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。
作者簡介：
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。
各界推薦
特別收錄 / 編輯的話：
經濟部技術處扮演臺灣科技創新研發的推手，電動車與自駕車是為技術處的主要重點計畫之一，透過自駕技術展現科研與產業合作的最佳典範。為落實自駕車的目標，除了技術上的突破外，科普教育的普及也相當重要，而自自主移動機器人(Autonomous Mobile Robot, AMR) 為實現自駕車的雛型，也是許多大專院學校的研究項目，因此自走車技術推廣是不容忽視的工作。
很高興看到林顯易教授與其學生出版「自學無人自走車 ― 使用 ROS 與MATLAB」一書，本書對無人自走車原理、概念說明到實驗操作都有清楚地說明，帶領讀者進入無人自走車世界，不僅提供對無人自走車有興趣的大專院校學生與社會人士能在家自學，未來更可以接軌自駕車技術，培養出更多創新研發人才。
林教授目前獲經濟部邀請擔任科技專家，學養俱佳，而本書由林教授與學生費心撰寫，在研究繁忙之餘還不忘對科普的重視，特別是林教授在機器人技術已深植十餘年，不僅在機器手臂或是無人自走車技術都有許多研究亮點，所提出 MATLAB 結合 ROS 的創新機器人控制概念為其獨到見解，透過 MATLAB 加速演算法開發的時程，並使用 ROS 提供自走車感測與動力的控制與驅動，未來有機會成為國內外機器人研發的創新平台開發作法。
自駕車技術是國內外車廠的主要研發方向，台灣當然不能落於人後，藉由本書將可落實自駕車技術人才培育與科普推廣，因此本人極力推薦本書給對於自駕車或自走車有興趣的學生與社會人士，在目前科技爆炸的時代，透過本書增加自我的競爭力。
經濟部技術處 處長 邱求慧
自駕車研發市場正有著爆發性的成長，隨著人工智慧科技的成熟，深度學習和強化學習技術的躍進，還有5G 通訊技術推動車聯網的實現，皆成為自動駕駛與先進駕駛輔助系統（ADAS）的高速進展的強大推力。
根據國外研究機構Research and Markets（註）報告指出全球自動駕駛汽車市場價值到2030 年將預計超過2 兆美元，全球銷量將超過5800萬台。
發展自駕車產業，需要大量的軟體運算能力，精密演算法，即時回饋的感測器，以及各種裝置整合。透過MATLAB®& Simulink® 平台開發，可輕易整合人工智慧相關演算法，在同一平台中進行多設備系統開發及模擬，縮短在硬體上實現的成本及時間，加速產品上市時程。著名的電動車特斯拉Tesla 使用MATLAB®& Simulink® 進行建模已超過10 年，仍不斷透過模擬調整硬體效能，以提供更好的產品。台灣本身硬體製造
實力強大，已有固有車用電子上下游完整供應鏈，放眼未來，若加上與國外車廠能接軌的開發系統，必定有機會在全球產業鏈佔有一席之地。
林老師在校內透過輔助機器人實驗室及實踐場域（如木藝基地等），結合無人車和機器手臂，讓學生能夠了解工業4.0 自動化的精髓，在校外，屢屢率領團隊在競賽中創造佳績，並與企業界緊密結合，提供從使用者的角度自動化解決方案，具備著豐富理論與實作的教學經驗背景，書籍的內容十分適合想要踏入自走車/ 自駕車研發領域的初心者。本書內容理論與實作並蓄，除了詳細介紹使用的開發環境，林老師深入淺出的講解自走車理論，佐以數個不同階段的練習實驗，每個實驗步驟詳細，猶如置身課堂聽講，讓讀者可以輕鬆學習，快速理解。
鈦思科技於國內推廣二十餘年，深感在學習初期若能降低門檻，讓初學者從過程中獲得成就感，可進而提高興趣，對於後續的研究便能提升效率及成果，增加未來的競爭優勢，身為鈦思科技總經理，欣聞林老師願意不藏私地分享經驗，開拓初學者學習捷徑，非常推薦大家跟著書中內容一步步操作，定令您受益匪淺。
鈦思科技股份有限公司總經理 申強華
特別收錄 / 編輯的話：經濟部技術處扮演臺灣科技創新研發的推手，電動車與自駕車是為技術處的主要重點計畫之一，透過自駕技術展現科研與產業合作的最佳典範。為落實自駕車的目標，除了技術上的突破外，科普教育的普及也相當重要，而自自主移動機器人(Autonomous Mobile Robot, AMR) 為實現自駕車的雛型，也是許多大專院學校的研究項目，因此自走車技術推廣是不容忽視的工作。
很高興看到林顯易教授與其學生出版「自學無人自走車 ― 使用 ROS 與MATLAB」一書，本書對無人自走車原理、概念說明到實驗操作都有清楚地說明，帶領讀者進入無人...
作者序
隨著科技發展及人工智慧技術的突飛猛進，以往只存在於電視影集中無人自駕霹靂車，近年來漸漸地被實現及應用。具有自動駕駛功能的車輛被視為全球未來的新興產業，自駕車可透過人工智慧與影像技術自主判定路況，提升乘車與行人安全。此外，未來城市的智慧運輸系統，除了智慧駕駛車輛、自駕巴士也將不可或缺，形成一套自主的車輛管理系統，這樣的願景相信在不久的未來就會實現。
在自駕車的願景下，無人自走車為相較容易被實現的主題，尤其是學生常以自走車為專題研究題目，許多專題計畫廣泛實作與探討自走車的導航技術。特別是在新冠肺炎疫情當下，自走車相關應用更是需要被創造與開發，提供零接觸的各種可行應用，創造更多商機。
為了讓更多學生與社會人士輕鬆地踏入開發自走車相關應用，本書採用MATLAB® 與 ROS2 結合的方式來建立自走車軟體開發平台，來降低進入自走車開發的門檻，讀者可以專心於控制演算法的開發，即便在家也可以自學無人自走車。本書規劃自走車的功能有路徑規劃、自主移動、路徑追蹤、閃避障礙物，以及自主導航到達指定目的地。
☘ 關於本書
自走車目前已是一般人所接觸到的生活題材，期望藉由本書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，可以輕鬆地按部就班學習，快速進入自走車開發的世界，透過自己實驗試作來了解自走車的原理。
本書首先介紹自走車基本原理，並配合 MATLAB® 及 ROS2 整合實驗範例來引領讀者對自走車技術的認識，期望未來讀者能夠針對自己有興趣的部分深入研究，並能夠開啟對自動駕駛車技術的了解。
☘ 範例程式碼
本書的實驗範例皆具備有可參考的程式碼，讀者可以直接套用或修改，以方便實驗操作進行，並能夠於下列網址回饋或是獲得關於本書的勘誤。
https://mega.nz/folder/jkMBEA5K#JpHj-lJEm3h7S46xfMybPw
☘ 關於作者
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。
陳雙龍為國立台北科技大學自動化科技研究所碩士，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。
隨著科技發展及人工智慧技術的突飛猛進，以往只存在於電視影集中無人自駕霹靂車，近年來漸漸地被實現及應用。具有自動駕駛功能的車輛被視為全球未來的新興產業，自駕車可透過人工智慧與影像技術自主判定路況，提升乘車與行人安全。此外，未來城市的智慧運輸系統，除了智慧駕駛車輛、自駕巴士也將不可或缺，形成一套自主的車輛管理系統，這樣的願景相信在不久的未來就會實現。
在自駕車的願景下，無人自走車為相較容易被實現的主題，尤其是學生常以自走車為專題研究題目，許多專題計畫廣泛實作與探討自走車的導航技術。特別是在新冠肺炎...
目錄
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
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 M...
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