IMU与里程计

IMU与里程计

1.里程计(轮式里程计odometry)

1.1在ROS当中,里程计是一种利用从移动传感器获得的数据来估计物体位置随时间的变化而改变的方法。

1.2而在ROS当中里程计信息可以分为两个部分:一个是位姿(位置和姿态),一个是速度(线速度和角速度)。

数据格式:

"/odom"  nav_msgs/Odometry(描述自由空间中位置、速度的估计值)

std_msgs/Header header

  uint32 seq

  time stamp

  string frame_id

string child_frame_id

geometry_msgs/PoseWithCovariance pose(协方差位姿)

  geometry_msgs/Pose pose(pose.msg位姿)

    geometry_msgs/Point position(Point空间中点的位置)

      float64 x

      float64 y

      float64 z

    geometry_msgs/Quaternion orientation(四元数表示旋转,九个轴数据融合得到的姿态角(默认用四元数表示,当然可以自行将四元数转换成欧拉角表示)

      float64 x

      float64 y

      float64 z

      float64 w

  float64[36] covariance

geometry_msgs/TwistWithCovariance twist(协方差速度,定义了包含不确定性的速度量)

  geometry_msgs/Twist twist(速度)

    geometry_msgs/Vector3 linear

      float64 x

      float64 y

      float64 z

    geometry_msgs/Vector3 angular

      float64 x

      float64 y

      float64 z

  float64[36] covariance?

1.3误差处理

PID整定

2.IMU

1.1数据获取:IMU即为 惯性测量单元,一般包含了三个单轴的加速度计、陀螺仪和磁力计,简单理解通过加速度二次积分就可以得到位移信息、通过角速度积分就可以得到三个角度,实时要比这个复杂许多

加速度计、陀螺仪和磁力计的介绍:(8条消息) 加速度计 陀螺仪 磁力计_夏中伟的博客-优快云博客

(8条消息) IMU中加速度计、陀螺仪、磁力计的工作原理_strongerHuang-优快云博客

2.2数据格式:

/imu sensor_msgs/Imu.msg:
std_msgs/Header header

  uint32 seq

  time stamp

  string frame_id

geometry_msgs/Quaternion orientation(四元数表示旋转)

  float64 x

  float64 y

  float64 z

  float64 w

float64[9] orientation_covariance

geometry_msgs/Vector3 angular_velocity(角速度)

  float64 x

  float64 y

  float64 z

float64[9] angular_velocity_covariance

geometry_msgs/Vector3 linear_acceleration(线加速度)

  float64 x

  float64 y

  float64 z

float64[9] linear_acceleration_covariance

1.2误差分析

Imu是一种高灵敏度的传感器,由于制造过程的物理因素,导致 IMU 惯性测量单元实际的坐标轴与理想的坐标轴之间会有一定的偏差,进而导致imu的噪声、尺度误差和轴偏差。出于这一点,需要对采集到的数据进行校准(内部标定),对这些误差进行补偿。

Imu校准后的九轴数据进行数据融合的过程中,由于加速度计和磁力计的高频噪声和陀螺仪的低频噪声,会导致解算姿态出现较大误差。对此,需要选择合适的九轴数据融合算法。常用的九轴数据融合算法包括:高低通互补滤波、扩展卡尔曼滤波 EKF、 Mahony 滤波。在实际情况中根据不同的用途进行选择

 

 

 

 

 

 

### Matlab 中轮式里程计 IMU 数据融合 在Matlab中实现轮式里程计IMU数据的融合通常采用扩展卡尔曼滤波(EKF)或者无迹卡尔曼滤波(UKF),这些方法能够有效地处理非线性系统的状态估计问题。为了更好地理解实施这种类型的多传感器数据融合,了解基本理论框架以及具体的应用实例是非常有帮助的。 #### 扩展卡尔曼滤波简介 EKF是在标准Kalman Filter基础上发展起来的一种适用于非线性动态系统的改进版本。该算法通过泰勒级数展开近似非线性的过程模型观测模型来完成预测更新步骤中的线性化操作[^1]。 #### 轮式里程计IMU数据预处理 对于来自不同传感器的数据,在进入滤波之前往往需要做一些必要的准备工作: - **时间同步**:确保所有输入信号的时间戳一致; - **坐标系转换**:统一各个设备所使用的参考帧; - **异常检测**:识别并剔除可能存在的错误读数; #### EKF设计要点 当构建用于融合轮式里程计IMU输出的EKF时,主要考虑以下几个方面: - 定义合适的状态向量,比如位置、速度、加速度等物理量; - 建立精确的过程方程描述机器人运动特性; - 设定合理的测量函数反映实际可获得的信息种类; - 初始化协方差矩阵P及其对应的噪声项Q,R; 下面是一个简单的MATLAB代码片段展示如何初始化一个EKF对象来进行上述两种传感信息的综合分析: ```matlab % 创建Extended Kalman Filter 对象 ekf = robotics.ExtendedKalmanFilter('StateTransitionFcn', @stateTransition,... 'MeasurementFcn',@measurementModel,'ProcessNoise',eye(9)*0.01); % 设置初始条件 initialPose = [0; 0; pi/2]; % 初始位姿[x,y,theta] ekf.State = [initialPose(:); zeros(6,1)]; % 配置参数 dt = 0.1; ekf.ProcessNoise = blkdiag(dt^2*eye(3), eye(3)); ekf.MeasurementNoise = diag([0.1, 0.1, deg2rad(1)]).^2; function predictedState = stateTransition(state, varargin) % 这里填写具体的动力学模型... end function zPred = measurementModel(state,varargin) % 此处编写观测量映射逻辑... end ``` 此段程序仅作为模板供开发者参照修改成适合自己项目的版本。其中`stateTransition` `measurementModel` 函数需依据实际情况定制开发,以适应特定应用场景下的需求特点。 #### 实际案例研究 考虑到实践中可能会遇到的具体挑战,建议参考一些开源项目或学术文献提供的完整解决方案。例如,某些自动驾驶车辆平台会公开分享它们基于ROS (Robot Operating System) 构建的地图创建工具包,里面包含了丰富的有关于SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 技术的内容,这对于理解更复杂的环境感知任务同样具有借鉴意义[^3]。
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