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本书是“十三五”江苏省高等学校重点教材。全书贯彻“理论与实际相结合，教学与实践相统一，紧跟当前SLAM研究重点”的思想，以ROS系统作为平台，以Turtlebot机器人为载体，以实际应用为纽带，在ROS系统中实现各种SLAM算法。 全书共分为5章。第1章介绍SLAM的基本定义、分类及其数学模型，对ROS系统进行简要描述，分析在ROS系统下基于激光特征点的SLAM技术和基于视觉的SLAM技术的特点。第2章详细分析一些典型的基于矢量的SLAM算法和基于随机有限集的SLAM算法的基本原理及其实现。第3章给出ROS系统的详细安装步骤以及部分常用的ROS系统基本操作命令，并以Turtlebot机器人为载体进行基础功能包的安装和测试。第4章首先介绍用于SLAM的ROS相关工具及其使用，然后分别介绍基于激光雷达的Gmapping、Hector SLAM、Cartographer的原理，以及在机器人Turtlebot上的算法实现。第5章介绍基于视觉的MonoSLAM、ORBSLAM2工作原理及其实现步骤，同时介绍多机器人视觉SLAM系统和地图融合实现过程。 本书可作为机器人工程、自动化、机械电子工程、智能制造工程等相关专业高年级本科生或者研究生的教材，也可供相关工程技术人员参考。
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前言第1章绪论11.1SLAM简介11.1.1SLAM的基本定义11.1.2SLAM的分类31.2ROS简介51.3基于ROS系统的SLAM技术61.3.1基于激光的SLAM技术71.3.2基于视觉的SLAM技术81.4SLAM技术的未来发展131.5本章小结14参考文献14第2章SLAM算法简介与实现152.1SLAM算法简介152.1.1SLAM算法分类152.1.2不同种类SLAM算法的特点162.2基于矢量的SLAM经典算法192.2.1EKFSLAM算法基本原理192.2.2EKFSLAM算法的MATLAB仿真验证232.2.3FastSLAM算法基本原理232.2.4FastSLAM算法的MATLAB仿真272.3基于随机有限集的SLAM算法272.3.1随机有限集272.3.2基于随机有限集的SLAM282.3.3PHDSLAM算法基本原理292.3.4PHDSLAM算法的MATLAB仿真验证332.4本章小结34参考文献34第3章基于ROS系统的SLAM技术363.1ROS系统363.1.1ROS的版本介绍和安装383.1.2ROS文件系统级453.1.3ROS计算图级473.1.4ROS开源社区级503.2ROS系统基本操作513.2.1创建工作空间513.2.2创建ROS功能包及功能包编译523.2.3ROS节点的使用533.2.4ROS主题与节点的交互553.2.5ROS服务的使用573.2.6节点的创建和编译583.2.7服务和消息文件的创建和使用623.2.8Launch启动文件683.3基于ROS系统的机器人实践693.3.1Turtlebot介绍693.3.2Turtlebot功能包安装和配置713.3.3机器人底盘测试733.3.4机器人传感器测试733.3.5机器人跟随功能实现743.3.6基于ROS的多机通信配置753.4基于ROS系统的SLAM开源方案783.4.1基于激光雷达的SLAM算法783.4.2基于视觉的SLAM算法793.5本章小结80参考文献81第4章基于特征估计的激光SLAM技术824.1ROS相关工具的使用824.1.1rviz和Gazebo的简介824.1.2Gazebo的使用834.1.3rviz的使用854.1.4Turtlebot机器人在Gazebo中的仿真874.1.5Turtlebot机器人在rviz中的显示894.2激光雷达传感器894.2.1激光雷达探测原理894.2.2基于ROS的激光雷达驱动安装904.3基于激光的Gmapping算法914.3.1Gmapping背景914.3.2Gmapping算法原理924.3.3Gmapping功能包的安装954.3.4Gmapping算法在Turtlebot上的实现984.4基于激光的Hector SLAM算法1014.4.1Hector SLAM背景1014.4.2Hector SLAM算法原理1024.4.3Hector SLAM功能包的安装1054.4.4Hector SLAM算法在Turtlebot上的实现1074.5基于激光的Cartographer算法1094.5.1Cartographer背景1094.5.2Cartographer算法原理1104.5.3Cartographer功能包的安装1134.5.4Cartographer算法在Turtlebot上的实现1174.6本章小结123参考文献124第5章基于视觉SLAM技术1255.1经典视觉SLAM框架1255.2视觉传感器及其基础算法1265.2.1视觉传感器1265.2.2视觉里程计1295.2.3后端优化1375.2.4回环检测1405.3MonoSLAM算法1445.3.1MonoSLAM背景1445.3.2MonoSLAM算法1455.3.3MonoSLAM功能包的安装1505.3.4MonoSLAM实现1525.4ORBSLAM2算法1555.4.1ORBSLAM2背景1555.4.2ORBSLAM2算法1555.4.3ORBSLAM2功能包的安装1625.4.4ORBSLAM2在Turtlebot上的实现1665.5多机器人视觉SLAM技术简介1715.5.1多机器人系统1715.5.2机器人相互识别1735.5.3地图融合策略1775.5.4地图融合1825.6本章小结182参考文献182
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随着无人驾驶、机器人自主探测、智能物流配送等应用越来越广泛，定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）作为这些应用的基础，成为目前的研究热点。SLAM相关的研究有很多，许多方法也得到了实际的应用，相应的出版物也较多，但关于所涉及的方法、技术的系统性与可操作性等方面的书籍仍然非常缺乏。 本书结合编者多年科研成果以及应用型本科课程教学经验撰写而成，内容新颖，覆盖面广，将科研成果分结构、分层次地融入到知识体系之中，同时还吸纳了国内外该领域的众多代表性成果。本书在注重理论知识的同时，以ROS系统作为平台，以Turtlebot机器人为载体，实现相应的SLAM算法，以求理论与实际相结合，紧跟当前SLAM的前沿研究成果。在讲解算法原理的同时，以实际应用为纽带，在ROS系统中实现相应算法，使读者能够快速地理解和掌握相关内容。本书可作为机器人工程、自动化、机械电子工程、智能制造工程等相关专业高年级本科生或者研究生的教材，也可供相关工程技术人员参考。 本书的编写队伍由具有科研与工程经验的一线教师组成。全书共分为5章，由徐本连教授统稿并审定。 第1章介绍SLAM的基本定义、分类及其数学模型，对ROS系统进行简要描述，分析在ROS系统下基于激光特征点的SLAM技术和基于视觉的SLAM技术的特点，本章主要由徐本连教授完成。第2章详细分析一些典型的基于矢量的SLAM算法和基于随机有限集的SLAM算法的基本原理及其实现，本章主要由鲁明丽副教授、 徐本连教授完成。第3章给出ROS系统的详细安装步骤以及部分常用的ROS系统基本操作命令，并以Turtlebot机器人为载体进行基础功能包的安装和测试，本章主要由鲁明丽副教授、赵彩虹副教授完成。第4章介绍用于SLAM的ROS相关工具及其使用，以及基于激光雷达的Gmapping、Hector、Cartographer的原理，并在机器人Turtlebot上对这三种算法进行功能实现，本章主要由鲁明丽副教授、袁儒鹏博士完成。 第5章主要介绍基于视觉的MonoSLAM、ORBSLAM2工作原理及其实现步骤，同时介绍多机器人视觉SLAM系统和地图融合实现过程，本章主要由鲁明丽副教授、从金亮博士完成。施健、李震、孙士秦、赵康也参与了本书的编写。同时特别感谢清华大学王凌教授在百忙中审阅书稿并提出宝贵的修改建议。 由于编者水平有限，书中难免有不妥之处，敬请广大读者批评指正。 编者
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