ROS的第三个版本D版本，于2011年3月发布，吉祥物是菱背龟（Diamondback），亦称为金刚龟，因背部有菱形图案而得此名。乔许·埃林森设计此版本的ROS海报中，无数只金刚龟在菱形风筝的助力下，在空中自由地飞翔。
这时，已经有很多大学和机器人公司加入到ROS开源社区，提供了对各自机器人的驱动，比如Nao人形机器人（法国）, Care-O-bot（德国）, 乐高 NXT 教育机器人（美国）,Erratic（美国亚利桑那大学）, miabotPro（英国）。到D版本的发布，已经有50种机器人支持ROS。
从左至右：法国Nao人形机器人，美国亚利桑那大学Erratic机器人，德国Care-O-bot，美国乐高NXT机器人，英国miabotPro机器人
这时的ROS还做了如下变化
· 模块化的粒度更小，有利于增量化更新。模块小型化也有助于减低内存的使用。
· 图形用户界面从ROS核心中分离出来，这样对于不需要图形用户界面的用户就不需要编译这一部分的代码。
· 修改版权和软件归属权的条例，有利于在乎所有权的开发者继续对ROS做出贡献。
· 创建了ROS问答社区，方便用户交流。
在这个版本里增加了对Kinect的支持。Kinect在2010年随微软的XBox推向市场，2011年Kinect已经很流行了，到这年三月份，已经累计销售了1000多万台。从外观上看，Kinect配备三个摄像头，中间的摄像头为RGB彩色摄像头，左右两个分别为红外发射器和红外CMOS接收器，两个摄像头构成深度传感器。
获取深度图像的技术原理是光编码技术，属于结构光的一种。光编码技术对激光散斑进行编码，将编码后的散斑发射出去，再由红外相机接受信号，通过分析信号模式变化，计算深度信息。
另一种方式采用飞行时间（TOF）技术，通过投射红外线，计算发射和返回的时间差来计算深度信息。TOF对深度信息的获取更迅速，也更准确。
Kinect是一款面向消费群体的娱乐设备，随微软的游戏机Xbox一起销售。科研人员发现他不仅仅是一款娱乐设备，还是一个性价比极高的科研设备，后来基于Kinect各类算法层出不穷。
因此，车库顺势而为，为这个ROS版本提供了Kinect深度相机的驱动。ROS于是采用了PrimeSense 的驱动OpenNI Kinect。ROS里的驱动主要由文森特·莱保德（Vincent Rabaud）和图利·弗特（Tully Foote）来维护。
微软的Kinect RGB-D传感器
文森特·莱保德（Vincent Rabaud）和图利·弗特（Tully Foote）
文森特·莱保德毕业于加州大学圣地亚哥分校（The University of California,San Diego），获博士学位。圣地亚哥在加州的最南端，与墨西哥接壤。在“此岸与彼岸”提到加州的这个城市。
图利·弗特本科就读于加州理工学院（CaliforniaInstitute of Technology），硕士研究生毕业于宾夕法尼亚大学（University ofPennsylvania），一所位于美国宾夕法尼亚州费城的私立研究型大学，八所常春藤盟校之一[1]。后面，我们还会详细讲图利·弗特。
通过Kinect采集获得的是，可视范围内的深度数据，即可视范围内物体到相机的距离。从这些深度数据，可以计算出3D点云（Point Cloud）。这样，点云处理算法就要跟进，因此ROS加入了点云库（Point Cloud Library, PCL）的0.1版本，这是一个开源的软件库，包含大量与点云有关的算法，包括显示点云数据、滤波、分割、特征提取、配准、重建等，支持Windows和Linux等平台，也可以在一些嵌入式开发板上使用。PCL在三维点云中的地位相当于OpenCV在图像处理和计算机视觉中的地位。
PCL是由莱度·茹苏（Radu B. Rusu）在车库期间创建的开源点云处理软件。那时，点云数据和点云数据处理在逆向工程已经应用的很广泛了，只是很少有人把自己的算法和代码开源出来。莱度·茹苏毕业于德国慕尼黑工业大学（TechnischeUniversität München），后来负责由车库孵化的 Open Perception公司，致力于2D/3D 数据的处理。
开发PCL的莱度·茹苏（RaduB. Rusu）s
[1]常春藤盟校（Ivy League）指的是美国东北部的8所高等学府：布朗大学、哥伦比亚大学、康乃尔大学、达特茅斯学院、哈佛大学、宾州大学、普林斯顿大学、耶鲁大学。它们都是美国最顶尖、最难考入的大学，也是美国历史最悠久的大学。这八所学府常跟美国两个世界一流的理工大学麻省理工学院与加州理工学院，相提并论，而这八所常春藤跟两所理工大学常常被称为“美国十大名校”。
