IMU使用系列------imu_tools验证数据是否准确及安装是否准确

最新推荐文章于 2025-05-10 15:48:54 发布

ParkerPan

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分类专栏： SLAM 文章标签：人工智能

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本文档介绍了如何安装和使用imu_tools包来融合IMU数据，并通过rviz显示传感器数据。首先，创建catkin工作空间，安装必要的依赖，然后下载并编译imu_tools。在测试中，使用了瑞芬tl740IMU，但发现原始代码与发布的IMU话题不匹配，进行了相应调整。最后，在rviz中配置rviz_imu_plugin插件，实现了IMU数据的实时可视化。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1 前言

imu_filter_madgwick：一种滤波器，可将来自常规IMU设备的角速度，加速度和磁力计读数（可选）融合到一个方向中。基于工作：

imu_complementary_filter：一种滤波器，它使用一种基于互补融合的新颖方法，将来自通用IMU设备的角速度，加速度和磁力计读数（可选）融合到方向四元数中。基于文献：

rviz_imu_plugin：rviz插件，可显示sensor_msgs::Imu消息。

2 安装imu_tools

创建catkin工作空间：

mkdir -p ~/imu_tools_catkin_ws/src

安装git：

sudo apt-get install git-core

下载仓库到catkin工作空间中：

cd ~/imu_tools_catkin_ws/src
git clone -b <distro> https://github.com/ccny-ros-pkg/imu_tools.git

注意：为ROS版本，比如：melodic。

使用rosdep安装依赖：

rosdep install imu_tools

编译：

cd ..
catkin_make

3 使用

这里，我使用瑞芬的tl740IMU进行测试。

启动ROS驱动：

roscore
rosrun tl740d_driver tl740d_driver

然后在终端打印IMU数据：

rostopic echo /imu/data_raw

从上图可以看出，只输出了加速度（linear_acceleration）和角速度（angular_velocity），没有计算方位（orientation），而且也没有协方差（covariance）。

打开文件：
~/imu_tools_ws/src/imu_tools/imu_complementary_filter/src/complementary_filter_ros.cpp，有如下代码：

// Register IMU raw data subscriber.
imu_subscriber_.reset(new ImuSubscriber(nh_, ros::names::resolve("imu") + "/data_raw", queue_size));

可以看出，imu_tools订阅的topic为imu/data_raw，而IMU发布的topic为/imu/data_raw，因此需要修改代码，使topic一致：

// Register IMU raw data subscriber.
imu_subscriber_.reset(new ImuSubscriber(nh_, "/imu/data_raw", queue_size));

打开rviz：

rviz

在rviz中，点击【Add】，添加【rviz_imu_plugin】。

设置【Fixed Frame】为odom，设置【IMU】中的【Topic】为/imu/data。

IMU静止时，rviz中的模型也保持静止；转动IMU，rviz中的模型会显示IMU的运动。