SLAM坐标系

本文介绍了SLAM中的四个关键坐标系:小车坐标系、地图坐标系、odom坐标系和传感器坐标系,重点讨论了odom和激光雷达坐标系。odom坐标系基于里程计数据,易受累计误差影响。激光雷达坐标系通常固定在机器人上,与小车坐标系间存在静态转换。坐标系间的转换通过tf库处理,slam_gmapping用于发布地图到里程计的变换。此外,传感器外参标定对于将传感器数据转换到车体坐标系至关重要。

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下载地址:https://scitools.com/download/chinese/

破解地址:https://blog.youkuaiyun.com/wyy_sunshine/article/details/40616051

版本:Understand-3.1.670 64位 

证书CODE(32/64 都可用)

    09E58CD1FB79

slam里面一般四个坐标系。

小车坐标系,地图坐标系,odom坐标系(这个是移动的,和小车之间的距离就是里程计走的距离),传感器sensor坐标系,一般是激光,和小车有个固定的距离。

一.四个坐标系展示

map_frame:世界坐标系中的固定frame。也就是说,这是一个全局的固定frame,它理论上不会随着机器人的移动或者测量的误差而产生漂移,一般设置系统的初始状态作为坐标原点。

odom_frame:里程计frame。它是移动机器人在移动过程中利用里程计(如车轮编码器,视觉里程计等)对机器人进行位姿估计的坐标系,一般设置机器人初始位置作为坐标原点,总所周知,里程计在长时间的使用中会出现一下累计误差。

baselink_link_frame:机器人frame。它是机器人坐标系,是一个移动的坐标系。

laser_frame:激光frame。它是激光雷达的坐标系,固定在机器人上,与baselink_link_frame往往只存在一个平移变换量。
 

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