三轮全向轮底盘SLAM挖坑系列-ekf扩展卡尔曼滤波

最新推荐文章于 2023-06-06 00:15:00 发布

原创最新推荐文章于 2023-06-06 00:15:00 发布 · 508 阅读

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本文介绍如何在ROS环境中使用高精度陀螺仪进行机器人定位，包括搭建自定义电路板、编写Linux驱动以及利用Extended Kalman Filter融合IMU数据的方法。通过提供的launch文件示例，展示了如何配置和启动robot_pose_ekf节点，实现机器人位置和姿态的实时估计。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

5000块以上的陀螺仪可以考虑使用，或者自己买个好点的陀螺仪自己做板子，写linux驱动，后积分为角度。下面贴一个我自己使用的launch文件：

<?xml version="1.0"?>
<launch>

  <master auto="start"/>

  <!-- ekf node -->
  <node pkg="robot_pose_ekf" type="robot_pose_ekf" name="robot_pose_ekf">
    <param name="output_frame" value="odom"/>
    <param name="freq" value="30.0"/>
    <param name="sensor_timeout" value="1.0"/>
    <param name="odom_used" value="true"/>
    <param name="imu_used" value="true"/>
    <param name="vo_used" value="false"/>
    <param name="debug" value="false"/>
    <param name="self_diagnose" value="false"/>
  </node>

  <!--node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name ="base_imu_link" args="0 0 0 0 3.1415926 0 base_link base_imu_link 100" /-->

</launch>