ROS中利用tf工具或Eigen将imu数据转换至世界坐标下

T_T___T_T

已于 2023-11-02 14:31:02 修改

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文章标签： ubuntu c++

于 2022-08-19 01:13:54 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/T_T___T_T/article/details/126411533

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该博客介绍了如何使用ROS中的tf工具将IMU数据从机体坐标系转换到世界坐标系，以适应卡尔曼滤波等处理。通过四元数和旋转矩阵实现坐标变换，提供了tf库和Eigen库两种实现方式的代码示例。文章还包含了代码解析和参考资料链接，适合ROS初学者和机器人定位导航领域的开发者阅读。

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ROS中的imu数据（sensor_msgs/imu）一般为机体坐标系下，如果后续需要进行卡尔曼滤波等处理，需要先将其转换至世界坐标系中。借助ROS中tf工具里面的转换矩阵功能，可以较为简单的实现这一目的。（tf官方教程中是教用broadcaster与listener，个人感觉在这里有点大材小用且复杂化了）

代码全文

#include "ros/ros.h"
#include "sensor_msgs/Imu.h"
#include "geometry_msgs/Vector3.h"
#include "tf/tf.h"

void imu_fix_callback(const sensor_msgs::Imu::ConstPtr& data){
    //将imu传感器中的四元数转换为tf工具中的四元数。顺序为x,y,z,w。
    tf::Quaternion q1={data->orientation.x,data->orientation.y,data->orientation.z,data->orientation.w}; 
    //通过四元数得到旋转矩阵
    tf::Matrix3x3 r1;
    r1.setRotation(q1);

    geometry_msgs::Vector3 acc_world;//构建向量用于储存转换后的数据
    //旋转矩阵右乘列向量获得转换后的向量
    acc_world.x=(r1[0][0]*data->linear_acceleration.x)+(r1[0][1]*data->linear_acceleration.

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