turtlebot robot_pose_ekf实践

ROS TurtleBot EKF定位配置
最新推荐文章于 2023-06-25 19:41:08 发布
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分类专栏： 玩转ros操作系统
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Iriving_shu/article/details/53889107
本文介绍如何在Ubuntu 14.04环境下为TurtleBot一代配置robot_pose_ekf节点，实现通过重映射主题来适配TurtleBot的特定主题发布方式，以完成更精确的机器人定位。

平台:　ubuntu14.04 indigo turtlebot一代
详细教程参考：
http://wiki.ros.org/robot_pose_ekf
https://github.com/ros-planning/navigation/blob/kinetic-devel/robot_pose_ekf/src/odom_estimation_node.cpp

由于robot_pose_ekf订阅的主题是
odm
imu_data
但是我们的turtlebot使用的发布的主题是
/odom
/mobile_base/sensors/imu_data
所以必须重映射：
在robot_pose_ekf.launch修改：
remap from=”odom” to=”/odom”
remap from=”imu_data to=”/mobile_base/sensors/imu_data”

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imu的误差可以在urdf文件中进行调整，但是gazebo提供的odom却是完美的，因此我们需要手动给其添加误差，这个误差是累积的。gazebo中给的odom是完美的，所以我们需要给它增加噪声，这个噪声是累加的，因此我们需要记录前一次odom数据做差，加上噪声融入到新的odom_noise中去。中，里面robot_pose_ekf是和官网上有点不同的（增加了gps，并且取消了发布odom的tf，因为会冲突）。最基本的包，包含了速度、加速度、角速度、角加速度、位姿的各种表示方法等多种基本的消息类型，
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Robot_pose_ekf是ROS中实现多传感器融合输出机器人位姿的程序包。其基本原理是利用扩展卡尔曼滤波，利用多种传感器实现机器人位姿的最优估计。目前支持轮式里程计、IMU、GPS和视觉里程计4种传感器。官方说明文档：robot_pose_ekf - ROS Wiki 以下是源码的一些笔记，其中有些不懂的地方也找学长交流过，有的问题解决了，有的还是不太清楚，也都在笔记立面标记出来了，欢迎大家一起交流、批评指正！ 0、对于整体算法流程的理解 假设系统在时刻t-1的融合滤波输出为yt-1，在时刻t.
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