ROS tf 变换中的时间戳问题

本文探讨了在ROS环境中发布tf变换时正确设置时间戳的重要性。通过实例说明,如果使用处理消息时的时间作为tf变换的时间戳,可能会导致坐标转换误差。文章提供了改进代码示例,建议使用消息产生的实际时间戳。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

原链接:http://community.bwbot.org/topic/457
运行测试平台:小强ROS机器人

我们从ros wiki 上tf变换的第一个例子说起

#!/usr/bin/env python  
import roslib
roslib.load_manifest('learning_tf')
import rospy

import tf
import turtlesim.msg

def handle_turtle_pose(msg, turtlename):
    br = tf.TransformBroadcaster()
    br.sendTransform((msg.x, msg.y, 0),
                     tf.transformations.quaternion_from_euler(0, 0, msg.theta),
                     rospy.Time.now(),
                     turtlename,
                     "world")

if __name__ == '__main__':
    rospy.init_node('turtle_tf_broadcaster')
    turtlename = rospy.get_param('~turtle')
    rospy.Subscriber('/%s/pose' % turtlename,
                     turtlesim.msg.Pose,
                     handle_turtle_pose,
                     turtlename)
    rospy.spin()

上面的代码是根据小海龟的位置发布一个从小海龟到 world 的 tf 变换。理想情况下这样是没有问题的,但是实际使用中,这样写就会产生问题。问题的根源就在这个tf的时间戳上

br.sendTransform((msg.x, msg.y, 0),
                     tf.transformations.quaternion_from_euler(0, 0, msg.theta),
                     rospy.Time.now(),
                     turtlename,
                     "world")

这里的程序tf时间戳用的是当前时间,也就是处理这个位置信息时的时间。但是如果我们的机器人性能比较弱,可能处理这个位置信息的时间和位置信息实际产生的时间差挺多。这样当其他数据需要坐标系转换的时候,就会采用错误的tf数据从而产生误差。我们以具体的数字为例
比如我们现在在1s的时刻得到小海龟的位置是(0,0), 小海龟在以1m/s的速度沿X轴直线运动。我们的小海龟性能很弱。消息处理的时间和实际位置消息产生的时间差了1s。我们现在通过超声波测量到了小海龟前面1m处有一个障碍物。我们想知道这个障碍物在world坐标系下的坐标。我们首先找到当前时刻附近的tf变换,但是这个tf变换实际上是根据1s之前小海龟的位置计算的,当时小海龟的位置是(-1,0)。所以根据这个tf变换我们计算出这个障碍物的位置坐标是(0,0)。如果用这个数据去做路径规划,肯定出现的是错误的结果。

当然上面是一个夸张的例子,但是实际确实会因此引入误差。那么正确的做法是什么呢?
以消息产生的时间戳作为tf变换的时间戳。因为坐标变换是根据消息计算出来的,所以其有效的时刻就应该是消息有效的时刻。所以上面的例子应该写为

#!/usr/bin/env python  
import roslib
roslib.load_manifest('learning_tf')
import rospy

import tf
import turtlesim.msg

def handle_turtle_pose(msg, turtlename):
    br = tf.TransformBroadcaster()
    br.sendTransform((msg.x, msg.y, 0),
                     tf.transformations.quaternion_from_euler(0, 0, msg.theta),
                     msg.header.timestamp, # 由于这里订阅的是Pose并不是PoseStamped所以没有时间戳。这里只作为示例
                     turtlename,
                     "world")

if __name__ == '__main__':
    rospy.init_node('turtle_tf_broadcaster')
    turtlename = rospy.get_param('~turtle')
    rospy.Subscriber('/%s/pose' % turtlename,
                     turtlesim.msg.Pose,
                     handle_turtle_pose,
                     turtlename)
    rospy.spin()
<think>好的,我现在要回答用户关于ROSTF变换功能包的使用和示例的问题。首先,我需要回忆一下ROSTF相关的知识,特别是TF包的作用和基本用法。 用户提到了几个引用,其中引用[2]是关于TF静态坐标变换的命令示例,引用[4]可能涉及启动文件和bag包的使用。需要结合这些引用内容来回答问题,并正确标注引用标识。 首先,TF库在ROS中的作用是管理坐标系之间的变换关系,允许用户跟踪多个坐标系,并在时间上维护它们的关系。这包括静态变换和动态变换。静态变换通常用于固定传感器与机器人基座之间的位置关系,而动态变换则处理随时间变化的坐标系,比如移动的机械臂。 接下来,需要说明TF的基本使用方法。根据引用[2],静态坐标变换可以使用`static_transform_publisher`命令行工具,例如: ```bash rosrun tf static_transform_publisher x y z yaw pitch roll frame_id child_frame_id period_in_ms ``` 这里需要解释参数的含义,比如x、y、z是平移,yaw、pitch、roll是旋转角度,frame_id和child_frame_id是父坐标系和子坐标系的名称,period_in_ms是发布频率。同时,用户可能想知道如何在launch文件中使用这个命令,所以需要给出一个launch文件的示例,将static_transform_publisher作为节点启动。 然后,动态坐标变换需要编写节点代码来发布变换。这里可能需要用C++或Python代码示例。例如,在Python中,使用`tf2_ros.TransformBroadcaster`来发送变换信息。需要说明如何构造transform消息,包括平移和旋转部分,以及时间戳和父/子坐标系。 另外,提到监听坐标变换的部分,用户可能需要查询两个坐标系之间的关系,比如使用`tf.TransformListener`来获取坐标变换,并计算点在不同坐标系下的坐标。需要给出一个简单的代码示例,展示如何监听并应用坐标变换。 在应用场景方面,引用[4]中的demo可能涉及机器人的建图,这时候需要将激光雷达的数据转换到机器人基座坐标系下,或者整合多个传感器的数据。需要结合这些例子说明TF在SLAM或多传感器融合中的用途。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能进一步的问题,比如如何调试TF问题、时间同步问题、使用TF与URDF模型的关系,以及与其他工具如RViz的集成。确保每个问题都能引导用户深入理解TF的使用和常见问题处理。 需要注意引用标识的正确使用,比如在提到静态坐标变换的命令时,引用[2],在涉及建图应用时引用[4]。同时,所有代码块需要用正确的格式,行内数学表达式如坐标系变换的表示可能需要用$符号,比如三维坐标的平移向量$(x, y, z)$。 检查是否有遗漏的部分,比如TF树的结构重要性,以及常见错误如坐标系未正确连接或时间戳不同步的问题。不过用户的问题主要集中在使用方法和示例,可能不需要深入这些细节,除非在相关问题中提到。 总结回答结构:功能概述、静态变换、动态变换、坐标监听、应用场景、示例,最后相关问题。确保各部分清晰,代码示例正确,引用正确标注。</think>### ROSTF变换功能包使用指南 #### 1. TF库功能概述 TF(Transform Library)是ROS中用于管理坐标系关系的核心工具,可跟踪多个坐标系之间的相对位置和姿态,支持静态和动态变换。例如,在机器人导航中需要将激光雷达数据转换到机器人基座坐标系下[^4]。 #### 2. 静态坐标变换 **命令行工具** 通过`static_transform_publisher`发布固定坐标系关系(如基座与雷达的安装位置)[^2]: ```bash rosrun tf static_transform_publisher 0.2 0 0.1 0 0 0 /base_link /laser 100 ``` 参数说明: - `0.2 0 0.1`:雷达相对于基座的平移$(x,y,z)$(单位:米) - `0 0 0`:旋转角度(欧拉角,顺序为yaw-pitch-roll,单位:弧度) - `/base_link`和`/laser`:父坐标系和子坐标系名称 - `100`:发布频率(毫秒) **Launch文件集成** ```xml <launch> <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="base2laser" args="0.2 0 0.1 0 0 0 /base_link /laser 100"/> </launch> ``` #### 3. 动态坐标变换(代码示例) Python节点发布动态变换(如机械臂末端移动): ```python #!/usr/bin/env python import rospy import tf2_ros from geometry_msgs.msg import TransformStamped def publish_dynamic_tf(): broadcaster = tf2_ros.TransformBroadcaster() t = TransformStamped() t.header.stamp = rospy.Time.now() t.header.frame_id = "base_link" t.child_frame_id = "gripper" # 设置平移和旋转(假设末端位置随时间变化) t.transform.translation.x = 0.5 * rospy.Time.now().to_sec() % 2 t.transform.rotation.w = 1.0 # 无旋转 broadcaster.sendTransform(t) if __name__ == "__main__": rospy.init_node("dynamic_tf_publisher") rate = rospy.Rate(10) while not rospy.is_shutdown(): publish_dynamic_tf() rate.sleep() ``` #### 4. 坐标变换监听与查询 通过`tf.TransformListener`获取坐标关系并转换点坐标: ```python import tf listener = tf.TransformListener() listener.waitForTransform("/map", "/base_link", rospy.Time(0), rospy.Duration(4.0)) (trans, rot) = listener.lookupTransform("/map", "/base_link", rospy.Time(0)) ``` #### 5. 典型应用场景 - **多传感器融合**:将摄像头、雷达等数据统一到同一坐标系[^4] - **机械臂运动规划**:计算末端执行器相对于目标物体的位置 - **导航与SLAM**:维护地图、里程计和传感器数据的坐标系一致性[^4] #### 6. 完整示例(静态+动态变换) 1. 在launch文件中启动静态变换 2. 运行动态变换发布节点 3. 在RViz中查看坐标系树: ```bash rosrun rviz rviz -d `rospack find tf`/rviz/tf_display.rviz ```
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