一起自学SLAM算法：第4章-机器人传感器
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第1章-ROS入门必备知识
第2章-C++编程范式
第3章-OpenCV图像处理
第4章-机器人传感器
4.1 惯性测量单元
4.2 激光雷达
4.3 相机
4.4 带编码器的减速电机
第5章-机器人主机
第6章-机器人底盘
第7章-SLAM中的数学基础
第8章-激光SLAM系统
第9章-视觉SLAM系统
第10章-其他SLAM系统
第11章-自主导航中的数学基础
第12章-典型自主导航系统
第13章-机器人SLAM导航综合实战
一个典型的移动机器人硬件构造包括：惯性测量单元、激光雷达、相机、带编码器的减速电机、电机控制电路、麦克风阵列、音频功放、超声波、红外线避障、自动充电电路、机械手臂、机器人主机等等。其中惯性测量单元、激光雷达、相机和带编码器的减速电机是SLAM导航的标配传感器，所以本章将针对这四个标配传感器进行讲解。将各个传感器连接到机器人主机，并在主机上运行相应的传感器驱动程序，就能用传感器实现对周围环境的感知与交互，再加上高级的建模和决策算法就能实现自主导航避障，所以接下来的第5章将对机器人主机进行讲解。传感器和主机需要安装到具体的底盘机械结构中，并根据实际底盘的结构选择具体的移动方式，也就是说底盘是移动机器人的一种实际形式，所以接下来的第6章将对机器人底盘进行讲解。由于SLAM导航是一个软硬件融合的系统，所以通过对机器人传感器、机器人主机和机器人底盘的学习，将对机器人的硬件有一个系统的认识，能帮助缺少硬件基础的开发者更好的理解软件与硬件的关系。大家应该明白了上面的学习思路，那就先来看本章关于机器人传感器的内容吧。
4.1 惯性测量单元
4.1.1 IMU工作原理
4.1.2 IMU原始数据采集
4.1.3 IMU参数标定
4.1.4 IMU数据滤波
4.1.5 IMU姿态融合
4.2 激光雷达
4.2.1 激光雷达工作原理
4.2.2 激光雷达性能参数
4.2.3 激光雷达数据处理
4.3 相机
4.3.1 单目相机
4.3.2 双目相机
4.3.3 RGB-D相机
4.4 带编码器的减速电机
4.4.1 电机
4.4.2 电机驱动电路
4.4.3 电机控制主板
4.4.4 轮式里程计
本章对机器人SLAM导航中关键的四种传感器（IMU、激光雷达、相机和带编码器的减速电机）的原理及在ROS中的使用方法进行了讨论。IMU在整个机器人中扮演着非常核心的角色，IMU可以跟轮式里程计、相机、激光雷达等多种传感器进行融合。而大多数融合算法都离不开4.1.5节中讲到的卡尔曼滤波和互补滤波，因此想要学好算法的朋友，这两种滤波算法务必要掌握。本章对IMU、激光雷达、相机都用大量篇幅讲解数据标定校正，和即将在第6章要讲额轮式里程计的标定，足以说明机器人的各个传感器在使用前进行标定校正的重要性。
如果把传感器比作机器人的眼耳口鼻，那么机器人主机就是机器人的大脑。下一章就将对机器人主机及其选型展开讨论。
源码仓库
Github下载：github.com/xiihoo/Books_Robot_SLAM_Navigation
Gitee下载（国内访问速度快）：gitee.com/xiihoo-robot/Books_Robot_SLAM_Navigation
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.
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