【机器人模拟-03】用Robot Localization包进行传感器融合

已于 2023-07-16 18:17:38 修改
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分类专栏： ROS1和ROS2高级编程 文章标签： 机器人
于 2023-05-14 13:10:33 首次发布
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版权
本文详细介绍了如何在ROS 2环境中配置和使用Robot Localization包，通过融合里程计和IMU数据，实现移动机器人的精准定位。教程涵盖包的安装、配置、启动以及数据融合过程，旨在解决轮式机器人因打滑导致的定位不准问题。

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

目录

一、说明

二、Robot Localization包概述

2.1 卡尔曼滤波模型  

三、Robot Localization包安装配置

3.2 安装Robot Localization包

3.2 从源代码编译安装

3.3 配置参数 

四、生成 Launch文件

五、修改包描述文件package.xml

六、修改编译文件CMakeLists.txt

七、编译和构造

八、启动Robot

九、查看数据框图 

一、说明

        本文将展示如何在模拟移动机器人上设置 robot_localization ROS 2 包。我们将使用 robot_localization 包将来自 /wheel/odometry 主题的里程计数据与来自 /imu/data 主题的 IMU 数据融合，以提供本地准确、平滑的里程计估计。轮子可能会打滑，因此使用 robot_localization 包可以帮助解决这个问题。

二、Robot Localization包概述

        我们将配置 robot_localization 包以使用扩展卡尔曼滤波器 (ekf_node) 来融合来自传感器输入的数据。这些传感器输入来自我们的 SDF 文件中定义的 IMU Gazebo 插件和差动驱动 Gazebo 插件。此处数据是模拟的 IMU 和测距数据

2.1 卡尔曼滤波模型  

        ekf_node 将订阅以下主题（ROS 消息类型在括号中）

  • /wheel/odometry：位置和速度估计基于来自差动驱动
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