SLAM+语音机器人DIY系列：（一）Linux基础——1.Linux简介
温馨提示
本篇文章已经收录在我最新出版的书籍《机器人SLAM导航核心技术与实战》，感兴趣的读者可以购买纸质书籍来进行更加深入和系统性的学习，购买链接如下：
摘要
由于机器人SLAM、自动导航、语音交互这一系列算法都在机器人操作系统ROS中有很好的支持，所以后续的章节中都会使用ROS来组织构建代码；而ROS又是安装在Linux发行版ubuntu系统之上的，先学一些Linux命令行相关的知识，对后续ROS教程的快速上手会大有帮助。由于后续ROS的开发都是在Linux发行版ubuntu系统上进行，所以本章节就以ubuntu系统为例，对Linux命令行相关的知识进行展开讲解，本章节主要内容：
1.Linux简介
Linux是一个开源、免费的操作系统，它以强大的安全、稳定、多并发性能得到业界的广泛认可，目前linux被使用在很多中大型，甚至巨型项目中。很多软件公司考虑到开发成本，都选用linux，在中国软件公司得到广泛的使用。
1.1.Linux系统组成
（图1）Linux系统组成结构
Linux操作系统的核心为Linus Torvalds开发的内核(Kernel)，Linux内核之上的组件分为几部分：一部分是GNU的组件（如gcc、bash等）；另一些重要组成部分则来自UC Berkeley分校的BSD Unix项目和麻省理工学院的X Windows项目，以后在这之后成千上万的程序员开发的应用程序等，Linux代码贡献者见图2。
（图2）Linux代码贡献者
1.2.Linux的版本
Linux的发行版就是将Linux内核和应用软件打成一个包。内核版并不能直接使用，需要进行包装后用户才能更直接的使用。各个厂商针对Linux的内核所发布的各自的发行版，用户可以直接使用操作。几种常见的发行版见图3所示。
（图3）Linux几种常见的发行版
后记
------SLAM+语音机器人DIY系列【目录】快速导览------
第1章：Linux基础
第2章：ROS入门
第3章：感知与大脑
第4章：差分底盘设计
第5章：树莓派3开发环境搭建
第6章：SLAM建图与自主避障导航
2.google-cartographer机器人SLAM建图
第7章：语音交互与自然语言处理
第8章：高阶拓展
2.centos7下部署Django(nginx+uwsgi+django+python3)
参考文献
[1] 张虎，机器人SLAM导航核心技术与实战[M]. 机械工业出版社，2022.
序
前言
编程基础篇
第1章 ROS入门必备知识
1.1 ROS简介 2
1.1.1 ROS的性能特色 2
1.1.2 ROS的发行版本 3
1.1.3 ROS的学习方法 3
1.2 ROS开发环境的搭建 3
1.2.1 ROS的安装 4
1.2.2 ROS文件的组织方式 4
1.2.3 ROS网络通信配置 5
1.2.4 集成开发工具 5
1.3 ROS系统架构 5
1.3.1 从计算图视角理解ROS架构 6
1.3.2 从文件系统视角理解ROS架构 7
1.3.3 从开源社区视角理解ROS架构 8
1.4 ROS调试工具 8
1.4.1 命令行工具 9
1.4.2 可视化工具 9
1.5 ROS节点通信 10
1.5.1 话题通信方式 12
1.5.2 服务通信方式 15
1.5.3 动作通信方式 19
1.6 ROS的其他重要概念 25
1.7 ROS 2.0展望 28
1.8 本章小结 28
第2章 C++编程范式
2.1 C++工程的组织结构 29
2.1.1 C++工程的一般组织结构 29
2.1.2 C++工程在机器人中的组织结构 29
2.2 C++代码的编译方法 30
2.2.1 使用g++编译代码 31
2.2.2 使用make编译代码 32
2.2.3 使用CMake编译代码 32
2.3 C++编程风格指南 33
2.4 本章小结 34
第3章 OpenCV图像处理
3.1 认识图像数据 35
3.1.1 获取图像数据 35
3.1.2 访问图像数据 36
3.2 图像滤波 37
3.2.1 线性滤波 37
3.2.2 非线性滤波 38
3.2.3 形态学滤波 39
3.3 图像变换 40
3.3.1 射影变换 40
3.3.2 霍夫变换 42
3.3.3 边缘检测 42
3.3.4 直方图均衡 43
3.4 图像特征点提取 44
3.4.1 SIFT特征点 44
3.4.2 SURF特征点 50
3.4.3 ORB特征点 52
3.5 本章小结 54
硬件基础篇
第4章 机器人传感器
4.1 惯性测量单元 56
4.1.1 工作原理 56
4.1.2 原始数据采集 60
4.1.3 参数标定 65
4.1.4 数据滤波 73
4.1.5 姿态融合 75
4.2 激光雷达 91
4.2.1 工作原理 92
4.2.2 性能参数 94
4.2.3 数据处理 96
4.3 相机 100
4.3.1 单目相机 101
4.3.2 双目相机 107
4.3.3 RGB-D相机 109
4.4 带编码器的减速电机 111
4.4.1 电机 111
4.4.2 电机驱动电路 112
4.4.3 电机控制主板 113
4.4.4 轮式里程计 117
4.5 本章小结 118
第5章 机器人主机
5.1 X86与ARM主机对比 119
5.2 ARM主机树莓派3B+ 120
5.2.1 安装Ubuntu MATE 18.04 120
5.2.2 安装ROS melodic 122
5.2.3 装机软件与系统设置 122
5.3 ARM主机RK3399 127
5.4 ARM主机Jetson-tx2 128
5.5 分布式架构主机 129
5.5.1 ROS网络通信 130
5.5.2 机器人程序的远程开发 130
5.6 本章小结 131
第6章 机器人底盘
6.1 底盘运动学模型 132
6.1.1 两轮差速模型 132
6.1.2 四轮差速模型 136
6.1.3 阿克曼模型 140
6.1.4 全向模型 144
6.1.5 其他模型 148
6.2 底盘性能指标 148
6.2.1 载重能力 148
6.2.2 动力性能 148
6.2.3 控制精度 150
6.2.4 里程计精度 150
6.3 典型机器人底盘搭建 151
6.3.1 底盘运动学模型选择 152
6.3.2 传感器选择 152
6.3.3 主机选择 153
6.4 本章小结 155
SLAM篇
第7章 SLAM中的数学基础
7.1 SLAM发展简史 158
7.1.1 数据关联、收敛和一致性 160
7.1.2 SLAM的基本理论 161
7.2 SLAM中的概率理论 163
7.2.1 状态估计问题 164
7.2.2 概率运动模型 166
7.2.3 概率观测模型 171
7.2.4 概率图模型 173
7.3 估计理论 182
7.3.1 估计量的性质 182
7.3.2 估计量的构建 183
7.3.3 各估计量对比 190
7.4 基于贝叶斯网络的状态估计 193
7.4.1 贝叶斯估计 194
7.4.2 参数化实现 196
7.4.3 非参数化实现 202
7.5 基于因子图的状态估计 206
7.5.1 非线性最小二乘估计 206
7.5.2 直接求解方法 206
7.5.3 优化方法 208
7.5.4 各优化方法对比 218
7.5.5 常用优化工具 219
7.6 典型SLAM算法 221
7.7 本章小结 221
第8章 激光SLAM系统
8.1 Gmapping算法 223
8.1.1 原理分析 223
8.1.2 源码解读 228
8.1.3 安装与运行 233
8.2 Cartographer算法 240
8.2.1 原理分析 240
8.2.2 源码解读 247
8.2.3 安装与运行 258
8.3 LOAM算法 266
8.3.1 原理分析 266
8.3.2 源码解读 267
8.3.3 安装与运行 270
8.4 本章小结 270
第9章 视觉SLAM系统
9.1 ORB-SLAM2算法 274
9.1.1 原理分析 274
9.1.2 源码解读 310
9.1.3 安装与运行 319
9.1.4 拓展 327
9.2 LSD-SLAM算法 329
9.2.1 原理分析 329
9.2.2 源码解读 334
9.2.3 安装与运行 337
9.3 SVO算法 338
9.3.1 原理分析 338
9.3.2 源码解读 341
9.4 本章小结 341
第10章 其他SLAM系统
10.1 RTABMAP算法 344
10.1.1 原理分析 344
10.1.2 源码解读 351
10.1.3 安装与运行 357
10.2 VINS算法 362
10.2.1 原理分析 364
10.2.2 源码解读 373
10.2.3 安装与运行 376
10.3 机器学习与SLAM 379
10.3.1 机器学习 379
10.3.2 CNN-SLAM算法 411
10.3.3 DeepVO算法 413
10.4 本章小结 414
自主导航篇
第11章 自主导航中的数学基础
11.1 自主导航 418
11.2 环境感知 420
11.2.1 实时定位 420
11.2.2 环境建模 421
11.2.3 语义理解 422
11.3 路径规划 422
11.3.1 常见的路径规划算法 423
11.3.2 带约束的路径规划算法 430
11.3.3 覆盖的路径规划算法 434
11.4 运动控制 435
11.4.1 基于PID的运动控制 437
11.4.2 基于MPC的运动控制 438
11.4.3 基于强化学习的运动控制 441
11.5 强化学习与自主导航 442
11.5.1 强化学习 443
11.5.2 基于强化学习的自主导航 465
11.6 本章小结 467
第12章 典型自主导航系统
12.1 ros-navigation导航系统 470
12.1.1 原理分析 470
12.1.2 源码解读 475
12.1.3 安装与运行 479
12.1.4 路径规划改进 492
12.1.5 环境探索 496
12.2 riskrrt导航系统 498
12.3 autoware导航系统 499
12.4 导航系统面临的一些挑战 500
12.5 本章小结 500
第13章 机器人SLAM导航综合实战
13.1 运行机器人上的传感器 502
13.1.1 运行底盘的ROS驱动 503
13.1.2 运行激光雷达的ROS驱动 503
13.1.3 运行IMU的ROS驱动 504
13.1.4 运行相机的ROS驱动 504
13.1.5 运行底盘的urdf模型 505
13.1.6 传感器一键启动 506
13.2 运行SLAM建图功能 506
13.2.1 运行激光SLAM建图功能 507
13.2.2 运行视觉SLAM建图功能 508
13.2.3 运行激光与视觉联合建图功能 508
13.3 运行自主导航 509
13.4 基于自主导航的应用 510
13.5 本章小结 511
附录A Linux与SLAM性能优化的探讨
附录B 习题
本作品为”cnblogs@小虎哥哥爱学习"的原创文章，禁止任何形式的转载及抄录，侵权违法行为必究到底
【推荐】国内首个AI IDE，深度理解中文开发场景，立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验，更懂你的AI，立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包，你的智能百科全书，全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell：AI 加持，快人一步
· AI与.NET技术实操系列（二）：开始使用ML.NET
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 探究高空视频全景AR技术的实现原理
· 理解Rust引用及其生命周期标识（上）
· 浏览器原生「磁吸」效果！Anchor Positioning 锚点定位神器解析
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 物流快递公司核心技术能力-地址解析分单基础技术分享
· .NET 10首个预览版发布：重大改进与新特性概览！
· AI与.NET技术实操系列（二）：开始使用ML.NET
· 单线程的Redis速度为什么快？