SLAM导航机器人零基础实战系列：（五）树莓派3开发环境搭建——1.安装系统ubuntu_mate_16.04

摘要

通过前面一系列的铺垫，相信大家对整个miiboo机器人的DIY有了一个清晰整体的认识。接下来就正式进入机器人大脑（嵌入式主板：树莓派3）的开发。本章将从树莓派3的开发环境搭建入手，为后续ros开发、slam导航及语音交互算法做准备。本章内容：

1.安装系统ubuntu_mate_16.04

2.安装ros-kinetic

3.装机后一些实用软件安装和系统设置

4.PC端与robot端ROS网络通信

5.Android手机端与robot端ROS网络通信

6.树莓派USB与tty串口号绑定

7.开机自启动ROS节点

温馨提示：

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1.安装系统ubuntu_mate_16.04

安装前先准备好需要用到的材料，在树莓派3上安装ubuntu_mate_16.04需要用到的工具和材料，如图1。

（图1）材料准备

1.1.格式化microSD卡

在向microSD卡烧入系统之前，需要先格式化好microSD卡。我这里使用DiskGenius工具将卡格式化为FAT32文件系统。DiskGenius下载地址：

DiskGenius – 正式版下载|免费下载

1.2.下载ubuntu-mate-16.04系统镜像

直接前往ubuntu-mate的官网Choose an architecture | Download。选择如图2所示的版本进行下载就行了。

（图2）ubuntu-mate-16.04下载页面

1.3.系统烧录

将下载好的系统镜像文件ubuntu-mate-16.04.2-desktop-armhf-raspberry-pi.img.xz解压得到ubuntu-mate-16.04.2-desktop-armhf-raspberry-pi.img，该文件应存放在英文路径下。然后用Win32 Disk Imager工具将ubuntu-mate-16.04.2-desktop-armhf-raspberry-pi.img烧录到microSD卡，Win32 Disk Imager工具下载地址https://win32-disk-imager.en.lo4d.com/download。烧录过程很简单，打开Win32 Disk Imager工具，在[映像文件]栏中填入待烧录的镜像文件路径，在[设备]栏中填入要烧录的microSD卡，最后点击[写入]等待烧录进度完成就行了，如图3。

（图3）系统烧录

1.4.上电开机

给树莓派3主板连接上HDMI显示器、鼠标、键盘，并插入刚刚烧录好系统的microSD卡，就可以上电了，如图4。

（图4）上电开机

第一次开机，系统需要用户填写一些必要的设置项，首先是系统语言设置，选择默认的语言English就行了，如图5。

（图5）语言设置

然后是wifi连接设置，这里选择先不联网，这样系统配置速度会快很多，等后面我们再进行联网，如图6。

（图6）wifi连接设置

然后是时区设置，我们在中国，说以用鼠标点击地图中的中国区域，会自动锁定到Shanghai时区，如图7。

（图7）时区设置

然后是键盘设置，直接默认就行了，如图8。

（图8）键盘设置

然后是用户名和密码设置，为了方便记忆，我将用户名和密码都设置成了ubuntu；这里需要特别注意，由于我们的系统用于机器人的开发，为了让机器人上电就能自动进入系统，我们需要勾选[Log in automatically]选项，也就是让系统开机自动登录。如图9。

（图9）用户名、密码、开机自动登录设置

然后就进入系统配置过程了，耐心等待配置进度条完成，如图10。

（图10）系统配置过程

耐心等待，所有配置完成后，系统会自动重启一次，重启完成后，就可以看到ubuntu-mate-16.04系统的真容了，如图11。如果我们不想每次开机都看到这个欢迎界面，可以去掉勾选框中的勾，关闭就行了，下次就不会出现了。

（图11）欢迎界面

最后，就可以见到ubuntu-mate-16.04系统的真容了，如图12，到这里系统安装就成功了。

（图12）ubuntu-mate-16.04系统桌面

后记

如果大家对博文的相关类容感兴趣，或有什么技术疑问，欢迎加QQ技术交流群（117698356）

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.

购书链接：https://item.jd.com/13041503.html

下载更多资料：www.xiihoo.com

QQ技术讨论群： 117698356

B站视频教程：https://space.bilibili.com/66815220

Github源码：https://github.com/xiihoo/Books_Robot_SLAM_Navigation

Gitee源码（国内访问速度快）：https://gitee.com/xiihoo-robot/Books_Robot_SLAM_Navigation

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