robot_localization包的使用

本文详细介绍了robot_localization包的功能,包括支持多种传感器数据输入,如Odometry、PoseWithCovarianceStamped等,以及如何利用ekf_localization和ukf_localization节点进行状态估计。同时,阐述了navsat_transform_node如何将GPS数据转换为UTM坐标,以及其参数设置。

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robot_localization包没有限制传感器的数据输入。

支持的状态估计节点数据类型:

• nav_msgs/Odometry
• geometry_msgs/PoseWithCovarianceStamped
• geometry_msgs/TwistWithCovarianceStamped
• sensor_msgs/Imu

状态向量:[x y z α β γ x˙ y˙ z˙ α˙ β˙ γ˙ ˙x˙ ˙y˙ ˙z˙](分别代表线速度,欧拉角,加速度,角加速度)

两种典型使用案例:

  • 融合连续的传感器数据(里程计和IMU)创建局部精确的状态估计
  • 融合连续的传感器数据及全局位姿估计来提供精确而完整的全局状态估计

状态估计节点

  • ekf_localization:扩展卡尔曼滤波
  • ukf_localization:无迹卡尔曼滤波

gps传感器预处理节点

navsat_transform_node:允许用户将地理坐标(纬度和经度)转换为机器人的世界框架(通常是map或odom)

TF树

协方差矩阵(包含初估计方差和噪声方差)

kf_localization_node

指明坐标框架

<param name="map_frame" value="map"/>
<param name="odom_frame" value="odom"/>
<param name="base_link_frame" value="base_link"/>
<param name="world_frame" value="odom"/>

传感器输入

<param name="odom0" value="/controller/odom"/>
<param name="odom1" value="/some/other/odom"/>
<param name="pose0" value="/altitude"/>
<param name="pose1" value="/some/other/pose"/>
<param name="pose2" value="/yet/another/pose"/>
<param name="twist0" value="/optical_flow"/>
<param name="imu0" value="/imu/left"/>
<param name="imu1" value="/imu/right"/>
<param name="imu2" value="/imu/front"/>
<param name="imu3" value="/imu/back"/>

协方差矩阵的输入

噪声方差

process_noise_covariance: [0.05, 0,    0,    0,    0,    0,    0,     0,     0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,
                           0,    0.05, 0,    0,    0,    0,    0,     0,     0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,
                           0,    0,    0.06, 0,    0,    0,    0,     0,     0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,
                           0,    0,    0,    0.03, 0,    0,    0,     0,     0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,
                           0,    0,    0,    0,    0.03, 0,    0,     0,     0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,
                           0,    0,    0,    0,    0,    0.06, 0,     0,     0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,
                           0,    0,    0,    0,    0,    0,    0.025, 0,     0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,
                           0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,     0.025, 0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,
                           0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,     0,     0.04, 0,    0,    0,    0,    0,    0,
                           0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,     0,     0,    0.01, 0,    0,    0,    0,    0,
                           0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,     0,     0,    0,    0.01, 0,    0,    0,    0,
                           0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,     0,     0,    0,    0,    0.02, 0,    0,    0,
                           0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,     0,     0,    0,    0,    0,    0.01, 0,    0,
                           0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,     0,     0,    0,    0,    0,    0,    0.01, 0,
                           0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,     0,     0,    0,    0,    0,    0,    0,    0.015]

估计方差

initial_estimate_covariance: [1e-9, 0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,     0,     0,     0,    0,    0,
                              0,    1e-9, 0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,     0,     0,     0,    0,    0,
                              0,    0,    1e-9, 0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,     0,     0,     0,    0,    0,
                              0,    0,    0,    1e-9, 0,    0,    0,    0,    0,    0,     0,     0,     0,    0,    0,
                              0,    0,    0,    0,    1e-9, 0,    0,    0,    0,    0,     0,     0,     0,    0,    0,
                              0,    0,    0,    0,    0,    1e-9, 0,    0,    0,    0,     0,     0,     0,    0,    0,
                              0,    0,    0,    0,    0,    0,    1e-9, 0,    0,    0,     0,     0,     0,    0,    0,
                              0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    1e-9, 0,    0,     0,     0,     0,    0,    0,
                              0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    1e-9, 0,     0,     0,     0,    0,    0,
                              0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    1e-9,  0,     0,     0,    0,    0,
                              0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,     1e-9,  0,     0,    0,    0,
                              0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,     0,     1e-9,  0,    0,    0,
                              0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,     0,     0,     1e-9, 0,    0,
                              0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,     0,     0,     0,    1e-9, 0,
                              0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,     0,     0,     0,    0,    1e-9]

使用navsat_transform_node

过程

  • 将gps数据转换成UTM坐标
  • 使用初始的UTM坐标,EKF/UKF输出和IMU生成从UTM网格到机器人世界框架的(静态)变换T
  • 使用T变换所有测量的gps数据
  • 将数据发给EKF/UKF

需要的输入:
• nav_msgs/Odometry (EKF输出,需要机器人当前的位置)
• sensor_msgs/Imu (必须有陀螺仪,需要确定全局朝向)
• sensor_msgs/NavSatFix (从导航卫星设备输出)

相关设置

<param name="magnetic_declination_radians" value="0"/>
<param name="yaw_offset" value="0"/>
<param name="zero_altitude" value="true"/>
<param name="broadcast_utm_transform" value="true"/>
<param name="publish_filtered_gps" value="true"/>

 

 

 

<think>好的,我需要帮助用户了解navsat_transform.cpp的代码实现和常见问题。首先,我应该回忆一下ROS中的导航,特别是robot_localization中的navsat_transform节点。这个节点的作用是将GPS数据转换到里程计坐标系中,对吧? 根据用户提供的引用,比如引用[1]提到的坐标变换发送到tCur,这说明代码中可能涉及tf的转换,特别是里程计和基座标系之间的转换。我需要确认navsat_transform.cpp是否处理这些tf变换,比如将GPS的经纬度转换为局部坐标系中的坐标,并与里程计数据融合。 另外,引用[3]提到ros_gz_bridge转发cmd_vel,可能涉及到传感器数据的桥接,但navsat_transform更可能直接订阅GPS话题,如sensor_msgs/NavSatFix,然后结合IMU或里程计数据来进行坐标转换。常见的问题可能括坐标系不对齐,或者参数配置错误,比如没有正确设置UTM区域或基准点。 用户还可能需要知道源码结构,比如如何初始化过滤器,如何处理数据同步,以及如何发布转换后的位置信息。常见的问题可能括数据不同步导致的转换错误,或者tf树不完整引发的异常。 需要检查是否有遗漏的依赖,比如地理库或UTM转换的工具,例如GeographicLib,这在引用中没有提到,但可能在代码中使用。此外,参数如use_odometry_yaw是否启用,可能会影响方向角的计算。 最后,生成相关问题时,要围绕实现细节、参数配置、数据同步、坐标系问题以及性能优化等方面。确保问题对用户后续深入理解或解决问题有帮助。</think>### `navsat_transform.cpp` 文件内容及功能解析 `navsat_transform.cpp` 是 ROS 导航 `robot_localization` 中的关键节点,用于将 GPS 的经纬度数据转换为局部坐标系(如里程计坐标系)下的坐标,并与其他传感器数据(如 IMU、里程计)融合[^1]。以下是其核心实现和常见问题分析: --- #### **核心功能实现** 1. **坐标系转换** - **GPS 转 UTM**:将经纬度(`sensor_msgs/NavSatFix`)转换为 UTM 坐标,使用 `GeographicLib` 库进行高精度地理坐标转换。 - **UTM 转局部坐标系**:通过基准点(`datum`)参数将 UTM 坐标平移到局部坐标系,通常与里程计原点对齐。 - **方向校正**:依赖 IMU 或里程计的航向角(yaw)校正 GPS 的方向偏移,代码中通过订阅 `imu/data` 或 `odometry` 获取角度[^3]。 2. **TF 树与数据同步** - 依赖 `tf2` 库获取坐标系变换关系,例如从 `odom` 到 `base_link` 的变换(参考引用[1]中坐标变换逻辑)。 - 使用 `message_filters` 同步 GPS、IMU、里程计数据的时间戳,避免异步误差。 3. **参数配置** - `use_odometry_yaw`:若为 `true`,使用里程计的航向角;若为 `false`,则使用 IMU 数据。 - `datum`:定义局部坐标系原点的经纬度及高程。 - `broadcast_utm_transform`:是否发布 UTM 到局部坐标系的静态 TF。 --- #### **常见问题与解决** 1. **坐标偏移或跳变** - **原因**:`datum` 参数未正确设置,或基准点与里程计原点不一致。 - **解决**:检查 `datum` 的经纬度是否与实际环境匹配,并通过 `rostopic echo` 验证转换后的坐标是否连续。 2. **TF 变换缺失** - **原因**:`odom` 到 `base_link` 的 TF 未发布(参考引用[1]中发送坐标变换的代码逻辑)。 - **解决**:确保里程计节点正常发布 TF,或通过 `static_transform_publisher` 手动补全。 3. **航向角错误** - **原因**:`use_odometry_yaw` 配置与传感器数据来源冲突,例如启用该参数但未订阅里程计。 - **解决**:检查参数配置,确保订阅的 IMU 或里程计话题名称正确。 4. **依赖库缺失** - **原因**:未安装 `GeographicLib` 或 `tf2_geometry_msgs`。 - **解决**:通过 `sudo apt install libgeographic-dev` 安装依赖库(类似引用[2]中依赖安装方法)。 --- #### **代码片段示例** ```cpp // 坐标转换核心逻辑(简化版) void NavSatTransform::computeTransform() { // 将 GPS 数据转换为 UTM GeographicLib::UTMUPS::Forward(latitude, longitude, zone, northp, easting, northing); // 计算局部坐标系偏移 double x = (northing - datum_northing) * cos(yaw) - (easting - datum_easting) * sin(yaw); double y = (northing - datum_northing) * sin(yaw) + (easting - datum_easting) * cos(yaw); // 发布 TF 或 Odometry 消息 publishOdometry(x, y, yaw); } ``` ---
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