odom->base_footprint的TF转换没有成功
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基础环境：
ubuntu 22.04
ros2-humble
gazebo-Fortress目的：
我使用gazebo仿真一个四轮小车，差速转向，发布TF的过程中发现odom->base_footprint的转换没有成功，调试了很久，查阅了很多资料，也没有找到具体原因，所以来社区请教。使用命令查看TF树：
查看topic
/clicked_point /clock /cmd_vel /entropy /front_mid_lidar/pc2 /front_mid_lidar/points /front_middle_camera/raw /goal_pose /imu /initialpose /joint_states /keyboard/keypress /map /map_metadata /odom /parameter_events /robot_description /rosout /scan /tf /tf_static查看odom,tf的话题都有数据的输出：
/tf
transforms: - header: stamp: sec: 0 nanosec: 0 frame_id: map child_frame_id: odom transform: translation: x: 0.0 y: 0.0 z: 0.0 rotation: x: 0.0 y: 0.0 z: 0.0 w: 1.0 --- transforms: - header: stamp: sec: 0 nanosec: 0 frame_id: map child_frame_id: odom transform: translation: x: 0.0 y: 0.0 z: 0.0 rotation: x: 0.0 y: 0.0 z: 0.0 w: 1.0 --- transforms: - header: stamp: sec: 1731555131 nanosec: 253951340 frame_id: base_link child_frame_id: wheel_front_left transform: translation: x: 0.19999999999999998 y: 0.225 z: 0.1 rotation: x: 0.0 y: 0.0 z: 0.0 w: 1.0 - header: stamp: sec: 1731555131 nanosec: 253951340 frame_id: base_link child_frame_id: wheel_front_right transform: translation: x: 0.19999999999999998 y: -0.225 z: 0.1 rotation: x: 0.0 y: 0.0 z: 0.0 w: 1.0 - header: stamp: sec: 1731555131 nanosec: 253951340 frame_id: base_link child_frame_id: wheel_rear_left transform: translation: x: -0.19999999999999998 y: 0.225 z: 0.1 rotation: x: 0.0 y: 0.0 z: 0.0 w: 1.0 - header: stamp: sec: 1731555131 nanosec: 253951340 frame_id: base_link child_frame_id: wheel_rear_right transform: translation: x: -0.19999999999999998 y: -0.225 z: 0.1 rotation: x: 0.0 y: 0.0 z: 0.0 w: 1.0查看odom
header: stamp: sec: 1336 nanosec: 800000000 frame_id: diff_vehicle_wheel_robot/odom child_frame_id: diff_vehicle_wheel_robot/base_footprint pose: pose: position: x: 6.147483913270831e-12 y: 5.126962272481519e-13 z: 0.0 orientation: x: 0.0 y: 0.0 z: 0.45940532564658004 w: 0.8882267428801949 covariance: - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 twist: twist: linear: x: 0.0 y: 0.0 z: 0.0 angular: x: 0.0 y: 0.0 z: -1.3999999998001538 covariance: - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 ---代码是launch文件启动，代码如下：
def generate_launch_description(): pkg_four_wheel_robot = get_package_share_directory('four_wheel_robot') gz_world_path = PathJoinSubstitution([pkg_four_wheel_robot, 'worlds']) gz_sim = IncludeLaunchDescription( PythonLaunchDescriptionSource(PathJoinSubstitution([pkg_four_wheel_robot, 'launch', 'gz_sim.launch.py'])), launch_arguments={ 'world': PathJoinSubstitution([gz_world_path, LaunchConfiguration('world')]), }.items(), ) # RViz2 rviz = Node( package='rviz2', executable='rviz2', arguments=['-d', os.path.join(pkg_four_wheel_robot, 'rviz', 'four_wheel_robot.rviz')], condition=IfCondition(LaunchConfiguration('rviz')) ) # Bridge bridge = Node( package='ros_gz_bridge', executable='parameter_bridge', arguments=['/clock@rosgraph_msgs/msg/Clock@ignition.msgs.Clock', '/imu@sensor_msgs/msg/Imu@ignition.msgs.IMU', '/front_mid_lidar/points@sensor_msgs/msg/LaserScan@gz.msgs.LaserScan', "/front_mid_lidar/pc2@sensor_msgs/msg/PointCloud2@gz.msgs.PointCloudPacked", '/front_middle_camera/raw@sensor_msgs/msg/Image@gz.msgs.Image', '/cmd_vel@geometry_msgs/msg/Twist@ignition.msgs.Twist', '/keyboard/keypress@std_msgs/msg/Int32@ignition.msgs.Int32', # "/odom@nav_msgs/msg/Odometry@gz.msgs.OdometryWithCovariance", "/odom@nav_msgs/msg/Odometry@gz.msgs.Odometry", "/tf@tf2_msgs/msg/TFMessage@gz.msgs.Pose_V", ], parameters=[{'qos_overrides./front_mid_lidar/points.subscriber.reliability': 'reliable', 'qos_overrides./front_middle_camera/raw.subscriber.reliability': 'reliable'}], output='screen' ) robot_state_pub = Node( package='robot_state_publisher', executable='robot_state_publisher', arguments=[os.path.join(pkg_four_wheel_robot, 'urdf', 'diff_vehicle_wheel_robot.sdf')], output='screen' ) joint_state_pub = Node( package="joint_state_publisher", executable="joint_state_publisher" ) return LaunchDescription([ DeclareLaunchArgument('rviz', default_value='true', description='Open RViz'), DeclareLaunchArgument('world', default_value='four_wheel_robot.world', description='World to load into Gazebo'), gz_sim, rviz, bridge, robot_state_pub, joint_state_pub ])xacro文件写的小车的模型，差速配置如下：
<plugin filename="ignition-gazebo-diff-drive-system" name="ignition::gazebo::systems::DiffDrive"> <left_joint>wheel_front_left_joint</left_joint> <left_joint>wheel_rear_left_joint</left_joint> <right_joint>wheel_front_right_joint</right_joint> <right_joint>wheel_rear_right_joint</right_joint> <wheel_separation>0.45</wheel_separation> <wheel_radius>0.1</wheel_radius> <robot_namespace>/</robot_namespace> <topic>/cmd_vel</topic> <enable_odom>true</enable_odom> <odom_publish_frequency>10</odom_publish_frequency> <odom_frame>odom</odom_frame> <odom_topic>/odom</odom_topic> <base_frame>base_footprint</base_frame> <publish_tf>true</publish_tf> <tf_prefix>tf</tf_prefix> <broadcast_tf>1</broadcast_tf> <!-- <lidar_frame>lidar</lidar_frame> <lidar_frame>front_mid_lidar</lidar_frame> --> </plugin>请问我应该如何更改代码？我查阅资料大家说odom->base_footprint是差速器插件自动转换的，所以没有尝试手动写代码进行转换，我还是比较想弄明白我的代码有什么问题？是哪里没有配置好？
再次感谢大家的指正！！ -
在你的情况中，
odom到base_footprint的 TF 转换没有成功，这通常与几个因素有关：-
Diff Drive 插件配置：
- 确保你的 diff drive 插件配置正确，特别是
enable_odom,odom_frame,base_frame,publish_tf,broadcast_tf等参数。 - 从你的配置来看，
enable_odom是启用的，odom_frame设置为odom，base_frame设置为base_footprint，publish_tf和broadcast_tf也都是启用的。这些设置看起来是正确的。
- 确保你的 diff drive 插件配置正确，特别是
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TF 树中的时间戳：
- 在你提供的
/tf话题数据中，odom到map的转换时间戳为 0，这可能表示这个转换没有更新。确保 Gazebo 中的定位或 SLAM 节点（如 AMCL 或其他定位算法）正在发布有效的/odom数据，并且时间戳是更新的。 - 同时，
base_link到各个轮子（如wheel_front_left）的转换有时间戳，这表明这些 TF 是由机器人状态发布者或其他节点正确发布的。
- 在你提供的
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URDF/SDF 文件：
- 确保你的 URDF/SDF 文件中
base_footprint和base_link之间的关系定义正确。通常，base_footprint是固定在base_link下方的一个点，用于表示机器人的地面接触点。 - 检查是否有其他 TF 发布者在干扰或覆盖
odom到base_footprint的转换。
- 确保你的 URDF/SDF 文件中
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机器人状态发布者：
robot_state_publisher节点是否接收到正确的joint_states？这个节点负责根据joint_states和 URDF/SDF 文件构建 TF 树。- 确保
joint_state_publisher节点正在运行，并且接收到了所有必要的关节状态信息。
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调试步骤：
- 使用
ros2 topic echo /odom查看odom话题的详细内容，确保它包含了有效的位置和姿态信息。 - 使用
ros2 topic echo /joint_states查看关节状态信息，确保所有必要的关节都在发布状态。 - 检查是否有任何日志或错误信息表明 TF 转换失败或存在冲突。
- 使用
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代码和环境：
- 确保你的 ROS 2 环境（包括 Gazebo 插件和 ROS 2 桥接器）都是最新的，并且兼容你使用的 ROS 2 版本（Humble）。
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重新启动和清理：
- 有时候，重新启动你的 ROS 2 节点和 Gazebo 实例可以解决一些不一致的问题。
- 确保在每次测试前彻底清理之前的会话和日志，以避免旧数据的干扰。
如果以上步骤都无法解决问题，你可能需要更深入地检查你的 Gazebo 仿真设置，或者考虑是否有其他软件或配置错误影响了 TF 的发布。希望这些步骤能帮助你找到问题的根源并解决它！
以上为生成回答，仅供参考～
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使用命令：ros2 topic echo /joint_states 查看该话题数据如下：
header: stamp: sec: 1731556308 nanosec: 154098513 frame_id: '' name: - wheel_front_left_joint - wheel_front_right_joint - wheel_rear_left_joint - wheel_rear_right_joint position: - 0.0 - 0.0 - 0.0 - 0.0 velocity: [] effort: [] -
从您提供的
ros2 topic echo /joint_states命令的输出数据中，我们可以看到/joint_states话题包含了机器人关节的状态信息。以下是对该输出数据的详细解释：-
header:
- stamp: 时间戳，表示该数据消息被发布的时间。
- sec: 秒，从1970年1月1日（UTC）开始的秒数，这里是
1731556308秒。 - nanosec: 纳秒，用于提供更精确的时间信息，这里是
154098513纳秒。
- sec: 秒，从1970年1月1日（UTC）开始的秒数，这里是
- frame_id: 坐标系ID，这里为空字符串
''，表示没有指定特定的参考坐标系。
- stamp: 时间戳，表示该数据消息被发布的时间。
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name:
- 这是一个字符串列表，列出了当前发布状态的所有关节的名称。
- 关节名称包括：
wheel_front_left_joint: 前左轮关节wheel_front_right_joint: 前右轮关节wheel_rear_left_joint: 后左轮关节wheel_rear_right_joint: 后右轮关节
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position:
- 这是一个浮点数列表，表示每个关节的位置（通常是角度或位移，取决于关节类型）。
- 所有关节的位置都是
0.0，表明这些关节当前都处于其初始或参考位置。
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velocity:
- 这是一个空的浮点数列表，表示没有提供关于关节速度的信息。
- 这可能是因为当前没有监测或发布关节速度数据。
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effort:
- 这也是一个空的浮点数列表，表示没有提供关于关节所施加的努力（如扭矩或力）的信息。
- 同样，这可能是因为当前没有监测或发布这类数据。
总结：
/joint_states话题提供了关于机器人四个轮子关节的位置信息。- 所有关节的位置均为
0.0，且没有提供速度和努力的数据。 - 如果需要更多信息（如速度和努力），可能需要检查机器人系统是否配置为发布这些额外的状态信息。
以上为生成回答，仅供参考～
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@小伊
我使用rviz2 打开TF topic发现有问题：
map->base_frontprint 和odom->baseprint 是没有的，具体截图如下：
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由于我无法直接查看你提供的截图，我将基于你描述的问题提供一些可能的解决方案和检查步骤。你提到在RViz2中打开TF（Transform）topics时发现
map->base_frontprint和odom->baseprint这两个转换不存在。这里有几个可能的原因和解决方法：-
检查TF发布：
- 确认是否有节点正在发布
map->base_frontprint和odom->baseprint这两个转换。你可以使用ros2 topic list查看所有发布的主题，然后使用ros2 topic echo /tf [message_type]（通常message_type是tf2_msgs/msg/TFMessage）来查看TF消息的内容。 - 确认TF广播的帧名称是否正确。根据你提供的信息，可能存在拼写错误（例如
base_frontprint可能应该是base_footprint）。
- 确认是否有节点正在发布
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检查节点和包：
- 确认是否有相关的节点（如定位节点、SLAM节点等）正在运行，并且这些节点负责发布TF转换。
- 检查是否有相关的ROS2包被正确安装和配置。
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检查RViz2配置：
- 在RViz2中，确保你已经添加了TF显示项（通常是通过Add -> By display type -> TF）。
- 检查在RViz2的TF显示设置中，是否选择了正确的坐标系（Fixed Frame）。通常，这可以是
map、odom或base_link等。
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检查启动文件或配置文件：
- 如果你使用启动文件（如
.launch.py或.launch.xml），检查是否所有必要的节点都被正确启动。 - 检查是否有任何参数被错误设置，这可能影响到TF的发布。
- 如果你使用启动文件（如
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查看日志和错误信息：
- 使用
ros2 node list查看所有活动的节点。 - 使用
ros2 node info /node_name查看特定节点的详细信息。 - 查看ROS2的日志输出（通常通过
ros2 console或直接在终端中查看），查找可能的错误信息或警告。
- 使用
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重启ROS2系统：
- 有时候，简单地重启ROS2系统（停止所有节点，然后重新启动它们）可以解决TF相关的问题。
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确保时间同步：
- 在使用多节点和TF时，确保所有节点都使用相同的时间源（如ROS2的时间服务）。时间不同步可能导致TF问题。
如果上述步骤都不能解决问题，你可能需要更详细地检查你的系统配置或寻求来自ROS2社区或特定ROS2包的帮助。
以上为生成回答，仅供参考～
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请问这个问题后来解决了么？我遇到了类似的问题
