在Ubuntu 20.04与ROS环境下利用ORBSLAM2实现视觉SLAM：构建map→odom与odom→base_link转换关系的详尽解析

在Ubuntu 20.04与ROS环境下利用ORBSLAM2实现视觉SLAM：构建map→odom与odom→base_link转换关系的详尽解析

在移动机器人导航系统中，视觉同步定位与地图构建（Visual SLAM）是实现自主定位与路径规划的关键技术。ORBSLAM2作为一种高效的视觉SLAM算法，能够在仅依赖视觉传感器（如RGB-D相机）的情况下，实时构建环境地图并估计机器人位姿。然而，ORBSLAM2默认仅提供map→camera_link的坐标转换关系。为了在ROS（机器人操作系统）中实现更为复杂的导航功能，如利用里程计信息进行融合与优化，需要进一步推导并构建map→odom与odom→base_link的转换关系。本文将以Ubuntu 20.04为操作系统，详细阐述在已知base_link→camera_link转换关系的前提下，如何通过数学推导与ROS工具实现这一目标。

目录

1. 引言
2. 系统架构与坐标系定义
3. 已知条件与目标转换关系
4. 数学推导与转换关系构建
   • 4.1. 从map→camera_link到map→odom
   • 4.2. 通过视觉里程计获取odom→base_link
   • 4.3. 综合构建map→odom
5. ROS中TF框架的应用
   • 5.1. 发布静态转换base_link→camera_link
   • 5.2. 发布动态转换odom→base_link
   • 5.3. 发布计算得到的map→odom
6. 详细实现步骤
   • 6.1. 环境配置与依赖安装
   • 6.2. ORBSLAM2与ROS的集成
   • 6.3. 自定义ROS节点的开发
   • 6.4. 启动与调试
7. 示例代码与解释
   • 7.1. map_odom_broadcaster节点代码
   • 7.2. odom_base_link_broadcaster节点代码
   • 7.3. 静态转换发布命令
8. 潜在问题与解决方案
   • 8.1. 时间同步与延迟
   • 8.2. 坐标系精度与误差积累
   • 8.3. TF广播频率优化
9. 总结
10. 附录：参数配置示例

---

1. 引言

在移动机器人导航中，准确的定位与地图构建是实现自主移动与环境感知的基础。视觉SLAM技术通过摄像头捕获的图像序列，实时估计机器人的位姿并构建环境地图。ORBSLAM2作为一种广泛应用的视觉SLAM算法，提供了高效的定位与地图构建能力。然而，在复杂的ROS系统中，如何将ORBSLAM2的输出与里程计信息进行有效整合，进而构建map→odom与odom→base_link的转换关系，成为实现精准导航的关键。

2. 系统架构与坐标系定义

在ROS中，不同的组件和传感器通常位于不同的坐标系下。理解并正确构建这些坐标系之间的转换关系，是实现系统各部分协调工作的前提。

• map: 全局固定坐标系，表示SLAM系统构建的环境地图。用于全局定位与导航。
• odom: 里程计坐标系，表示从机器人的初始位置开始的连续位姿估计。通常由里程计或视觉里程计提供。
• base_link: 机器人基座坐标系，位于机器人中心，通常与机器人运动机构（如轮子）固定。
• camera_link: 相机坐标系，表示RGB-D相机的位置与方向。

坐标系关系图

map
 |
 | map→odom
 |
odom
 |
 | odom→base_link
 |
base_link
 |
 | base_link→camera_link
 |
camera_link

3. 已知条件与目标转换关系

已知条件：

1. ORBSLAM2输出：
   • 提供map→camera_link的位姿转换关系。
2. 测量数据：
   • 已知base_link→camera_link的静态转换关系，通过机械标定或手动测量获得。
3. 视觉里程计：
   • 仅使用RGB-D相机，提供动态的odom→base_link位姿估计。

目标转换关系：

• 构建并获取map→odom和odom→base_link的转换关系，以实现系统中各坐标系的正确对齐与融合。

4. 数学推导与转换关系构建

为了实现从已知的map→camera_link和base_link→camera_link，以及动态的odom→base_link，推导出map→odom和odom→base_link的转换关系，需要通过坐标变换的链式法则进行数学推导。

4.1. 从map→camera_link到map→odom

已知：

• map→camera_link：由ORBSLAM2提供，表示相机在地图坐标系中的位姿。
• base_link→camera_link：通过测量获得，表示相机相对于机器人基座的固定变换。

目标：

• 构建map→odom转换关系。

步骤：

1. 表达map→base_link：

   通过坐标变换的链式法则，map→base_link可以表示为：

   [
   map→base_link = map→camera_link \times camera_link→base_link
   ]

   其中：

   [
   camera_link→base_link = (base_link→camera_link)^{-1}
   ]

   因为camera_link→base_link是base_link→camera_link的逆变换。

2. 定义map→odom：

   map→odom的定义基于闭环坐标变换关系：

   [
   map→odom = map→base_link \times (odom→base_link)^{-1}
   ]

   代入map→base_link的表达式：

   [
   map→odom = (map→camera_link \times camera_link→base_link) \times (odom→base_link)^{-1}
   ]

   简化为：

   [
   map→odom = map→camera_link \times (base_link→camera_link)^{-1} \times (odom→base_link)^{-1}
   ]

4.2. 通过视觉里程计获取odom→base_link

视觉里程计基于RGB-D相机提供动态的odom→base_link位姿估计。这一转换关系反映了机器人在里程计坐标系中的实时位姿变化。

4.3. 综合构建map→odom

结合以上推导，最终的map→odom转换关系为：

[
map→odom = map→camera_link \times (base_link→camera_link)^{-1} \times (odom→base_link)^{-1}
]

这一表达式确保了odom坐标系能够与map坐标系准确对齐，形成闭环，防止误差的积累与漂移。

5. ROS中TF框架的应用

ROS中的TF（Transform）框架负责在不同坐标系之间传递和管理变换关系。正确发布各转换关系，确保系统中各节点能够准确获取所需的坐标变换，是实现精准定位与导航的基础。

5.1. 发布静态转换base_link→camera_link

base_link→camera_link是一个固定的转换关系，可以通过static_transform_publisher进行发布，无需自定义节点。

发布命令示例：

rosrun tf2_ros static_transform_publisher 0.1 0.0 0.2 0 0 0 1 base_link camera_link

参数说明：

• 0.1 0.0 0.2：相机相对于机器人基座的平移（x, y, z）。
• 0 0 0 1：相机相对于机器人基座的旋转（四元数形式）。
• base_link：父坐标系。
• camera_link：子坐标系。

5.2. 发布动态转换odom→base_link

odom→base_link是由视觉里程计提供的动态转换关系，需要通过自定义节点或集成的视觉里程计节点持续发布。

发布方法：

• 使用视觉里程计节点直接发布odom→base_link的变换。
• 确保变换的时间戳与其他变换一致，以保持系统的时间同步。

5.3. 发布计算得到的map→odom

map→odom是通过数学推导得出的动态转换关系，需要通过自定义ROS节点进行计算与发布。

发布方法：

• 创建一个自定义ROS节点（如map_odom_broadcaster）。
• 订阅map→camera_link与odom→base_link的变换信息。
• 计算map→odom的变换关系。
• 通过TF广播器发布map→odom转换。

6. 详细实现步骤

以下将详细介绍在Ubuntu 20.04与ROS环境下，如何实现上述转换关系的构建与发布。

6.1. 环境配置与依赖安装

1. 安装Ubuntu 20.04：

   • 确保系统已安装并更新至最新状态。

2. 安装ROS Noetic：

   按照ROS官方指南进行安装。

   sudo apt update
   sudo apt install ros-noetic-desktop-full
   

   初始化ROS环境：

   echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bashrc
   source ~/.bashrc
   

3. 安装ORBSLAM2：

   克隆ORBSLAM2仓库并按照其官方安装指南进行编译。

   git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git
   cd ORB_SLAM2
   chmod +x build.sh
   ./build.sh
   

   确保安装所有必要的依赖，如OpenCV、Pangolin等。

4. 安装必要的ROS包：

   sudo apt install ros-noetic-tf2-ros ros-noetic-geometry-msgs ros-noetic-roscpp
   

6.2. ORBSLAM2与ROS的集成

1. 启动ORBSLAM2节点：

   配置ORBSLAM2以ROS节点的形式运行，确保其能够发布map→camera_link的位姿信息。

   可以使用现有的ROS接口，或自行编写桥接节点，将ORBSLAM2的位姿输出转换为TF变换发布。

2. 配置视觉里程计：

   使用RGB-D相机作为视觉里程计，确保其能够发布odom→base_link的位姿变换。

   如果使用的是现成的视觉里程计包，如RTAB-Map，可以直接利用其输出。

6.3. 自定义ROS节点的开发

为了计算并发布map→odom转换关系，需要开发一个自定义ROS节点（如map_odom_broadcaster），其主要功能包括：

• 订阅map→camera_link与odom→base_link的变换信息。
• 计算map→odom转换。
• 发布map→odom转换。

开发步骤：

1. 创建ROS工作空间：

   mkdir -p ~/catkin_ws/src
   cd ~/catkin_ws/
   catkin_make
   source devel/setup.bash
   

2. 创建自定义包：

   cd ~/catkin_ws/src
   catkin_create_pkg map_odom_broadcaster roscpp tf2_ros tf2_geometry_msgs
   

3. 编写节点代码：

   在map_odom_broadcaster包中，创建src/map_odom_broadcaster.cpp文件，并实现节点功能。

4. 编译工作空间：

   cd ~/catkin_ws
   catkin_make
   source devel/setup.bash
   

6.4. 启动与调试

1. 启动所有相关节点：

   • ORBSLAM2节点
   • 视觉里程计节点
   • 自定义的map_odom_broadcaster节点
   • 静态转换发布器（base_link→camera_link）

2. 使用rviz进行可视化：

   启动rviz，配置显示所有相关坐标系，验证转换关系的正确性。

   rosrun rviz rviz
   

3. 监控TF变换：

   使用tf_echo或tf_monitor工具监控各转换关系的发布状态与延迟。

   rosrun tf tf_echo map odom
   rosrun tf tf_echo odom base_link
   

7. 示例代码与解释

以下提供自定义ROS节点map_odom_broadcaster的示例代码，用于计算并发布map→odom转换关系。

7.1. map_odom_broadcaster节点代码

// File: src/map_odom_broadcaster.cpp

#include <ros/ros.h>
#include <tf2_ros/transform_broadcaster.h>
#include <tf2_ros/transform_listener.h>
#include <geometry_msgs/TransformStamped.h>
#include <tf2/LinearMath/Transform.h>
#include <tf2_geometry_msgs/tf2_geometry_msgs.h>

int main(int argc, char** argv){
    ros::init(argc, argv, "map_odom_broadcaster");
    ros::NodeHandle nh;

    tf2_ros::TransformBroadcaster br;
    tf2_ros::Buffer tfBuffer;
    tf2_ros::TransformListener tfListener(tfBuffer);

    ros::Rate rate(30.0); // 发布频率为30Hz

    // 读取参数服务器上的base_link→camera_link静态变换
    double x, y, z, qx, qy, qz, qw;
    if (!nh.getParam("base_to_camera_x", x) ||
        !nh.getParam("base_to_camera_y", y) ||
        !nh.getParam("base_to_camera_z", z) ||
        !nh.getParam("base_to_camera_qx", qx) ||
        !nh.getParam("base_to_camera_qy", qy) ||
        !nh.getParam("base_to_camera_qz", qz) ||
        !nh.getParam("base_to_camera_qw", qw)) {
        ROS_ERROR("Failed to get base_to_camera transform parameters");
        return -1;
    }

    tf2::Transform base_to_camera;
    base_to_camera.setOrigin(tf2::Vector3(x, y, z));
    tf2::Quaternion q;
    q.setX(qx);
    q.setY(qy);
    q.setZ(qz);
    q.setW(qw);
    base_to_camera.setRotation(q);

    // 计算camera_link→base_link的逆变换
    tf2::Transform camera_to_base = base_to_camera.inverse();

    while (ros::ok()){
        geometry_msgs::TransformStamped map_to_camera;
        geometry_msgs::TransformStamped odom_to_base;

        try{
            // 获取map→camera_link变换
            map_to_camera = tfBuffer.lookupTransform("map", "camera_link", ros::Time(0), ros::Duration(0.1));
            // 获取odom→base_link变换
            odom_to_base = tfBuffer.lookupTransform("odom", "base_link", ros::Time(0), ros::Duration(0.1));
        }
        catch (tf2::TransformException &ex) {
            ROS_WARN("Could not get transform: %s", ex.what());
            ros::Duration(0.1).sleep();
            continue;
        }

        // 将geometry_msgs::TransformStamped转换为tf2::Transform
        tf2::Transform tf_map_camera;
        tf2::fromMsg(map_to_camera.transform, tf_map_camera);

        tf2::Transform tf_odom_base;
        tf2::fromMsg(odom_to_base.transform, tf_odom_base);

        // 计算map→base_link = map→camera_link * camera_link→base_link
        tf2::Transform tf_map_base = tf_map_camera * camera_to_base;

        // 计算map→odom = map→base_link * (odom→base_link)^-1
        tf2::Transform tf_map_odom = tf_map_base * tf_odom_base.inverse();

        // 将tf2::Transform转换回geometry_msgs::TransformStamped
        geometry_msgs::TransformStamped map_to_odom;
        map_to_odom.header.stamp = ros::Time::now();
        map_to_odom.header.frame_id = "map";
        map_to_odom.child_frame_id = "odom";
        map_to_odom.transform = tf2::toMsg(tf_map_odom);

        // 发布map→odom转换
        br.sendTransform(map_to_odom);

        rate.sleep();
    }

    return 0;
}

代码解释：

1. 初始化ROS节点：

   ros::init(argc, argv, "map_odom_broadcaster");
   ros::NodeHandle nh;
   

2. 设置TF广播与监听：

   tf2_ros::TransformBroadcaster br;
   tf2_ros::Buffer tfBuffer;
   tf2_ros::TransformListener tfListener(tfBuffer);
   

3. 读取base_link→camera_link静态变换：

   从参数服务器获取平移与旋转参数，并构建tf2::Transform对象。

   nh.getParam("base_to_camera_x", x);
   // 依此类推获取其他参数
   base_to_camera.setOrigin(tf2::Vector3(x, y, z));
   tf2::Quaternion q;
   q.setX(qx);
   // 设置旋转
   base_to_camera.setRotation(q);
   

4. 计算逆变换camera_link→base_link：

   tf2::Transform camera_to_base = base_to_camera.inverse();
   

5. 主循环中获取并计算转换关系：

   • 获取map→camera_link与odom→base_link的当前变换。
   • 计算map→base_link。
   • 计算map→odom。
   • 发布map→odom。

   map_to_camera = tfBuffer.lookupTransform("map", "camera_link", ros::Time(0), ros::Duration(0.1));
   odom_to_base = tfBuffer.lookupTransform("odom", "base_link", ros::Time(0), ros::Duration(0.1));
   tf_map_base = tf_map_camera * camera_to_base;
   tf_map_odom = tf_map_base * tf_odom_base.inverse();
   br.sendTransform(map_to_odom);
   

7.2. odom_base_link_broadcaster节点代码

视觉里程计节点通常会直接发布odom→base_link的变换。然而，为了完整性，以下提供一个简化的自定义发布节点示例。

// File: src/odom_base_link_broadcaster.cpp

#include <ros/ros.h>
#include <tf2_ros/transform_broadcaster.h>
#include <geometry_msgs/TransformStamped.h>
#include <geometry_msgs/PoseStamped.h>

int main(int argc, char** argv){
    ros::init(argc, argv, "odom_base_link_broadcaster");
    ros::NodeHandle nh;

    tf2_ros::TransformBroadcaster br;

    ros::Rate rate(30.0); // 发布频率为30Hz

    while (ros::ok()){
        geometry_msgs::TransformStamped odom_to_base;

        odom_to_base.header.stamp = ros::Time::now();
        odom_to_base.header.frame_id = "odom";
        odom_to_base.child_frame_id = "base_link";

        // 假设有一个订阅到的位姿信息，这里使用假数据示例
        // 实际应用中应从视觉里程计的输出获取
        odom_to_base.transform.translation.x = 1.0; // 示例值
        odom_to_base.transform.translation.y = 0.0;
        odom_to_base.transform.translation.z = 0.0;
        odom_to_base.transform.rotation.x = 0.0;
        odom_to_base.transform.rotation.y = 0.0;
        odom_to_base.transform.rotation.z = 0.0;
        odom_to_base.transform.rotation.w = 1.0;

        br.sendTransform(odom_to_base);

        rate.sleep();
    }

    return 0;
}

注意：

• 在实际应用中，应将位姿信息从视觉里程计的输出（如ROS话题）订阅进来，并将其转换为odom→base_link的TF变换。
• 以上代码中的位姿值为示例，需替换为实际数据。

7.3. 静态转换发布命令

使用static_transform_publisher发布base_link→camera_link的静态转换。

命令示例：

rosrun tf2_ros static_transform_publisher 0.1 0.0 0.2 0 0 0 1 base_link camera_link

参数说明：

• 0.1 0.0 0.2：平移（x, y, z）。
• 0 0 0 1：旋转（四元数）。
• base_link：父坐标系。
• camera_link：子坐标系。

8. 潜在问题与解决方案

在实际实施过程中，可能会遇到以下问题及其对应解决方案：

8.1. 时间同步与延迟

问题：不同传感器或节点的数据可能存在时间戳不同步，导致计算出的转换关系不准确。

解决方案：

• 使用时间同步工具：如message_filters中的TimeSynchronizer，确保订阅到的数据具有相近的时间戳。
• 调整缓冲区大小：在TF监听器中设置合适的缓冲区大小，以容纳可能的时间延迟。
• 统一时间源：确保所有传感器和节点使用统一的时间源，如ROS时钟。

8.2. 坐标系精度与误差积累

问题：由于传感器噪声、标定误差或数值计算误差，坐标变换可能逐渐积累误差，影响定位精度。

解决方案：

• 高精度标定：确保base_link→camera_link的标定精度，使用精确的标定工具和方法。
• 滤波与优化：采用滤波算法（如卡尔曼滤波）或图优化方法，减少误差积累。
• 多传感器融合：尽管本案例仅使用视觉里程计，结合其他传感器（如IMU）能进一步提高精度与鲁棒性。

8.3. TF广播频率优化

问题：过高的TF广播频率可能导致计算资源浪费，过低的频率则可能影响系统的实时性。

解决方案：

• 合理设置频率：根据系统需求和硬件性能，选择合适的TF广播频率（如30Hz）。
• 优化代码性能：确保自定义节点高效运行，避免不必要的计算与延迟。
• 分离高频与低频任务：将高频任务与低频任务分离，合理分配资源。

9. 总结

在Ubuntu 20.04与ROS环境下，利用ORBSLAM2实现视觉SLAM时，通过数学推导与ROS TF框架的有效应用，可以构建出map→odom与odom→base_link的转换关系。该过程涉及：

1. 理解坐标系关系：明确map、odom、base_link与camera_link之间的关系。
2. 数学推导：利用坐标变换的链式法则，推导出所需的转换关系。
3. ROS TF框架应用：通过静态与动态转换的发布，确保系统中各节点能够正确获取坐标变换。
4. 开发与集成：编写自定义ROS节点，实现转换关系的计算与发布。
5. 问题解决：应对时间同步、精度误差与广播频率等潜在问题，确保系统的稳定性与精确性。

通过本文提供的详细步骤与代码示例，开发者能够在实际项目中实现稳定、精确的视觉SLAM定位与导航系统，进一步推动移动机器人技术的发展。

10. 附录：参数配置示例

为了简化节点的启动与配置，以下提供一个ROS启动文件示例（map_odom_broadcaster.launch），展示如何同时启动各相关节点与参数。

<!-- File: launch/map_odom_broadcaster.launch -->
<launch>
    <!-- 发布 base_link -> camera_link 的静态转换 -->
    <node pkg="tf2_ros" type="static_transform_publisher" name="base_to_camera_broadcaster" args="0.1 0.0 0.2 0 0 0 1 base_link camera_link" />

    <!-- 启动自定义的 map_odom_broadcaster 节点 -->
    <node pkg="map_odom_broadcaster" type="map_odom_broadcaster" name="map_odom_broadcaster" output="screen">
        <!-- 可选：传入 base_to_camera 的参数，如需动态配置 -->
        <!--
        <param name="base_to_camera_x" value="0.1" />
        <param name="base_to_camera_y" value="0.0" />
        <param name="base_to_camera_z" value="0.2" />
        <param name="base_to_camera_qx" value="0.0" />
        <param name="base_to_camera_qy" value="0.0" />
        <param name="base_to_camera_qz" value="0.0" />
        <param name="base_to_camera_qw" value="1.0" />
        -->
    </node>

    <!-- 启动视觉里程计节点，此处以示例节点名称代替 -->
    <node pkg="your_visual_odometry_package" type="visual_odometry_node" name="visual_odometry_node" output="screen" />
</launch>

说明：

• 静态转换发布器：发布base_link→camera_link的静态转换关系。
• 自定义节点：启动map_odom_broadcaster节点，负责计算并发布map→odom转换。
• 视觉里程计节点：启动视觉里程计节点，发布odom→base_link转换。需替换为实际使用的视觉里程计包与节点名称。

启动命令：

roslaunch map_odom_broadcaster map_odom_broadcaster.launch

通过合理配置启动文件，确保各节点的正确启动与参数传递，是系统成功运行的基础。

---

参考文献：

1. Mur-Artal, R., Montiel, J. M. M., & Tardós, J. D. (2015). ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System. IEEE Transactions on Robotics.
2. ROS Wiki. (n.d.). tf2_ros. Retrieved from http://wiki.ros.org/tf2_ros
3. ROS Wiki. (n.d.). static_transform_publisher. Retrieved from http://wiki.ros.org/static_transform_publisher