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ROS機器人開發：實用案例分析

為了解決asus驅動的問題，作者（美）卡羅爾·費爾柴爾德（美）托馬斯 L.哈曼 這樣論述：

不僅涵蓋ROS的基礎知識，還循序漸進地講解了ROS機器人的高級應用特性。書中首先對ROS的基本配置進行介紹，內容包括ROS的安裝、基本概念、主要的功能包與工具等。然後對相應的故障排查方法進行了論述。之後通過模擬的方式，先對TurtIesim的ROS組成模塊進行描述，再對其他幾類典型機器人的ROS組成模塊進行相應的介紹。對ROS組成模塊的介紹，一般遵循的流程是首先介紹基本的ROS命令，然後對ROS的功能包、節點、主題以及消息進行論述，以此來對ROS機器人操作系統的整體內容進行詳細的闡述。為了對書中選用的機器人的整體性能進行描述，書中還給出了相關機器人的技術資料。   卡羅爾·

費爾柴爾德（Carol Fairchild），Fairchild Robotics公司的所有人、首席工程師，該公司致力於機器人技術的開發與集成。Carol是休斯頓大學明湖分校巴克斯特機器人實驗室的研究員，同時也是兼職教授。她的研究領域主要是基於Baxte件幾器人的擴展應用開發。 托馬斯 L.哈曼（Thomas L.Harman）休斯頓大學明湖分校工程系的主任。他的研究領域主要是控制系統、機器人技術與微處理器技術的應用等。2005年，他當選為休斯頓大學明湖分校的特聘教授。他曾擔任FIRST機器人大賽的裁判與安全顧問。托馬斯博士已經出版的專著、合著書籍有18本，主題涉及微處理器技術、MATLAB

與仿真以及美國國家電氣規程等。 譯者序 作者簡介 前言 第1章 ROS初體驗1 1.1 ROS的用途以及學習ROS的好處 1.2 哪些機器人採用了ROS 1.3 安裝並啟動ROS 1.3.1 配置Ubuntu系統的軟件源 1.3.2 設置Ubuntu系統軟件源列表 1.3.3 設置Ubuntu系統密鑰 1.3.4 安裝ROS Indigo 1.3.5 初始化rosdep 1.3.6 環境設置 1.3.7 安裝rosinstall 1.3.8 故障排除—ROS環境測試 1.4 生成一個catkin工作空間 1.5 ROS的功能包與清單 1.5.1 ROS清單 1.5.2 探索

ROS功能包 1.6 ROS節點與ROS節點管理器 1.6.1 ROS節點 1.6.2 ROS節點管理器 1.6.3 確定節點和主題的ROS命令 1.7 第一個ROS機器人模擬程序—Turtlesim 1.7.1 啟動Turtlesim節點 1.7.2 Turtlesim節點 1.7.3 Turtlesim主題與消息 1.7.4 Turtlesim的參數服務器 1.7.5 移動烏龜的ROS服務 1.8 ROS命令小結 1.9 本章小結 第2章 構建一個模擬的兩輪ROS機器人 2.1 rviz 2.1.1 安裝和啟動rviz 2.1.2 使用rviz 2.2 生成並構建ROS功能包 2.3 構建

差分驅動的機器人URDF 2.3.1 生成機器人底座 2.3.2 使用roslaunch 2.3.3 添加輪子 2.3.4 添加小腳輪 2.3.5 添加顏色 2.3.6 添加碰撞屬性 2.3.7 移動輪子 2.3.8 tf和robot_state_publisher簡介 2.3.9 添加物理學屬性 2.3.10 試用URDF工具 2.4 Gazebo 2.4.1 安裝並啟動Gazebo 2.4.2 使用roslaunch啟動Gazebo 2.4.3 使用Gazebo 2.4.4 機器人URDF的修改 2.4.5 Gazebo模型驗證 2.4.6 在Gazebo中查看URDF 2.4.7 機器人

模型調整 2.4.8 移動機器人模型 2.4.9 其他的機器人仿真環境 2.5 本章小結 第3章 TurtleBot機器人操控 3.1 TurtleBot機器人簡介 3.2 下載TurtleBot模擬器軟件 3.3 在Gazebo中啟動TurtleBot模擬器 3.3.1 常見問題與故障排除 3.3.2 ROS命令與Gazebo 3.3.3 模擬環境下使用鍵盤遠程控制TurtleBot 3.4 控制一台真正的TurtleBot機器人的準備 3.5 聯接上網本與遠程計算機 3.5.1 網絡類型 3.5.2 網絡地址 3.5.3 遠程計算機網絡設置 3.5.4 上網本網絡設置 3.5.5 安全外殼

協議聯接 3.5.6 網絡設置小結 3.5.7 排查網絡聯接中的故障 3.5.8 TurtleBot機器人系統測試 3.6 TurtleBot機器人的硬件規格參數 3.7 移動真實的TurtleBot機器人 3.7.1 採用鍵盤遠程控制TurtleBot機器人移動 3.7.2 採用ROS命令控制TurtleBot機器人移動 3.7.3 編寫第一個Python腳本程序控制TurtleBot機器人移動 3.8 rqt工具簡介 3.8.1 rqt_graph 3.8.2 rqt的消息發佈與主題監控 3.9 TurtleBot機器人的里程計 3.9.1 模擬的TurtleBot機器人的測程 3.9.2

真實的TurtleBot機器人的里程計在rvrz下的顯示 3.10 TurtleBot機器人的自動充電 3.11 本章小結 第4章 TurtleBot機器人導航 4.1 TurtleBot機器人的3D視覺系統 4.1.13D視覺傳感器原理 4.1.23D傳感器對比 4.1.3 障礙物規避的缺陷 4.2 配置TurtleBot機器人並安裝3D傳感器軟件 4.2.1 Kinect 4.2.2 ASUS與PrimeSense 4.2.3 攝像頭軟件結構 4.2.4 術語界定 4.3 獨立模式下測試3D傳感器 4.4 運行ROS可視化節點 4.4.1 使用Image Viewer可視化數據 4.4.

2 使用rviz可視化數據 4.5 TurtleBot機器人導航 4.5.1 採用TurtleBot機器人構建房間地圖 4.5.2 採用TurtleBot機器人實現自主導航 4.5.3 rqt—reconngure 4.5.4 進一步探索ROS導航 4.6 本章小結 第5章 構建模擬的機器人手臂 5.1 Xacro的特點 5.2 採用Xacro建立一個關節式機器人手臂uRDF 5.2.1 使用Xacro屬性標簽 5.2.2 使用roslaunch啟動rrbo 5.2.3 使用Xacro的包含與宏標簽 5.2.4 給機器人手臂添加網格 5.3 在Gazebo中控制關節式機器人手臂 5.3.1 添

加Gazebo特定的元素 5.3.2 將機器人手臂固定在世界坐標系下 5.3.3 在Gazebo中查看機器人手臂 5.3.4 給Xacro添加控件 5.3.5 採用ROS命令行控制機器人手臂 5.3.6 採用rqt控制機器人手臂 5.4本章小結 第6章 機器人手臂搖擺的關節控制 6.1 Baxter簡介 6.1.1 Baxter，一款研究型機器人 6.1.2 Baxter模擬器 6.2 Baxter的手臂 6.2.1 Baxter的俯仰關節 6.2.2 Baxter的滾轉關節 6.2.3 Baxter的坐標系 6.2.4 Baxter手臂的控制模式 6.2.5 Baxter手臂抓手 6.2.6

Baxter手臂的傳感器 6.3 下載Baxter軟件 6.3.1 安裝Baxter SDK軟件 6.3.2 安裝Baxter模擬器 6.3.3 配置Baxter sheU 6.3.4 安裝MoveIt 6.4 在Gazebo中啟動Baxter模擬器 6.4.1 啟動Baxter模擬器 6.4.2 “熱身”練習 6.4.3 彎曲Baxter手臂 6.4.4 Baxter手臂控制器的調校 6.5 Baxter手臂與正向運動學 6.5.1 關節與關節狀態發佈器 6.5.2 理解tf 6.5.3 rviz下的tf坐標系 6.5.4 查看機器人元素的tf樹 6.6 Movelt簡介 6.6.1 採用

Movelt給Baxter手臂進行運動規劃 6.6.2 在場景中添加物體 6.6.3 採用Movelt進行避障運動規劃 6.7 配置真實的Baxter機器人 6.8 控制真實的Baxter機器人 6.8.1 控制關節到達航路點 6.8.2 控制關節的力矩彈簧 6.8.3 關節速度控制演示 6.8.4 其他示例 6.8.5 視覺伺服和抓握 6.9 反向運動學 6.10 本章小結 第7章 空中機器人基本操控 7.1 四旋翼飛行器簡介 7.1.1 風靡的四旋翼飛行器 7.1.2 滾轉角、俯仰角與偏航角 7.1.3 四旋翼飛行器原理 7.1.4 四旋翼飛行器的組成 7.1.5 添加傳感器 7.1.6

四旋翼飛行器的通信 7.2 四旋翼飛行器的傳感器 7.2.1 慣性測量單元 7.2.2 四旋翼飛行器狀態傳感器 7.3 放飛前的準備下作 7.3.1 四旋翼飛行器檢測 7.3.2 飛行前檢測列表 7.3.3 飛行中的注意事項 7.3.4 需要遵循的規則和條例 7.4 在無人機中使用Ros 7.5 Hector四旋翼飛行器簡介 7.5.1 下載Hector Quadrotor功能包 7.5.2 在Gazebo中啟動Hector四旋翼飛行器 7.6 Crazyflie 2.0簡介 7.6.1 無ROS情況下的Crazy—flie控制 7.6.2 使用Crazyradio PA進行通信 7.6.3

加載Crazyflie ROS軟件 7.6.4 放飛前的檢查 7.6.5 使用teleop操控Crazy—flie飛行 7.6.6 在運動捕獲系統下飛行 7.6.7 控制多個Crazyfiie飛行 7.7 Bebop簡介 7.7.1 加載bebop_autonomy軟件 7.7.2 Bebop飛行前的準備 7.7.3 使用命令控制Bebop飛行 7.8 本章小結 …… 第8章 使用外部設備控制機器人 第9章 操控Crazyflie執行飛行任務 第10章 ROS功能擴展

asus驅動進入發燒排行的影片

整合水平關節機器人與深度學習於化學纖維紡嘴智慧自動檢測系統開發

為了解決asus驅動的問題，作者陳冠霖 這樣論述：

紡織業中的纖維分為許多種類，依製造的方式分為天然纖維及化學纖維，其中化學纖維的製作過程是將纖維素經過化學藥品處理成液體後，再透過紡口板上的紡嘴壓抽成絲，而紡口板是製作化學纖維最重要的元件之一，因此，在長時間製造化學纖維時，可能會導致紡嘴阻塞而影響生產的化學纖維品質，所以需要對紡口板進行檢測，而傳統的檢測都是藉由人工的方式，可能會導致穩定性不佳以及人工成本過高，因此，開發一套智慧自動檢測系統以取代人工並提高檢測的穩定性。本系統使用水平關節機器人搭配深度學習以及自動光學檢測來檢測化學纖維紡口板上之紡嘴的阻塞情況，不僅可以取代人工上下料且降低人工成本，並利用深度學習提高檢測系統的準確性及穩定性，使

整體系統達到全自動化的檢測系統。本系統的架構以雙Basler ace工業相機利用GigE方式連接、雙工業遠心鏡頭以及水平關節機器人組成，透過工業相機將當前影像進行處理並藉由深度學習模型檢測阻塞情況。本論文為檢測紡口板上之紡嘴，其紡口板分為兩種，環形排列和直行排列。環形排列的紡口板上有72孔紡嘴半徑為90 μm，直行排列則是有96孔紡嘴半徑為85 μm，當取得影像時會先將影像分割成數個250 x 250像素的小圖片，並將分割後的影像進行深度學習的標註和深度學習的訓練，透過大量的圖片數據讓訓練時進行多次的疊代，其主要是提升檢測的精確度，訓練完成後可在0.8秒內檢測單孔紡嘴的阻塞情況。本論文使用的深

度學習是採用全卷積神經網路進行訓練，且採用語義分割的方式將影像中阻塞的像素點進行阻塞分類，最後分別計算出每一紡嘴阻塞的總面積。

全球品牌智財管理案例研究

為了解決asus驅動的問題，作者陳春山 這樣論述：

本書特色 　　臺灣企業朝向國際化、品牌化經營，在全球市場將遭受競爭敵商之挑戰，為順利達成營運目標，企業必須建立完善智財管理策略、制度及運作實務。本書包括企業品牌策略、創新策略、智財生態及要素、智財管理模式及法務管理之簡析，並提供重要智財管理案例，供實務界人士運用。 聯合推薦 　　春山教授所編著之「全球品牌智財管理案例研究」，內容囊括品牌之創新經營模式、智財管理模式、智財法務管理以及案例。內容深入淺出，案例豐富，對於解決上開課題，提供相關管理者及研究者重要參考，深值薦賞。──陳昭誠所長　萬國專利商標事務所 　　企業不可能不正視自己 「過去」 的投入所累積的無形財,建立可資產化管理的I

P體系, 在這件其實非關創新，且早有他國不少先例可循的管理議題上，我認為整個臺灣與大中華區的企業都還有很大的進步空間。感謝陳春山教授熱心於提倡IP的重要性與其高附加價值所能帶給臺灣的助益，本書豐富的案例分析當帶來許多的省思、借鏡與學習。──張智為總經理　寰太知識管理顧問股份有限公司（Transpacific IP Group） 　　本書將智財管理定位為企業經營上的戰略高度，確實點出了許多企業經營上忽視的重要一塊，尤其是書本提到的創新經營模式以及產業要不要永續經營，要有成為全球品牌的智財戰略規劃執行長遠眼光。──莊完禎處長　宸鴻光電 智財處 　　本書深入淺出的分析了全球品牌企業的策略、商業模

式與智財管理制度各環節，還詳細探討了17家國內外著名品牌企業的智財策略。有志於成為全球品牌的企業必能從此書中獲得深刻啟發。──許維夫法務長　聯發科公司 　　智慧財產管理的範疇，在實務上，人言言殊。但無論何者，重點至少宜包括智慧財產權利產出的誘因機制、產出前後的評估機制、產出後的揭露與保護選擇機制、產出或智財交易後管理機制、權利歸屬機制等。簡言之，皆環繞在智慧財產的權利與義務。實務經驗上，公司智財管理與法務間必須要有專業上的統合，方能有效管理與運用智慧財產。──楊康律師　財團法人生物技術開發中心法務暨智產權管理組組長 　　在未來的10年，創新企業建立自己的智財權組合的戰略，會越來越重要。由於

取得和維持知識產權的費用日漸增加，且在全球協調保護智財日愈複雜，對於渴望成為永續全球品牌的公司，培育有能力發展有效策略和管理IP的人才，至關重要。──馬宗聖美國律師　飛翰外國法律事務所合夥律師 　　智慧財產權管理是品牌創新經營的重要基礎工作，管理良窳事關品牌價值。企業在管理智慧財產權時，應該將「智慧財產權能否為企業創造價值」，當作衡量管理良窳的標準，如此才能讓智慧財產權管理為品牌創造價值。──陸義淋　東吳大學法學院兼任助理教授 任職光寶科技

人工智慧之研究-以專利權為中心

為了解決asus驅動的問題，作者魯忻慧 這樣論述：

簡單舉一個淺顯易懂的例子，很多人會問AI是甚麼?雖抽象卻也容易解釋，例如:人類學習算數1+1=2；1+1+1=3；1+1+1+1=4；當1+1+1+1+1=5時以此類推，人腦的計算速度開始緩慢，此刻運用AI演算方式幾近於一秒鐘便可準確完成，這是最淺而易懂解釋人腦與AI電腦的差異性及特性。AI人工智慧藉由電腦軟體與邏輯運算整合，未來必定將人類智慧的理論、技術和應用，發展出不斷學習人類智慧而更人性化的AI機器人，AI的技術運用逐漸進入人類生活，無論醫療、經營、投資、藝術層面等都出現日新月異之變革，AI與人類共存的世界會是什麼樣貌？越來越活躍的AI是否真的可以取代人類，相信是大家想知道的，AI未來

世界將如何展開人類都拭目以待。從早期八O年代傳統產業製造模式演變至今的是3C科技、軟體、晶圓代工，以及5G網際網路的無遠弗界，近三十年在傳統產業與3C間產生巨大變革，早期專利申請多以機械結構或零件為主體，例如:汽車排檔桿鎖、方向盤鎖，後來進步為震動感應式警報器，隨著科技日新月異AI科技問世，汽車防盜再也不是排檔桿鎖可以滿足使用需求，隨之而來的稱之衛星定位防盜系統與衛星導航並附隨電腦軟體或手機APP，目前汽車主流之電動車進而為無人自駕系統，經過深度學習技術模仿大腦機制，透過腦內的神經細胞也就是「神經元」，把接收到的訊息傳達給下一個神經元此種「類神經網路」便可為人類生活帶來莫大便利性及科技性。