服务 31
2.4.8　使用参数服务器 33
2.4.9　创建节点 34
2.4.10　编译节点 36
2.4.11　创建msg和srv文件 37
2.4.12　使用新建的srv和msg文件 38
2.5　本章小结 42
第3章　调试和可视化 43
3.1　调试ROS节点 44
3.1.1　使用GDB调试器调试ROS节点 45
3.1.2　ROS节点启动时调用GDB调试器 46
3.1.3　设置ROS节点core文件转存 47
3.2　调试信息 47
3.2.1　输出调试信息 47
3.2.2　设置调试信息级别 48
3.2.3　为特定节点配置调试信息级别 48
3.2.4　信息命名 50
3.2.5　条件显示信息与过滤信息 50
3.2.6　信息的更多功能——单次显示、可调、组合 51
3.2.7　使用rosconsole和rxconsole在运行时修改调试级别 52
3.3　监视系统状态 56
3.3.1　节点、主题与服务列表 56
3.3.2　使用rxgraph在线监视节点状态图 56
3.4　当奇怪的事情发生——使用roswtf 58
3.5　画标量数据图 58
3.5.1　用rxplot画出时间趋势曲线 59
3.5.2　另一个画图工具rxtools 60
3.6　图像可视化 61
3.6.1　显示单一图片 61
3.6.2　FireWire接口摄像头 62
3.6.3　使用双目立体视觉 63
3.7　3D可视化 64
3.7.1　使用rviz在3D世界中实现数据可视化 64
3.7.2　主题与坐标系的关系 66
3.7.3　可视化坐标变换 67
3.8　保存与回放数据 68
3.8.1　什么是消息记录包文件 69
3.8.2　使用rosbag在包文件中记录数据 69
3.8.3　回放消息记录文件 70
3.8.4　使用rxbag检查消息记录包的主题和消息 71
3.9　rqt插件与rx应用 72
3.10　本章小结 73
第4章　在ROS下使用传感器和执行机构 74
4.1　使用游戏杆或游戏手柄 74
4.1.1　joy_node如何发送游戏杆动作消息 75
4.1.2　使用游戏杆数据在turtlesim中移动海龟 76
4.2　使用激光雷达——Hokuyo URG-04lx 79
4.2.1　了解激光雷达如何在 ROS 中发送数据 80
4.2.2　访问和修改激光雷达数据 82
4.3　使用Kinect传感器查看3D环境 84
4.3.1　如何发送和查看Kinect数据 85
4.3.2　创建和使用Kinect示例 86
4.4　使用伺服电动机——Dynamixel 88
4.4.1　Dynamixel如何发送和接收运动命令 89
4.4.2　创建和使用伺服电动机示例 90
4.5　使用Arduino添加更多的传感器和执行机构 91
4.6　使用惯性测量模组——Xsens MTi 94
4.6.1　Xsens如何在ROS中发送数据 95
4.6.2　创建和使用Xsens示例 96
4.7　使用低成本惯性测量模组IMU-10自由度 98
4.7.1　下载加速度传感器库 99
4.7.2　Arduino Nano和10自由度传感器编程 99
4.7.3　创建ROS节点并使用10自由度传感器数据 101
4.8　本章小结 103
第5章　3D建模与仿真 104
5.1　自定义机器人在ROS中的3D模型 104
5.2　创建第一个URDF文件 104
5.2.1　解释文件格式 106
5.2.2　在rviz里查看3D模型 107
5.2.3　加载图形到机器人模型 109
5.2.4　使机器人模型运动 109
5.2.5　物理和碰撞属性 110
5.3　xacro——一个写机器人模型的更好方法 111
5.3.1　使用常量 111
5.3.2　使用数学方法 112
5.3.3　使用宏 112
5.3.4　使用代码移动机器人 112
5.3.5　使用SketchUp进行3D建模 116
5.4　在ROS中仿真 117
5.4.1　在Gazebo中使用URDF3D模型 117
5.4.2　在Gazebo中添加传感器 120
5.4.3　在Gazebo中加载和使用地图 121
5.4.4　在Gazebo中移动机器人 123
5.5　本章小结 125
第6章　机器视觉 126
6.1　连接和运行摄像头 128
6.1.1　FireWire IEEE1394 摄像头 128
6.1.2　USB摄像头 132
6.2　使用OpenCV制作USB摄像头驱动程序 133
6.2.1　创建 USB 摄像头驱动功能包 134
6.2.2　使用ImageTransport API发布摄像头帧 135
6.2.3　使用 cv_bridge 进行OpenCV 和 ROS 图像处理 138
6.2.4　使用ImageTransport 发布图像 139
6.2.5　在ROS中使用OpenCV 139
6.2.6　显示摄像头输入的图像 140
6.3　如何标定摄像头 140
6.4　ROS 图像管道 147
6.5　对于计算机视觉任务有用的 ROS功能包 152
6.6　使用viso2执行视觉测距 153
6.6.1　摄像头位姿标定 154
6.6.2　运行 viso2 在线演示 156
6.6.3　使用低成本双目摄像头运行 viso2 158
6.7　本章小结 159
第7章　导航功能包集入门 160
7.1　ROS导航功能包集 160
7.2　创建转换 161
7.2.1　创建广播机构 162
7.2.2　创建侦听器 162
7.2.3　查看坐标变换树 164
7.3　发布传感器信息 165
7.4　发布里程数据 168
7.4.1　Gazebo如何获取里程数据 169
7.4.2　创建自定义里程数据 171
7.5　创建基础控制器 175
7.5.1　使用Gazebo 创建里程数据 176
7.5.2　创建基础控制器 178
7.6　使用ROS创建地图 180
7.6.1　使用map_server保存地图 181
7.6.2　使用map_server加载地图 182
7.7　本章小结 183
第8章　导航功能包集进阶 184
8.1　创建功能包 184
8.2　创建机器人配置 184
8.3　配置全局和局部代价地图 187
8.3.1　基本参数的配置 187
8.3.2　全局代价地图的配置 188
8.3.3　局部代价地图的配置 189
8.4　基本局部规划器配置 189
8.5　为导航功能包集创建启动文件 190
8.6　为导航功能包集设置rviz 191
8.6.1　2D位姿估计 191
8.6.2　2D导航目标 192
8.6.3　静态地图 193
8.6.4　点云 193
8.6.5　机器人立足点 193
8.6.6　障碍 194
8.6.7　膨胀障碍 194
8.6.8　全局规划 195
8.6.9　局部规划 195
8.6.10　规划器规划 196
8.6.11　当前目标 196
8.7　自适应蒙特卡罗定位 197
8.8　避免障碍 199
8.9　发送目标 200
8.10　本章小结 202
第9章　在实践中学习 203
9.1　REEM——类人形PAL机器人 204
9.1.1　从官方软件源安装REEM 205
9.1.2　使用Gazebo仿真环境运行REEM 208
9.2　PR2——柳树车库机器人 210
9.2.1　安装 PR2仿真环境 210
9.2.2　在仿真环境中运行PR2 211
9.2.3　生成地图与定位 214
9.2.4　在仿真环境中运行PR2演示程序 216
9.3　Robonaut 2——NASA的敏捷型人形机器人 217
9.3.1　从软件源安装Robonaut 2 217
9.3.2　在国际空间站的固定支座上运行Robonaut2 218
9.4　Husky——Clearpath的轮式机器人 222
9.4.1　安装Husky仿真环境 222
9.4.2　运行Husky仿真环境 222
9.5　TurtleBot——低成本移动机器人 224
9.5.1　安装TurtleBot仿真环境 224
9.5.2　运行TurtleBot仿真环境 224
9.6　本章小结 225

前言/序言

智能体的运动哲学：探索与构建自适应行为 本书并非一本关于特定机器人操作系统的教程，而是深入探讨“智能体”这一概念在复杂动态环境中如何感知、思考并执行动作的核心原理。我们聚焦于构建能够理解并适应其所处世界的系统，无论其表现形式是虚拟的软件代理，还是具备物理形态的机器人。本书旨在为读者勾勒出一幅关于“如何让一个实体在其环境中做出有意义的反应”的宏大图景，并在此基础上，提供一套通用且强大的思维框架和方法论。 第一部分：感知世界的基石——信息的获取与理解 在任何智能体的行为背后，首要的是对外部世界的认知。这一部分将从最基础的层面出发，解构智能体如何“看见”、“听见”以及“感知”其所处的环境。 感官数据的几何与统计学： 我们将首先审视构成感知信息的底层数学语言。对于视觉信息，这涉及像素的坐标系、颜色空间（如RGB、HSV）的变换与理解，以及图像中基本几何特征（边缘、角点、直线）的提取。统计学原理则在此处扮演关键角色，例如概率分布用于描述传感器噪声、特征的统计模型用于识别物体，以及信息熵用于衡量不确定性。我们将探讨如何通过这些数学工具，将原始、嘈杂的感官数据转化为有意义的、可供进一步处理的信息片段。 特征提取与表达： 从原始数据中提炼出关键信息是智能体能否有效理解世界的第一步。我们将深入研究各种特征提取技术，包括但不限于： 低级特征： SIFT、SURF、ORB等尺度不变特征，用于识别图像中的关键点，即使在尺寸、旋转或光照变化下也能保持鲁棒性。 高级特征： 探索如何从像素级别的信息中抽象出更具语义的特征，例如物体的形状、纹理、颜色分布，以及场景的整体布局。我们将讨论一些经典方法，如HOG（方向梯度直方图）在行人检测中的应用，以及更现代的深度学习方法在特征学习中的强大能力（尽管本书不会深入讲解具体的深度学习模型架构，但会探讨其背后的特征提取思想）。 多模态融合： 现实世界的信息往往是多渠道的。我们将研究如何融合来自不同传感器（如摄像头、激光雷达、麦克风）的信息，以获得更全面、更准确的环境表征。例如，如何将视觉信息与深度信息结合，实现对物体三维结构的理解。 动态环境的感知： 世界并非静止不动，智能体需要感知并理解其变化。我们将探讨目标跟踪、运动估计等技术，用于识别人、物体在时间序列上的运动轨迹，并预测其未来的位置。这将涉及到光流法、卡尔曼滤波等经典算法，以及它们在处理不确定性和预测未来状态方面的作用。 空间理解与建图： 智能体需要在其环境中导航，这需要对其空间结构有一定程度的理解。我们将介绍 SLAM（同步定位与建图）的基本思想，即智能体在未知环境中移动时，如何同时估计自身位置并构建环境地图。虽然不涉及具体SLAM算法的实现细节，但我们会解析其核心问题：如何通过传感器数据在不确定性中建立起环境的几何模型，并利用该模型进行定位。 第二部分：思考与决策——智能体的“大脑” 有了对世界的感知，智能体便能开始思考，并做出决策。这一部分将关注智能体的推理能力、规划能力以及学习能力。 推理与知识表示： 如何将感知到的信息组织起来，形成对世界的理解？我们将探讨知识表示的不同方式，从简单的规则系统、逻辑推理，到更复杂的语义网络、本体论。重点在于，如何将离散的感知数据转化为可供推理的“事实”，并在此基础上进行推断，例如识别物体的类别、理解场景的意图。 目标驱动的规划： 智能体通常有明确的目标，而规划就是找到实现这些目标的一系列动作。我们将介绍经典的路径规划算法思想，如A算法、Dijkstra算法，它们是如何在状态空间中搜索最优路径的。更进一步，我们将探讨行为规划，即如何将高层次的目标分解为一系列可执行的子目标和动作序列。 不确定性下的决策： 现实世界充满不确定性，传感器可能出错，环境可能变化。我们将研究如何在这种情况下做出最优决策。这会涉及到概率图模型（如贝叶斯网络）在不确定性推理中的应用，以及强化学习的基本思想——通过试错学习，找到在给定状态下能够最大化累积奖励的策略。 学习与适应： 智能体并非一成不变，它们需要能够从经验中学习，并不断改进自己的行为。我们将探讨机器学习的通用框架，即如何设计算法，让智能体能够从数据中提取模式，并根据新的信息调整其内部模型或行为策略。我们将聚焦于学习的本质：泛化能力，即学习到的知识如何应用于未见过的情况。 第三部分：行动的实现——智能体的“身体”与执行 感知和思考最终是为了行动。这一部分将关注智能体如何将决策转化为实际的动作，以及如何控制自身在环境中的行为。 运动控制基础： 对于具有物理形态的智能体，执行动作意味着控制其关节、轮子等执行器。我们将介绍PID控制等经典控制理论，讲解如何通过反馈机制，使执行器按照预期的轨迹运动。重点将放在理解控制信号如何影响物理系统的动力学特性。 路径跟随与轨迹生成： 在规划出路径后，如何让智能体精确地沿着这条路径移动？我们将探讨路径跟随算法，以及如何生成平滑、可执行的运动轨迹，以避免突然的加速或转向，从而保证运动的鲁棒性和安全性。 任务执行与行为编排： 复杂的任务往往需要多个子任务的协调与执行。我们将探讨如何设计任务执行框架，将高层决策转化为一系列具体的、按顺序执行的动作。这涉及到状态机、行为树等概念，它们能够有效地组织和管理复杂的行为序列。 人机交互的哲学： 许多智能体需要与人类协同工作。本书将从哲学层面探讨有效人机交互的关键原则，包括透明性（让用户理解智能体的行为和意图）、可控性（赋予用户适当的控制权）以及适应性（智能体能够理解并响应人类的需求和反馈）。 贯穿全书的理念： 分解与抽象： 任何复杂的系统都可以被分解为更小的、可管理的模块。本书将强调如何将复杂的智能体问题分解为感知、思考、行动等不同层次，并在此基础上进行抽象，提炼出通用的原理和方法。 模型驱动： 智能体通过构建内部模型来理解和预测世界。无论是环境模型、自身模型还是对手模型，这些模型是智能体进行决策的基础。 反馈与迭代： 智能体的行为是一个持续的反馈循环。感知到的信息会指导思考，思考的结果会驱动行动，而行动产生的反馈又会影响下一次的感知和思考。本书将强调这种迭代式学习和改进的过程。 通用性与适应性： 我们追求的不仅仅是解决特定问题的方法，而是能够适用于多种场景、多种类型的智能体的通用原理。本书旨在提供一种灵活的思维框架，使读者能够根据具体需求，构建出适应性强的智能体系统。 本书的读者群体包括但不限于对人工智能、机器人学、计算机视觉、自动控制、以及任何形式的智能系统设计感兴趣的研究人员、工程师和学生。我们希望通过本书，为您打开一扇通往智能体世界的大门，激发您对构建更强大、更智能的自主系统的好奇心和创造力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的感受就是，它不仅仅是一本教你“怎么用”ROS的书，更是一本教你“为什么这么用”ROS的书。作者在讲解每一个ROS组件的时候，都会深入地探讨其背后的设计理念和原理，让我能够从更宏观的层面去理解ROS的体系结构。例如，在讲解ROS的通信机制时，作者并没有止步于话题和服务的简单介绍，而是深入分析了ROS的发布/订阅模式和请求/响应模式的优缺点，以及它们在不同场景下的适用性。他还通过一些实际的例子，展示了如何设计高效、可靠的ROS通信链路。此外，书中还对ROS的包管理、参数服务器、TF变换等核心概念进行了详细的阐述，并且给出了很多实用的开发建议。让我印象深刻的是，作者还介绍了一些ROS开发中常用的高级技巧，比如如何编写自定义消息类型，如何集成第三方库，以及如何进行单元测试和仿真测试。读完这本书，我感觉自己对ROS的理解进入了一个新的层次，不仅能够熟练地开发ROS应用，更能站在更高的角度去设计和优化ROS系统。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我对这本书的期望值并不是很高，毕竟ROS领域的好书并不多见，很多都显得不够深入或者年代久远。但是，这本书完全超出了我的预期！它没有停留在ROS的基础概念上，而是直接切入了ROS的核心应用和进阶技巧，让我感觉像是在参加一场精心策划的机器人项目实战训练营。作者在讲解每一个功能的时候，都会结合一个具体的案例，比如激光雷达数据处理、SLAM算法的实现、或者机械臂的运动学求解，这些都是我在实际工作中经常会遇到的问题。更难得的是，书中对这些案例的处理不是蜻蜓点水，而是进行了深入的剖析，从算法原理到ROS节点的实现，再到参数的调优，都给出了非常详细的指导。我尤其欣赏书中关于“模块化设计”和“代码复用”的强调，这让我明白了如何构建一个健壮、易于维护的ROS系统，而不是写出那种“一次性”的代码。读完这本书，我感觉自己对ROS的掌握程度有了质的飞跃，不仅能够熟练地运用ROS的工具，更能从容地应对各种复杂的机器人开发挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的彻底改变了我对ROS的看法！我之前一直觉得ROS是个高不可攀的“黑箱”，光是概念就让人头大。但读完之后，我惊喜地发现，原来那些复杂的指令和框架背后，有着如此清晰的逻辑和易于理解的设计。作者的讲解方式非常棒，不是那种枯燥地罗列API，而是从实际应用场景出发，一步步引导读者去构建和理解。举个例子，书中对于话题、服务、动作的讲解，不是简单地定义，而是通过生动的例子，比如“机器人手臂抓取物品”或者“无人机路径规划”，让我直观地感受到它们在实际任务中是如何协同工作的。而且，作者还很细心地考虑到了初学者可能会遇到的问题，比如各种配置文件的含义、节点之间的通信故障如何排查等等，都给出了详细的解答和建议。最让我印象深刻的是，书中反复强调的“ROS哲学”，让我明白了ROS的强大之处不仅仅在于其功能，更在于其开放、模块化和可扩展的设计理念。读完这本书，我感觉自己不再是那个对着ROS文档发呆的小白，而是真正掌握了与机器人“沟通”的语言，迫不及待地想用它来实践我的各种想法了！

评分☆☆☆☆☆

对于我这种习惯了从实践中学习的人来说，一本好的技术书籍，最重要的就是能够引人入胜，并且真正地解决问题。这本书在这两点上都做得非常出色。作者的语言风格非常生动有趣，不像一些技术书籍那样枯燥乏味，读起来有一种在和一位资深工程师交流的感觉。他会用很多类比和比喻来解释抽象的概念，让我能够快速地理解。而且，书中提供的每一个例子，都不仅仅是演示某个ROS功能，而是围绕着一个实际的机器人应用场景展开，比如如何构建一个简单的自主导航系统，或者如何实现一个遥控机器人。这些例子不仅让我学会了ROS的API，更让我理解了如何将这些API组合起来，解决实际问题。最让我惊喜的是，书中还包含了一些关于ROS系统性能优化和故障排查的技巧，这些内容在很多其他书籍中都很难找到，对于我们这些需要将ROS应用于实际项目开发的人来说，简直是宝藏。读完这本书，我感觉自己仿佛拥有了一套完整的ROS开发工具箱，信心倍增！

评分☆☆☆☆☆

我一直对机器人技术抱有浓厚的兴趣，尤其是ROS这个在行业内如此重要的平台。然而，市面上关于ROS的书籍，很多都过于理论化，或者只是简单地堆砌代码，很难真正地触及核心。这本书的出现，真的填补了我一直以来的空白。它没有回避ROS的复杂性，但却以一种非常巧妙的方式，将那些看似棘手的概念一一拆解，然后以一种非常自然的方式重新组合起来。我特别喜欢作者在讲解一些高级概念时，会先从一个简单的场景入手，然后逐步引入更复杂的元素，这样层层递进，让人感觉很有成就感。而且，书中的代码示例都非常贴近实际，不仅仅是“能跑”的代码，更重要的是“好理解”、“易于修改”的代码，并且对代码的每一部分都做了详细的解释，让你明白为什么这么写，而不是死记硬背。通过阅读这本书，我不仅学会了如何使用ROS的功能，更重要的是，我开始理解ROS的设计哲学，学会了如何用ROS的思维去解决机器人遇到的各种问题。这不仅仅是一本书，更像是一位经验丰富的导师，在我探索ROS的道路上给予了极大的指引。

评分☆☆☆☆☆

还不错

评分☆☆☆☆☆

内容很水

评分☆☆☆☆☆

不错，有用

评分☆☆☆☆☆

本书可以帮助读者从对ROS一无所知到能够通过ROS系统完成小型机器人系统的开发和编程工作。

评分☆☆☆☆☆

ROS方面的书真的不多，这本算是不错的了，希望机器人方面的书也会越来越多吧

评分☆☆☆☆☆

京东这家网上商城,没的说.哪里都好!先从速度说吧.上午买下午到!还有谁?这一点就让我爱上他了!从质量上说.百分之百正品!还有谁?买东西不就是买个放心么!京东白条.30天免息!还有谁?先买了不用给钱.一个月以后再给钱!还有谁?如果让我给京东打个分.100分!不怕骄傲!!

评分☆☆☆☆☆

有用

评分☆☆☆☆☆

质量很好，内容也不错

评分☆☆☆☆☆

内容一般，浅显，书很薄！