ROS2 と Python で作って学ぶ AI ロボット入門

第1章　AIロボットをつくろう！
1.1 AIロボット
1.2 ハードウェア
1.3 ソフトウェア

第2章　はじめてのROS2
2.1 ROS2の基礎知識
2.2 ROS2のシミュレータ
2.3 ROS2を動かしてみよう！
2.4 はじめてのROS2プログラミング
2.5 ROS2プログラムのつくり方
2.6 トピック通信プログラムのつくり方
2.7 サービス通信プログラムのつくり方

第3章　音声認識・合成
3.1 音声認識
3.2 音声合成
3.3 音声認識と音声合成の統合

第4章　ナビゲーション
4.1 ナビゲーション
4.2 差動駆動ロボットの運動学
4.3 自己位置推定と地図
4.4 ナビゲーション
4.5 制御
4.6 障害物回避
4.7 経路探索

第5章　ビジョン
5.1 ビジョンとは
5.2 ビジョンシステム
5.3 OpenCVとROSによる画像処理
5.4 カメラモデルとキャリブレーション
5.5 特徴検出
5.6 マーカ検出
5.7 深層学習による物体検出

第6章　マニピュレーション
6.1 マニピュレーションとは
6.2 ロボットアームの運動学
6.3 位置の運動学
6.4 CRANE+のモデル化
6.5 CRANE+を動かす
6.6 ROSの機能を利用したモデル化
6.7 MoveIt
6.8 他のノードから指令を受けて動作するプログラム

第7章　プランニング
7.1 プランニングの基礎
7.2 ステートマシン
7.3 Smachによるステートマシンのつくり方
7.4 Smachによる実装

付録A ローンチファイルの書き方

付録B アクション通信のプログラム
B.1 アクションサーバのプログラム
B.2 アクションクライアントのプログラム
B.3 ハンズオン

付録C ロボットアームの速度の運動学
C.1 位置の運動学の表記の一般化
C.2 速度の運動学

付録D 座標系と姿勢の表現
D.1 3次元の物体配置
D.2 座標系
D.3 座標変換
D.4 回転行列
D.5 同次変換行列
D.6 ロール・ピッチ・ヨー
D.7 クォータニオン
D.8 Pythonで回転変換

付録E tf：座標系の管理
E.1 tfとは
E.2 tfの特徴
E.3 tfの仕組み
E.4 tfのブロードキャスタ・リスナの例
E.5 URDFとの組み合わせ・センサデータの座標変換