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胡春旭 著

图书标签:

• ROS
• 机器人
• 机器人开发
• 实践
• Linux
• C++
• SLAM
• 路径规划
• 传感器
• 自动化

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111598237

版次：1

商品编码：12377412

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 机器人设计与制作系列

开本：16开

出版时间：2018-06-01

用纸：胶版纸

页数：506

内容简介

本书在介绍ROS总体框架和理论要点的基础上，讲解ROS的通信机制、常用组件和进阶功能；同时以实践为主，讲解机器视觉、机器听觉、SLAM与导航、机械臂控制、机器学习等多种ROS应用的主要原理和实现方法；并分析基于ROS的机器人系统设计方法和典型实例；后论述ROS2的框架特点和使用方法，剖析ROS的发展方向。

目录

推荐序一
推荐序二
推荐序三
前言
第1章　初识ROS 1
1.1　ROS是什么 1
1.1.1　ROS的起源 1
1.1.2　ROS的设计目标 2
1.1.3　ROS的特点 3
1.2　如何安装ROS 4
1.2.1　操作系统与ROS版本的选择 4
1.2.2　配置系统软件源 6
1.2.3　添加ROS软件源 6
1.2.4　添加密钥 7
1.2.5　安装ROS 7
1.2.6　初始化rosdep 8
1.2.7　设置环境变量 8
1.2.8　完成安装 9
1.3　本书源码下载 9
1.4　本章小结 10
第2章　ROS架构 11
2.1　ROS架构设计 11
2.2　计算图 12
2.2.1　节点 12
2.2.2　消息 13
2.2.3　话题 13
2.2.4　服务 13
2.2.5　节点管理器 14
2.3　文件系统 14
2.3.1　功能包 14
2.3.2　元功能包 16
2.4　开源社区 17
2.5　ROS的通信机制 17
2.5.1　话题通信机制 18
2.5.2　服务通信机制 19
2.5.3　参数管理机制 20
2.6　话题与服务的区别 20
2.7　本章小结 21
第3章　ROS基础 22
3.1　第一个ROS例程——小乌龟仿真 23
3.1.1　turtlesim功能包 23
3.1.2　控制乌龟运动 24
3.2　创建工作空间和功能包 25
3.2.1　什么是工作空间 25
3.2.2　创建工作空间 26
3.2.3　创建功能包 27
3.3　工作空间的覆盖 28
3.3.1　ROS中工作空间的覆盖 28
3.3.2　工作空间覆盖示例 28
3.4　搭建Eclipse开发环境 30
3.4.1　安装Eclipse 30
3.4.2　创建Eclipse工程文件 30
3.4.3　将工程导入Eclipse 31
3.4.4　设置头文件路径 31
3.4.5　运行/调试程序 32
3.5　RoboWare简介 35
3.5.1　RoboWare的特点 35
3.5.2　RoboWare的安装与使用 36
3.6　话题中的Publisher与Subscriber 37
3.6.1　乌龟例程中的Publisher与Subscriber 37
3.6.2　如何创建Publisher 37
3.6.3　如何创建Subscriber 40
3.6.4　编译功能包 41
3.6.5　运行Publisher与Subscriber 42
3.6.6　自定义话题消息 44
3.7　服务中的Server和Client 46
3.7.1　乌龟例程中的服务 46
3.7.2　如何自定义服务数据 47
3.7.3　如何创建Server 48
3.7.4　如何创建Client 49
3.7.5　编译功能包 51
3.7.6　运行Server和Client 51
3.8　ROS中的命名空间 52
3.8.1　有效的命名 52
3.8.2　命名解析 53
3.8.3　命名重映射 54
3.9　分布式多机通信 54
3.9.1　设置IP地址 55
3.9.2　设置ROS_MASTER_URI 56
3.9.3　多机通信测试 56
3.10　本章小结 57
第4章　ROS中的常用组件 58
4.1　launch启动文件 58
4.1.1　基本元素 58
4.1.2　参数设置 60
4.1.3　重映射机制 61
4.1.4　嵌套复用 61
4.2　TF坐标变换 62
4.2.1　TF功能包 62
4.2.2　TF工具 63
4.2.3　乌龟例程中的TF 65
4.2.4　创建TF广播器 67
4.2.5　创建TF监听器 68
4.2.6　实现乌龟跟随运动 70
4.3　Qt工具箱 70
4.3.1　日志输出工具（rqt_console） 71
4.3.2　计算图可视化工具（rqt_graph） 71
4.3.3　数据绘图工具（rqt_plot） 72
4.3.4　参数动态配置工具（rqt_reconfigure） 73
4.4　rviz三维可视化平台 73
4.4.1　安装并运行rviz 74
4.4.2　数据可视化 75
4.4.3　插件扩展机制 76
4.5　Gazebo仿真环境 78
4.5.1　Gazebo的特点 78
4.5.2　安装并运行Gazebo 78
4.5.3　构建仿真环境 81
4.6　rosbag数据记录与回放 82
4.6.1　记录数据 82
4.6.2　回放数据 83
4.7　本章小结 84
第5章　机器人平台搭建 85
5.1　机器人的定义 85
5.2　机器人的组成 86
5.2.1　执行机构 87
5.2.2　驱动系统 87
5.2.3　传感系统 87
5.2.4　控制系统 87
5.3　机器人系统搭建 88
5.3.1　MRobot 88
5.3.2　执行机构的实现 88
5.3.3　驱动系统的实现 89
5.3.4　内部传感系统的实现 90
5.4　基于Raspberry Pi的控制系统实现 90
5.4.1　硬件平台Raspberry Pi 91
5.4.2　安装Ubuntu 16.04 91
5.4.3　安装ROS 93
5.4.4　控制系统与MRobot通信 94
5.4.5　PC端控制MRobot 97
5.5　为机器人装配摄像头 99
5.5.1　usb_cam功能包 99
5.5.2　PC端驱动摄像头 100
5.5.3　Raspberry Pi驱动摄像头 102
5.6　为机器人装配Kinect 104
5.6.1　freenect_camera功能包 104
5.6.2　PC端驱动Kinect 106
5.6.3　Raspberry Pi驱动Kinect 109
5.6.4　Kinect电源改造 109
5.7　为机器人装配激光雷达 110
5.7.1　rplidar功能包 110
5.7.2　PC端驱动rplidar 111
5.7.3　Raspberry Pi驱动rplidar 113
5.8　本章小结 113
第6章　机器人建模与仿真 114
6.1　统一机器人描述格式——URDF 114
6.1.1　标签 114
6.1.2　标签 115
6.1.3　标签 116
6.1.4　标签 116
6.2　创建机器人URDF模型 116
6.2.1　创建机器人描述功能包 116
6.2.2　创建URDF模型 117
6.2.3　URDF模型解析 120
6.2.4　在rviz中显示模型 122
6.3　改进URDF模型 124
6.3.1　添加物理和碰撞属性 124
6.3.2　使用xacro优化URDF 125
6.3.

前言/序言

Preface　　前　言
2011年年底，笔者第一次接触ROS。当时实验室的一个师兄在学术会议上听说了ROS并意识到它的前景广阔，考虑到笔者当时的研究方向，于是建议笔者进行研究。那时国内外ROS的学习环境比较艰苦，几乎只有Wiki的基础教程（也没有现在这么完善）。所以一开始，笔者的内心是拒绝的，但还是硬着头皮开始钻研。虽然从拒绝到接受、从未知到熟悉，笔者经历了前所未有的磨难，但同时也收获了前所未有的喜悦。
在这个过程中，笔者也常常思考：ROS前景无限，但是国内还鲜有人知，即使有人知道，也会被困难吓倒。既然笔者经历过，何不总结一下，让其他人少走弯路。于是，笔者整理了自己学习过程中的一些资料和心得，在CSDN上以博客的形式发表，最终形成《ROS探索总结》系列博文，再后来转移到个人网站——古月居，至今仍保持更新。
2017年11月，ROS十周岁了！在走过的第一个十年里，ROS从蹒跚学步的孩童成长为机器人领域的巨人，再华丽蜕变出ROS 2。如今，大多数知名机器人平台和机器人公司都支持ROS，越来越多的机器人开发者也选择ROS作为开发框架。ROS已经逐渐成为机器人领域的事实标准，并将逐步从研发走向市场，助力机器人与人工智能的快速发展。
ROS的重要精神是分享，这也是开源软件的精神，所以才能看到如此活跃的ROS社区和众多软件功能包的源码，并且可以在此基础上快速完成二次开发。为了促进ROS在国内的发展，现在已经有很多人及组织在积极推广ROS，比如ROS星火计划、ROS暑期学校，以及网上各种各样的技术分享等，相信未来这个队伍会更加庞大。
本书以《ROS探索总结》系列博文为基础，重新整理了ROS相关基础要点，让读者能够迅速熟悉ROS的整体框架和设计原理；在此基础上，本书以实践为重心，讲解大量机器视觉、机器语音、机械臂控制、SLAM和导航、机器学习等多方面ROS应用的实现原理和方法，并且翻译了众多ROS中的图表、内容，帮助读者在实现ROS基础功能的同时深入理解基于ROS的机器人开发，将书中的内容用于实践。
本书共有14章，可以分为五个部分。
第一部分是ROS基础（第1～4章），帮助了解ROS框架，并且熟悉ROS中的关键概念以及实现方法。这部分的内容适合初学者，也适合作为有一定经验或者资深开发者的参考手册。
第二部分介绍如何搭建真实或仿真的机器人平台（第5~6章），帮助了解机器人系统的概念和组成，学习如何使用ROS实现机器人仿真，为后续的机器人实践做好准备。这部分的内容适合希望自己动手设计、开发一个完整机器人平台的读者。
第三部分介绍ROS中常用功能包的使用方法（第7~10章），涉及机器视觉、机器语音、机械臂控制、SLAM和导航等多个机器人研究领域。这部分的内容适合学习ROS基础后希望实践的开发者，以及从事相关领域的机器人开发者。
第四部分是ROS的进阶内容（第11~13章），介绍了ROS的进阶功能、ROS与机器学习的结合、搭载ROS的机器人平台。这部分的内容适合已经对ROS基础和应用有一定了解的读者。
第五部分介绍了新一代ROS——ROS 2（第14章），涉及ROS 2的架构、原理和使用方法。这部分的内容适合对ROS有一定了解，希望了解ROS 2、想要跟上ROS进化步伐的开发者。
因此，本书不仅适合希望了解、学习、应用ROS的机器人初学者，也适合有一定经验的机器人开发人员，同时也可以作为资深机器人开发者的参考手册。
书中的部分源代码来自社区中的ROS功能包，但是笔者在学习过程中对这些代码进行了大量修改，并且为大部分源代码加入了中文注释，以方便国内ROS初学者理解。这些代码涉及的编程语言不局限于C++或Python中的某一种，编程语言应该服务于具体场景，所以建议读者对这两种语言都有所了解，在不同的应用中发挥每种语言的优势。关于是否需要一款实物机器人作为学习平台，本书并没有特别要求，书中绝大部分功能和源码都可以在单独的计算机或仿真平台中运行，同时也会介绍实物机器人平台的搭建方法并且在实物机器人上完成相应的功能。所以只需要拥有一台运行Ubuntu系统的计算机，具备Linux工具的基本知识，了解C++和Python的编程方法，即可使用本书。
此外，本书创作过程中参考了众多已经出版的ROS原著、译著，笔者也将这些内容作为参考资料列出，并向这些著作的作者和译者致敬，希望读者在学习ROS的过程中，可以从这些著作中获取更多知识：
《Mastering ROS for Robotics Programming》，Lentin Joseph《ROS By Example》（Volume 1/Volume 2），Patrick Goebel《Programming Robots with ROS:A Practical Introduction to the Robot Operating System》， Morgan Quigley, Brian Gerkey & William D. Smart《Learning ROS for Robotics Programming》，Aaron Martinez，Enrique Fernández《A Gentle Introduction to ROS》，Jason M. O’Kane《ROS Robotics Projects》，Lentin Joseph《Effective Robotics Programming with ROS》，Anil Mahtani，Luis Sanchez在ROS探索实践与本书的创作过程中，离不开众多“贵人”的帮助。

《机器人感知与认知：从数据到决策的智能之旅》 内容简介： 在飞速发展的机器人技术浪潮中，理解并赋予机器人“看”、“听”、“感知”世界的能力，以及具备“思考”、“判断”并做出智能决策的能力，已成为推动行业进步的核心驱动力。本书《机器人感知与认知：从数据到决策的智能之旅》正是聚焦于这一关键领域，深度剖析了现代机器人如何从原始的传感器数据中提取有意义的信息，并将其转化为能够指导机器人行为的认知表征，最终实现复杂环境下的自主导航、任务执行和人机交互。 本书并非一本关于特定机器人硬件平台组装或基础编程的入门指南，而是旨在为读者构建一个坚实的理论框架和一套实用的方法论，帮助他们深入理解机器人感知与认知系统的设计原理、关键技术和发展趋势。我们将抛开具体的ROS（Robot Operating System）框架，而将目光投向更本质的算法、模型和架构，让读者无论在何种机器人操作系统或开发环境中，都能灵活运用书中提供的知识和技术。 第一部分：机器人感知——“看”懂世界，“听”懂环境 本部分将带您踏上探索机器人感知世界的旅程，理解机器人如何通过各种传感器获取原始数据，并将其转化为对周围环境的精确理解。 视觉感知： 我们将深入探讨计算机视觉在机器人领域的核心应用。 图像处理基础： 从基本的图像预处理技术，如噪声去除、对比度增强，到特征提取方法，如SIFT、SURF、ORB，讲解如何从原始图像中挖掘有价值的几何和纹理信息。 目标检测与识别： 介绍经典的以及基于深度学习的目标检测模型，如YOLO、Faster R-CNN、SSD等，以及它们在识别和定位机器人工作环境中的各种物体上的应用。我们将详细解析这些模型的网络结构、训练策略和性能评估方法。 语义分割与实例分割： 讲解如何让机器人不仅识别出物体，还能区分出不同物体实例及其所属的类别，从而更精细地理解场景的构成。 深度估计与三维重建： 探讨单目和双目深度估计技术，以及如何利用点云数据进行三维环境的重建，为机器人的空间导航和避障提供基础。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的视觉分支： 介绍基于视觉的SLAM算法，如ORB-SLAM、LSD-SLAM等，以及它们如何让机器人在未知环境中同时进行定位和地图构建。我们将重点关注视觉里程计、回环检测和位姿优化等关键环节。 激光雷达与深度相机感知： 点云数据处理： 讲解激光雷达扫描产生的大量点云数据的特点，以及常用的点云滤波、配准、分割等处理技术。 三维目标检测与识别： 介绍如何基于点云数据进行三维物体的检测和识别，以及PointNet、VoxelNet等经典模型。 深度相机（RGB-D）的应用： 探讨深度相机在获取深度信息、物体表面法线、以及近距离精细感知方面的优势，以及其在人机交互和物体抓取等任务中的应用。 其他传感器感知： 惯性测量单元（IMU）： 讲解IMU如何提供机器人的加速度和角速度信息，以及如何将其与视觉或激光雷达数据融合，提高位姿估计的鲁棒性。 声学感知： 介绍麦克风阵列在声音源定位、语音识别等方面的应用，以及如何为机器人提供听觉信息。 触觉与力觉感知： 探讨机器人如何通过触觉传感器感知接触信息，通过力觉传感器感知与环境的交互力，这对于精细操作和安全交互至关重要。 第二部分：机器人认知——“思考”与“决策”的智慧 本部分将聚焦于机器人如何将感知的原始信息转化为高层次的认知，并基于这些认知做出智能决策。 环境表示与理解： 地图构建与表示： 详细介绍不同类型的地图表示方法，包括占据栅格地图（Occupancy Grid Map）、特征点地图（Feature Map）、语义地图（Semantic Map）以及三维点云地图（Point Cloud Map）。我们将分析它们的优缺点及其适用场景。 语义场景理解： 讲解如何将感知到的物体信息与环境结构结合，形成对场景的更深层理解，例如识别出“桌子上有杯子”，并理解杯子与桌子之间的空间关系。 对象属性与关系推理： 探讨如何让机器人理解物体的属性（如大小、颜色、材质）以及物体之间的关系（如“在……上面”、“在……旁边”），这对于高级任务规划至关重要。 导航与路径规划： 全局路径规划： 介绍A、Dijkstra等经典算法，以及如何在大规模地图中寻找最优路径。 局部路径规划与避障： 讲解DWA（Dynamic Window Approach）、TEB（Timed Elastic Band）等实时避障算法，以及它们如何处理动态障碍物。 SLAM与导航的结合： 分析SLAM系统如何为路径规划提供实时的环境地图，以及路径规划如何指导机器人的运动，进一步更新地图。 任务规划与决策： 行为树（Behavior Trees）： 介绍行为树作为一种强大的任务规划和行为控制框架，如何通过模块化的设计实现复杂的任务逻辑。 有限状态机（Finite State Machines）： 讲解有限状态机在描述机器人行为模式和状态转移方面的应用。 规划算法： 探讨更高级的规划算法，如基于搜索的规划（RRT、PRM）在复杂任务场景下的应用。 强化学习在决策中的应用： 介绍如何利用强化学习训练机器人自主学习最优策略，以应对不确定性和动态变化的环境。 人机交互与协作： 语音理解与自然语言处理： 探讨如何让机器人理解人类的语音指令，并进行自然语言的交互。 手势与姿态识别： 介绍如何识别用户的身体姿态和手势，以实现更直观的交互方式。 意图识别与情感分析： 讲解如何让机器人推断用户的意图和情感状态，从而做出更恰当的回应。 协作机器人（Cobots）的设计理念： 讨论在人机协作场景下，机器人如何确保安全性、鲁棒性和高效性，以及如何在共享工作空间中进行协同。 第三部分：融合与展望——构建更智能的机器人未来 本部分将超越单一的技术模块，探讨如何将感知与认知能力进行深度融合，并展望机器人技术未来的发展方向。 多模态信息融合： 讲解如何有效融合来自不同传感器的信息，例如将视觉、激光雷达和IMU数据进行融合，以获得更准确、更鲁棒的环境感知和状态估计。 端到端学习模型： 介绍将感知、认知和决策过程统一在一个深度学习模型中进行端到端训练的方法，以及其在简化系统设计和提升性能方面的潜力。 具身智能（Embodied AI）： 探讨机器人作为物理实体与环境进行交互所带来的独特挑战和机遇，以及如何利用深度学习和强化学习来训练具有“具身”智能的机器人。 可解释性AI与安全性： 讨论在机器人决策过程中，如何提高模型的可解释性，以及如何确保机器人的行为在复杂环境中是安全可靠的。 未来趋势与挑战： 展望机器人在家庭服务、工业自动化、医疗健康、自动驾驶等领域的未来应用，并分析当前技术发展面临的挑战，如数据匮乏、计算资源限制、以及泛化能力不足等。 本书的目标读者包括对机器人技术充满热情的工程师、研究人员、高年级本科生和研究生，以及任何希望深入了解机器人如何“思考”和“行动”的科技爱好者。通过阅读本书，您将不仅能够理解现有的先进技术，更能培养出独立设计和实现复杂机器人感知与认知系统的能力，为未来的机器人智能化发展贡献力量。我们力求用清晰的逻辑、翔实的案例和前沿的视角，引导您完成这场激动人心的智能探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

我初步浏览了一下《ROS机器人开发实践》的章节结构，感觉内容相当丰富。我是一名对机器人感知与决策这块比较关注的开发者，尤其对深度学习在机器人领域的应用充满了好奇。我希望这本书能够详细介绍如何在ROS框架下集成和部署各种深度学习模型，用于目标检测、物体识别、场景理解等方面。例如，书中是否会涉及如何利用ROS获取图像数据，将其输入到TensorFlow或PyTorch等深度学习框架中进行推理，并将结果反馈给机器人进行决策。同时，我也期待书中能有关于ROS与ROS 2之间迁移和集成的介绍，毕竟ROS 2是未来的发展趋势，了解如何逐步过渡到ROS 2将对我的职业发展非常有益。此外，书中对机器人仿真工具（如Gazebo、Isaac Sim）的介绍和使用技巧，以及如何将其与ROS结合，是我非常看重的内容。我希望能看到书中提供一些关于如何在仿真环境中进行数据采集、模型训练和算法验证的案例。最后，书中关于ROS的消息队列、服务调用以及动作机制的详细阐述，对我理解ROS的通信机制至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的外观设计比较简洁大气，内容编排上似乎也力求实用。我是一名对机器人运动控制和规划领域有浓厚兴趣的读者，因此，我特别关注《ROS机器人开发实践》中这部分内容的深度和广度。我期待书中能够详细介绍ROS在机器人关节控制、轨迹生成以及实时运动规划方面的应用。比如，如何利用ROS的 `ros_control` 框架来管理机器人关节的状态，以及如何实现基于PID控制或其他高级控制算法的精确运动控制。对于轨迹生成，我希望看到书中能讲解如何从高级别的任务规划生成一系列平滑、可执行的关节轨迹。而实时运动规划，则是我更感兴趣的部分，例如如何在动态环境中实现避障并生成实时的运动指令。这本书是否会涵盖一些经典的运动规划算法，如 RRT (Rapidly-exploring Random Tree) 或 PRM (Probabilistic Roadmap)，并且如何在ROS中实现这些算法，是我非常想知道的。此外，关于机器人末端执行器的操作，比如抓取规划和执行，也希望书中能有相应的实践指导。能够看到一些关于机械臂或移动操作器的实际操作案例，将是非常有价值的。

评分☆☆☆☆☆

从封面的设计到纸张的质感，都给我一种专业而踏实的感觉。我一直对机器人系统集成和多模态数据融合很感兴趣，因此，我将重点关注《ROS机器人开发实践》在这方面的内容。我非常期待书中能够深入讲解如何利用ROS将来自不同传感器（如相机、激光雷达、IMU、GPS）的数据进行有效的融合，以获得更全面、更鲁棒的环境感知信息。书中是否会介绍一些常用的数据融合算法，并且如何在ROS中实现这些算法，比如卡尔曼滤波（Kalman Filter）、粒子滤波（Particle Filter）等。此外，对于机器人系统的整体架构设计，我希望书中能提供一些实用的指导和最佳实践，包括如何规划ROS节点的职责划分、如何设计高效的通信协议，以及如何进行系统的性能优化和故障排查。我也会关注书中是否会涉及一些高级的应用场景，比如自动驾驶、无人机导航或服务机器人等，并通过这些场景来展示ROS在复杂系统集成中的强大能力。如果书中能提供一些关于如何构建可扩展、可维护的ROS机器人系统的建议，将对我非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的扉页设计和排版风格都相当专业，给我留下了很好的第一印象。虽然我才翻阅了前几章，但已经能感受到作者在内容组织上的用心。我个人尤其对机器人感知模块的开发很感兴趣，比如视觉 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）和激光雷达 SLAM。我希望《ROS机器人开发实践》这本书能够深入讲解ROS在这些领域的常用算法和工具包，例如 ORB-SLAM、Cartographer、Gmapping 等。我渴望了解如何利用ROS接口集成这些SLAM算法，处理传感器数据，并生成高精度的地图和定位信息。同时，我也会关注书中对于机器人导航栈（Navigation Stack）的讲解，包括全局路径规划、局部路径规划、避障以及代价地图（Costmap）的构建和调优。如果书中能提供一些实际的机器人导航场景演示，比如在复杂环境中实现自主避障和目标点导航，那将极大地提升我的学习兴趣和实践能力。当然，我也对ROS的硬件接口和驱动开发有所期待，希望能看到书中如何通过ROS与各种机器人传感器（如相机、激光雷达、IMU）和执行器（如电机、舵机）进行通信，以及如何编写或修改ROS驱动来适配不同的硬件平台。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到《ROS机器人开发实践》这本书，还没来得及深入阅读，但从目录和前言来看，它似乎是一本非常扎实的实践导向型书籍。我特别关注ROS中的核心概念，比如节点（Nodes）、话题（Topics）、服务（Services）和动作（Actions），我期待书中能用非常清晰易懂的语言来阐述这些概念，并通过大量的代码示例来帮助读者理解其工作原理和应用场景。尤其对于新手而言，能否快速建立起对ROS通信机制的直观认识至关重要。我个人一直对机器人协同工作非常感兴趣，不知道这本书是否会涉及多机器人通信和协调的进阶话题，比如如何利用ROS实现机器人之间的信息共享、任务分配和路径规划同步等。如果能有相关的案例分析，那就太棒了。此外，书中关于机器人仿真环境（如Gazebo）的介绍和使用技巧也是我非常期待的部分，毕竟在真实机器人平台上进行开发成本较高，一个好的仿真环境能够极大地提高开发效率和迭代速度。希望书中能够提供详细的仿真环境搭建指南，以及如何将仿真中的模型和算法迁移到实际硬件上的方法。总的来说，我对这本书充满了期待，希望它能成为我ROS学习道路上的得力助手。