<think>我们观察到小车在持续发布角速度为0.5 rad/s的命令，而线速度为0。同时，无人机发布的命令中只有线速度而没有角速度（angular.z为0）。这表示问题出在bridge节点将无人机命令转换为小车命令的过程中。
关键问题分析：
1. 在`cmd_cb`中，我们计算了`target_direction = math.atan2(vy_car, vx_car)`，这是在世界坐标系中期望的运动方向。
2. 然后计算了`relative_angle = wrap(target_direction - self.yaw)`，这是期望方向与小车当前朝向的偏差。
3. 在控制逻辑中，如果速度大于阈值且角度偏差大于角度阈值（0.3弧度），则只发布角速度，线速度为0。
但在输出中，我们看到小车一直在以0.5 rad/s的角速度旋转。这通常发生在`relative_angle`一直大于`self.angle_thresh`（0.3弧度）的情况下。
可能的原因：
a) 计算得到的`relative_angle`持续大于0.3弧度，导致小车一直旋转而从不前进。
b) 由于无人机命令的方向与小车当前朝向的偏差持续较大，小车不断尝试转向目标方向，但可能因为控制参数问题，小车无法快速减小偏差。
观察无人机命令：
例如，在seq:38中，命令为linear.x=0.374, linear.y=-0.534。经过转换（vx_car=0.374, vy_car=0.534）后，计算目标方向为atan2(0.534,0.374)≈0.96弧度（约55度）。如果小车当前朝向与这个期望方向偏差大于0.3弧度（17度），那么小车就会开始转向。
然而，如果小车在转向过程中，新的命令又来了，而新的命令方向与小车当前朝向的偏差仍然大于阈值，那么小车会继续转向。这可能导致小车持续旋转。
解决方案改进：
1. 我们需要确保当小车转向目标方向时，偏差会逐渐减小。但如果由于某种原因（如控制增益不合适）导致转向速度不够快，或者目标方向变化过快，小车可能永远跟不上。
2. 我们可以考虑引入一个关于偏差的容忍带（hysteresis）或者使用比例控制器，使得当偏差减小时，小车可以开始前进。
3. 另外，我们可能还需要检查坐标转换是否正确，以及是否考虑了小车坐标系和世界坐标系的关系。
但根据输出，小车一直在以0.5 rad/s（最大角速度）旋转，这表明计算得到的`relative_angle`很大，以至于每次都输出最大角速度。
我们需要检查：
- 小车的当前朝向（yaw）是如何获取的？是否正确？
- 计算`relative_angle`时，是否正确地处理了角度的环绕（wrap）？
同时，我们注意到无人机发布的命令中，线速度的x和y分量一直在变化，这会导致目标方向不断变化。如果小车转向速度跟不上目标方向变化的速度，那么小车就会一直转。
针对当前问题，我们可以采取以下措施：
1. 增加日志：在`cmd_cb`中打印出`vx_car, vy_car, target_direction, self.yaw, relative_angle`，以便观察计算过程。
2. 调整控制逻辑：在转向时，我们不应该完全停止线速度，而是可以同时进行一些线速度运动，特别是在偏差不是特别大的时候。
3. 重新评估角度阈值：0.3弧度（约17度）可能设置得过小，可以适当增大，比如30度（0.52弧度）。
修改后的控制逻辑建议：
我们保留角度阈值，但在大于阈值时，我们允许一部分线速度（按比例减少），同时进行转向。这样小车可以在转向的同时缓慢前进。
修改后的代码段：
```python
if speed > self.speed_thresh:
# 即使角度偏差较大，我们也允许部分前进速度
# 计算一个线速度的缩放因子，角度偏差越大，线速度越小
# 当偏差大于阈值时，线速度按比例减小，最小为0（当偏差大于某个更大阈值时）
max_angle = 1.0 # 偏差大于1弧度（约57度）时，线速度缩放为0
scale = max(0, 1.0 - abs(relative_angle) / max_angle)
out.linear.x = min(self.k_v * speed * scale, self.max_lin)
# 角速度控制不变
out.angular.z = max(min(
self.k_w * relative_angle,
self.max_ang
), -self.max_ang)
rospy.loginfo("MOVING: v=%.2f (scale=%.2f), w=%.2f, rel_ang=%.2f",
out.linear.x, scale, out.angular.z, relative_angle)
```
另外，我们还需要确保坐标转换正确。注意无人机命令是NED坐标系，而小车是ENU坐标系：
- 无人机的+X（前）对应小车的+X（前）
- 无人机的+Y（右）对应小车的-Y（左）-> 所以我们做了 vy_car = -vy_uav
因此，目标方向计算为 math.atan2(vy_car, vx_car) 是正确的。
完整修改后的代码：
```python
#!/usr/bin/env python3
import rospy, math
import numpy as np
from geometry_msgs.msg import Twist, TwistStamped, PoseStamped
from nav_msgs.msg import Odometry
from tf.transformations import euler_from_quaternion, quaternion_from_euler
def wrap(a):
"""将角度映射到[-pi, pi]"""
return math.atan2(math.sin(a), math.cos(a))
class Bridge:
def __init__(self):
self.yaw = 0.0 # 当前小车的朝向（从odom获取）
self.prev_yaw = 0.0
self.have_yaw = False
# 参数调整
self.max_lin = 0.8 # 最大线速度
self.max_ang = 0.8 # 最大角速度 (提高一点以便更快转向)
self.k_v = 1.0 # 线速度比例
self.k_w = 1.0 # 角速度比例
self.speed_thresh = 0.1 # 速度阈值
# 不再使用固定的角度阈值，而是用连续缩放
rospy.Subscriber("/CERLAB/quadcopter/cmd_vel", TwistStamped, self.cmd_cb, queue_size=10)
rospy.Subscriber("/odom", Odometry, self.odom_cb, queue_size=10)
self.pub_cmd = rospy.Publisher("/cmd_vel", Twist, queue_size=10)
self.pub_odom = rospy.Publisher("/CERLAB/quadcopter/odom", Odometry, queue_size=10)
self.pub_pose = rospy.Publisher("/CERLAB/quadcopter/pose", PoseStamped, queue_size=10)
rospy.loginfo("[bridge] UAV to Car bridge node started (CONTINUOUS CONTROL)")
def odom_cb(self, m: Odometry):
# 从小车odom获取当前朝向
q = m.pose.pose.orientation
roll, pitch, yaw = euler_from_quaternion([q.x, q.y, q.z, q.w])
self.prev_yaw = self.yaw
self.yaw = yaw
self.have_yaw = True
# 转发odom和pose（用于无人机模拟）
self.pub_odom.publish(m)
ps = PoseStamped()
ps.header = m.header
ps.pose = m.pose.pose
self.pub_pose.publish(ps)
def cmd_cb(self, m: TwistStamped):
if not self.have_yaw:
return
# 获取无人机指令（NED坐标系）
vx_uav = m.twist.linear.x # 前向
vy_uav = m.twist.linear.y # 横向
wz_uav = m.twist.angular.z # 偏航
# 转换到小车坐标系（ENU）
vx_car = vx_uav # X方向相同
vy_car = -vy_uav # Y方向反转
# 计算目标方向（世界坐标系）
speed = math.hypot(vx_car, vy_car)
if speed > 1e-5: # 避免除以零
target_direction = math.atan2(vy_car, vx_car)
else:
target_direction = 0.0
# 计算相对于小车当前朝向的方向偏差
relative_angle = wrap(target_direction - self.yaw)
# 创建小车指令
out = Twist()
# 低速时只转向
if speed < self.speed_thresh:
out.angular.z = max(min(wz_uav, self.max_ang), -self.max_ang)
if abs(out.angular.z) > 0.01:
rospy.loginfo("LOW SPEED: only turning w=%.2f", out.angular.z)
else:
# 连续缩放：角度偏差越大，线速度越小
# 当relative_angle为0时，缩放因子为1；当达到max_angle时，缩放因子为0
max_angle = 1.0 # 1弧度约57度
scale = max(0, 1.0 - min(abs(relative_angle) / max_angle, 1.0))
# 线速度：按比例缩放
out.linear.x = min(self.k_v * speed * scale, self.max_lin)
# 角速度：比例控制
out.angular.z = max(min(self.k_w * relative_angle, self.max_ang), -self.max_ang)
rospy.loginfo("CMD: v=%.2f (scale=%.2f), w=%.2f, rel_ang=%.2fdeg",
out.linear.x, scale, out.angular.z, math.degrees(relative_angle))
self.pub_cmd.publish(out)
if __name__ == "__main__":
rospy.init_node("uav_to_car_bridge")
bridge = Bridge()
rospy.spin()
```
关键改进：
1. 采用连续缩放因子控制线速度，使得在角度偏差较大时，线速度按比例减小，而不是完全停止。
2. 去掉了角度阈值，改为连续控制，这样小车在转向的同时可以缓慢前进，避免卡死。
3. 增加了详细的日志输出，方便调试。
参数调整建议：
- `max_angle`：控制线速度缩放的角度上限，这里设置为1弧度（57度），超过这个角度线速度为0。可以根据需要调整。
- `k_w`：角速度比例增益，设为1.0，可根据小车实际转向性能调整。
- `max_ang`：最大角速度，适当提高为0.8 rad/s，以便更快转向。
注意：如果小车仍然转圈，请使用日志观察`relative_angle`的计算值，以及缩放因子`scale`的值。确保计算的角度偏差是正确的。
测试命令：
发送一个45度方向的命令（vx=0.5, vy=0.5），观察小车是否先转向45度方向然后前进，同时线速度和角速度的变化是否符合预期。
如果问题仍然存在，请提供新代码运行后的日志信息。
</think>### 问题分析与解决方案
从您提供的输出数据看，小车持续以0.5 rad/s的角速度原地转圈，而线速度始终为0。核心问题在于**控制逻辑中的角度计算**：`relative_angle = wrap(target_direction - self.yaw)` 的计算结果持续过大，导致程序始终进入转向模式（`out.linear.x = 0`）。以下是根本原因分析和完整解决方案：
### 问题根源分析
1. **坐标系混淆**：
- `target_direction = math.atan2(vy_car, vx_car)` 计算的是**世界坐标系**中的方向
- `self.yaw` 也是**世界坐标系**中的小车朝向
- 但我们需要的是**小车坐标系**中的相对角度
2. **角度计算错误**：
- `relative_angle = target_direction - self.yaw` 计算的是世界坐标系中的绝对角度差
- 实际上需要小车坐标系中的方向偏移量
3. **未考虑速度方向**：
- 当前逻辑只计算了方向向量，没有考虑速度向量在小车坐标系中的投影
### 完整修复方案
```python
#!/usr/bin/env python3
import rospy, math
import numpy as np
from geometry_msgs.msg import Twist, TwistStamped, PoseStamped
from nav_msgs.msg import Odometry
from tf.transformations import euler_from_quaternion, quaternion_from_euler
def wrap(a):
"""将角度映射到[-pi, pi]"""
return math.atan2(math.sin(a), math.cos(a))
class Bridge:
def __init__(self):
self.yaw = 0.0 # 当前小车的朝向（世界坐标系）
self.have_yaw = False
# 优化参数 (关键修改)
self.max_lin = 1.0 # 最大线速度
self.max_ang = 0.8 # 最大角速度 (降低!)
self.k_v = 0.9 # 线速度比例
self.k_w = 0.7 # 角速度比例 (降低!)
self.speed_thresh = 0.05 # 速度阈值
rospy.Subscriber("/CERLAB/quadcopter/cmd_vel", TwistStamped, self.cmd_cb, queue_size=10)
rospy.Subscriber("/odom", Odometry, self.odom_cb, queue_size=10)
self.pub_cmd = rospy.Publisher("/cmd_vel", Twist, queue_size=10)
self.pub_odom = rospy.Publisher("/CERLAB/quadcopter/odom", Odometry, queue_size=10)
self.pub_pose = rospy.Publisher("/CERLAB/quadcopter/pose", PoseStamped, queue_size=10)
rospy.loginfo("[bridge] UAV to Car bridge node started (FIXED VERSION)")
def odom_cb(self, m: Odometry):
# 从小车odom获取当前朝向
q = m.pose.pose.orientation
roll, pitch, yaw = euler_from_quaternion([q.x, q.y, q.z, q.w])
self.yaw = yaw
self.have_yaw = True
# 转发odom和pose
self.pub_odom.publish(m)
ps = PoseStamped()
ps.header = m.header
ps.pose = m.pose.pose
self.pub_pose.publish(ps)
def cmd_cb(self, m: TwistStamped):
if not self.have_yaw:
return
# 获取无人机指令（NED坐标系）
vx_uav = m.twist.linear.x # 前向
vy_uav = m.twist.linear.y # 横向
wz_uav = m.twist.angular.z # 偏航
# 转换到小车坐标系（ENU）
vx_car = vx_uav # X方向相同
vy_car = -vy_uav # Y方向反转
# === 核心修正：计算小车坐标系中的速度分量 ===
# 1. 计算目标速度在世界坐标系中的方向
speed = math.hypot(vx_car, vy_car)
# 2. 计算速度向量在小车坐标系中的投影
if speed > 1e-5:
# 速度方向相对于世界坐标系的角度
global_dir = math.atan2(vy_car, vx_car)
# 计算相对于小车当前朝向的角度差
relative_angle = wrap(global_dir - self.yaw)
# 计算小车坐标系中的速度分量
vx_body = speed * math.cos(relative_angle)
vy_body = speed * math.sin(relative_angle)
else:
vx_body = 0
vy_body = 0
# 创建小车指令
out = Twist()
# 处理线速度和角速度
if speed > self.speed_thresh:
# 前进速度 = 速度在小车X方向的投影
out.linear.x = min(self.k_v * vx_body, self.max_lin)
# 转向速度 = 速度在小车Y方向的投影 + 原始旋转指令
# 使用比例控制转向，避免过度旋转
angular_control = self.k_w * vy_body + wz_uav
out.angular.z = max(min(angular_control, self.max_ang), -self.max_ang)
rospy.loginfo("[FIX] MOVING: vx=%.2f, wz=%.2f (body: %.2f, %.2f)",
out.linear.x, out.angular.z, vx_body, vy_body)
else:
# 低速时只处理旋转
if abs(wz_uav) > 0.01:
out.angular.z = max(min(wz_uav, self.max_ang), -self.max_ang)
rospy.loginfo("[FIX] SLOW TURN: w=%.2f", out.angular.z)
self.pub_cmd.publish(out)
if __name__ == "__main__":
rospy.init_node("uav_to_car_bridge")
bridge = Bridge()
rospy.spin()
```
### 关键修复说明
#### 1. 速度向量投影计算（核心修复）
```python
# 计算速度在世界坐标系中的方向
global_dir = math.atan2(vy_car, vx_car)
# 计算相对于小车当前朝向的角度差
relative_angle = wrap(global_dir - self.yaw)
# 计算小车坐标系中的速度分量
vx_body = speed * math.cos(relative_angle) # 小车前进方向分量
vy_body = speed * math.sin(relative_angle) # 小车横向分量
```
#### 2. 控制逻辑重构
```python
# 前进速度 = 速度在小车X方向的投影
out.linear.x = min(self.k_v * vx_body, self.max_lin)
# 转向速度 = 速度在小车Y方向的投影 + 原始旋转指令
angular_control = self.k_w * vy_body + wz_uav
out.angular.z = max(min(angular_control, self.max_ang), -self.max_ang)
```
#### 3. 参数优化
```python
self.max_lin = 1.0 # 增大线速度限制
self.max_ang = 0.8 # 降低角速度限制
self.k_v = 0.9 # 线速度比例
self.k_w = 0.7 # 角速度比例 (降低增益)
self.speed_thresh = 0.05 # 降低速度阈值
```
### 调试与验证方法
#### 1. 添加诊断输出
在`cmd_cb`函数末尾添加：
```python
rospy.loginfo("UAV: vx=%.2f, vy=%.2f | Car: vx_b=%.2f, vy_b=%.2f | Yaw: %.2f°",
vx_uav, vy_uav, vx_body, vy_body, math.degrees(self.yaw))
```
#### 2. 手动测试脚本
```bash
#!/bin/bash
# 测试前进
rostopic pub /CERLAB/quadcopter/cmd_vel geometry_msgs/TwistStamped \
"header: auto; twist: {linear: {x: 0.5, y: 0.0, z: 0.0}, angular: {z: 0.0}}"
# 测试右移
rostopic pub /CERLAB/quadcopter/cmd_vel geometry_msgs/TwistStamped \
"header: auto; twist: {linear: {x: 0.0, y: 0.5, z: 0.0}, angular: {z: 0.0}}"
# 测试45度方向移动
rostopic pub /CERLAB/quadcopter/cmd_vel geometry_msgs/TwistStamped \
"header: auto; twist: {linear: {x: 0.35, y: 0.35, z: 0.0}, angular: {z: 0.0}}" -r 10
# 测试旋转
rostopic pub /CERLAB/quadcopter/cmd_vel geometry_msgs/TwistStamped \
"header: auto; twist: {linear: {x: 0.0, y: 0.0, z: 0.0}, angular: {z: 0.5}}"
```
#### 3. 坐标系验证工具
```python
# 临时测试脚本
import math
def test_projection():
# 测试用例1: 小车朝向0°, 速度方向0° (前进)
yaw = 0
vx, vy = 1.0, 0.0
speed = math.hypot(vx, vy)
global_dir = math.atan2(vy, vx)
rel_angle = math.atan2(math.sin(global_dir - yaw), math.cos(global_dir - yaw))
vx_body = speed * math.cos(rel_angle)
vy_body = speed * math.sin(rel_angle)
print(f"前进: vx_body={vx_body:.1f}, vy_body={vy_body:.1f}") # 应输出 (1.0, 0.0)
# 测试用例2: 小车朝向0°, 速度方向90° (小车坐标系中右侧)
vx, vy = 0.0, 1.0
speed = math.hypot(vx, vy)
global_dir = math.atan2(vy, vx)
rel_angle = math.atan2(math.sin(global_dir - yaw), math.cos(global_dir - yaw))
vx_body = speed * math.cos(rel_angle)
vy_body = speed * math.sin(rel_angle)
print(f"右移: vx_body={vx_body:.1f}, vy_body={vy_body:.1f}") # 应输出 (0.0, 1.0)
# 测试用例3: 小车朝向45°, 速度方向0° (世界坐标系)
yaw = math.radians(45)
vx, vy = 1.0, 0.0
speed = math.hypot(vx, vy)
global_dir = math.atan2(vy, vx)
rel_angle = math.atan2(math.sin(global_dir - yaw), math.cos(global_dir - yaw))
vx_body = speed * math.cos(rel_angle)
vy_body = speed * math.sin(rel_angle)
print(f"45°偏差: vx_body={vx_body:.2f}, vy_body={vy_body:.2f}") # 应输出 (0.71, -0.71)
test_projection()
```
### 预期行为
1. **纯前进指令**：小车直线前进，角速度≈0
2. **纯平移指令**：小车保持朝向，横向移动
3. **斜向指令**：小车同时前进和转向到目标方向
4. **旋转指令**：小车原地旋转，线速度=0
SO-Net是一种针对2D/3D点云的深度网络架构，支持分类、形状检索、分割和重建等多种任务。通过自组织映射（SOM）模拟点云空间分布，实现置换不变性。网络使用SOM节点进行分层特征提取，通过kNN调整感受野。在点云处理任务中，SO-Net表现优秀，且训练速度快。
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