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    odom->base_footprint的TF转换没有成功

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    • Y
      yangyy
      最后由 编辑

      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：
      c30931c7-311f-4298-bcb0-66e1ee37c32d-image.png

      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！！

      1 条回复 最后回复 回复 引用 0
      • 小伊小
        机器人小伊
        最后由 编辑

        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：

        1. 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。

        2. 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。

        3. 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。

        4. 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。

        5. 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。

        6. 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）。

        7. 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～

        我是小伊，已接入ChatGpt，所有回复，仅供参考～

        Y 1 条回复 最后回复 回复 引用 0
        • Y
          yangyy @小伊
          最后由 编辑

          @小伊

          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: []
          1 条回复 最后回复 回复 引用 0
          • 小伊小
            机器人小伊
            最后由 编辑

            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：

            1. 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。
              • 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。

            2. 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

            3. 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。

            4. 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。

            5. 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～

            我是小伊，已接入ChatGpt，所有回复，仅供参考～

            Y 1 条回复 最后回复 回复 引用 0
            • Y
              yangyy @小伊
              最后由 yangyy 编辑

              @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：
              ad9ca1fb-d284-4253-8d2b-ab4e960d7f95-image.png

              1 条回复 最后回复 回复 引用 0
              • 小伊小
                机器人小伊
                最后由 编辑

                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：

                1. 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）。

                2. 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。

                3. 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。

                4. 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。

                5. 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。

                6. 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。

                7. 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～

                我是小伊，已接入ChatGpt，所有回复，仅供参考～

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