結合 Matlab 與 ROS 快速上手無人自走車
內容描述
結合Matlab與ROS快速上手無人自走車
波士頓顧問公司(BCG)預測2025 年全球自動駕駛車市場銷售上探 420 億美元，而了解自駕車 AI 原理最好方式就是從無人自走車開始。本書以深入淺出方式帶領對自走車技術有興趣的社會人士或是高中職、大專程度學生了解無人自走車原理與實現方式，並透過本書實驗範例與程式可以在家動手實作無人自走車。
‧本書提出以 MATLAB® 圖形化的元件程式環境與 ROS 整合方式，相較完全以 ROS 的開發方式，本書方法大幅降低無人自走車程式門檻
‧本書使用 TurtleBot3自走車套件，硬體包括單板電腦、馬達驅動板、雷射測距感測器
‧本書介紹常用自走車演算法包括快速隨機搜索樹演算法(Rapidly-exploring random tree, RRT)、單純追踪演算法 (Pure Pursuit)、向量直方圖演算法 (Vector Field Histogram, VFH)、佔據柵格地圖 (Occupancy grid map)、同步定位與地圖建構 (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)。
‧本書提供無人自走車初階與高階實驗範例與程式，讓讀者可以按部就班的在家操作並經歷實現自走車的成就感。
本書利用 MATLAB® 及 ROS2 的軟體整合，並使用 TurtleBot3 自走車套件來引領讀者輕鬆實現「路徑導航 (Navigation)」、「避障 (Obstacle Avoidance)」、「同步定位與地圖建構 (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)」。對於需要進行專題實驗的學生或是工作上有需要的社會人士，本書將是不可或缺的一本參考書籍。
目錄大綱
01 概述
1.1 本書主旨
1.2 本書適合對象
1.3 本書編排方式
1.4 小結
02 無人自走車導論
2.1 認識 ROS
2.2 ROS 受歡迎的原因
2.3 ROS 從 1.0 到 2.0
2.4 建構實驗環境
2.5 ROS 基本操作
2.6 小結
03 MATLAB® 介紹
3.1 MATLAB® 與程式語言比較
3.2 MATLAB® 基本操作
3.3 Robotics System Toolbox
3.4 ROS Toolbox
3.5 MATLAB® 安裝
3.6 版本更新過程
3.7 小結
04 無人自走車基礎理論
4.1 自走車系統之組成
4.2 演算法概念
4.3 安全法規
4.4 小結
05 無人自走車初階實驗
5.1 實驗準備
5.2 建立自走車與 MATLAB® 的連結
5.3 訊息的發佈與訂閱
5.4 速度指令發佈
5.5 訂閱里程計資料
5.6 前往定位點
5.7 移動到定點
5.8 探測周圍環境
06 無人自走車進階實驗
6.1 路徑規劃
6.2 路徑追蹤
6.3 避開障礙物
6.4 定位補償
6.5 佔據柵格地圖構建（Occupancy grid map）
6.6 自主巡航於工作站
07 未來發展
7.1 章節回顧
A 附錄
作者介紹
林顯易現為國立台北科技大學自動科技研究所專任教授，主要專長為智
慧機器人控制技術、人工智慧與機器學習、機電整合、影像感測。目
前開設多門線上課程，包括在台達基金會 DeltaMOOCx「數位信號處
理器」與「機器人學」，以及工研院 ITRI college + 「智慧機器人學」課
程。另外林老師也擔任資策會與台灣區電機電子工業同業公會「人工智
慧與機器學習」的講師，授課經驗豐富，細節請參考林老師網頁 https://
arlabtw.com.tw。
陳雙龍目前就讀國立台北科技大學自動科技研究所在職專班，前後曾任
職國內財星全球500 大企業、日本前八大知名電機企業韌體工程師，主
要專長為程式設計、智慧機器人控制技術等，並持續不斷進修，廣泛學
習，使所學與實務結合，於現場實踐專業技術。
