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ros2 robot_localization
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@王涛 很有可能是IMU坐标系问题造成的
参考文档：http://docs.ros.org/en/noetic/api/robot_localization/html/preparing_sensor_data.html
IMU应该转换到NEU坐标系上，他们之间的位置关系要通过静态TF进行变换
从官方网站提取一段：
sensor_msgs/Imu - IMU消息目前存在一些歧义，但ROS社区正在解决这个问题。大多数IMU本身报告的方向数据是固定在世界中的坐标系，其X、Y和Z轴分别由指向磁北极和地球中心的向量定义，其中Y轴面向东（与磁北向量相差90度）。这个坐标系通常被称为NED（North, East, Down）。然而，REP-103为室外导航指定了一个ENU（East, North, Up）坐标系。截至本文撰写时，假定所有IMU数据都采用ENU坐标系，并且不使用NED坐标系数据。这可能会在将来发生变化，但目前，用户应确保在将数据与任何节点一起使用之前，将数据转换为ENU坐标系。
IMU也可能以其“中立”位置以外的姿态放置在机器人上。例如，用户可能将IMU安装在机器人的侧面，或者将其旋转，使其面向机器人的前方以外的方向。这个偏移通常由从参数到IMU消息的base_link_frame_id的静态转换来指定。在中，状态估计节点会自动校正传感器的方向，以使其数据与参数指定的坐标系对齐。
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@小鱼 感谢大佬解答 现在梳理了一下 还是有小问题
1：根据淘宝imu店家的意思 把imu调整为 x y z 为北西天， 家电说输出数据直接可以对接ros不需要转换了
2调整以后 发现odom初始状态 z轴已经转为朝上， 但是x y轴依然和base_footprint有45度的夹角!
看上面的图片 初始位置 odom和小车tf之间存在夹角
如果小车直线x运动，在odom y轴上也会产生位移，现在看一下 imu的配置文件
imu的话题发布为imu， 平滑包里面也改为了imu
imu的 话题里面的fram_id 改为了 imu_link ,和urdf里面的imu_link名字也统一起来了，因为imu模块在小车上并不是中心放置，所以也特意留意了这个名字的统一，如下图
3： 然后又进行了一些测试， 把平滑包里面的imu全部改为false， 只使用编码器odom来输出，
进行x轴移动，发现虽然不准确但是是正确的。
可以看出不使用imu数据 初始位置 和移动 tf都还算正常，加上imu数据以后
odom的初始位置就和小车有45度夹角，
希望大佬帮我解答一下 -
@小鱼
我用echo输出了 小车编码器的 odom话题，同时输出了imu的话题 想要寻找区别，定位到一个有差异的地方用轮编码器计算出的odom四元数数据，会在每一次重新开启节点的时候x y z w 为：0 0 0 1
而imu的话题四元数 的x y z w，不会初始化， 而是会继续上一次的数据
我猜测是imu是上电就运行，它的四元数信息有融合过磁力计， 所以不会重置。
我继续测试，
在小车开启的时候， 用键盘控制小车旋转，一直转到imu的四元数 接近 0 0 0 1这个数据，
然后退出全部节点，再重启节点， 发现imu寺院是还是退出前的数据，odom恢复为 0 0 0 1
然后用rviz观察平滑包输出的tf信息， 发现odom和base_footprint 之间的夹角非常的小了， -
@王涛 那就是IMU工作模式问题，用了地磁，上电没有校零，应该可以直接改模式，你问问卖家
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@小鱼 是的
我用了robot_localization 最新的yaml文件， 里面有配置选项可以设置相对imu 这个问题已经解决了 谢谢大佬 -
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@小鱼 现在又有一个新的问题
我现在是差速车
robot_localization使用的输入源odom话题里面的x y位置数据 是利用编码器的弧度+x轴速度 利用三角函数计算出的x y值
x y速度是有误差的，利用时间积分计算出的弧度误差会越来越大，导致计算出的x y值越来越偏离实际，对robot_localization不仅会失去参考价值，而且还会起反作用。robot_localization的输出信息z轴弧度是imu输入经过map反馈然后输出的相对准确的弧度。
我在考虑能否把输出后的 z轴弧度代替 编码器计算x y值三角函数里面的弧度，从而使 x y也相对准确。但是不知道怎么把robot_localization输出的小车z弧度读取出来，是可以读取相应的话题 还是要利用tf转换出来小车z轴弧度呢？
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@王涛 把imu的z代入两轮差速模型中进行计算即可
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@小鱼 imu的z是四元数格式 怎么转换为弧度呢？
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@小鱼
请问我画圈的这个是不是z轴偏航角呢？ 直接利用后面的公式就能计算出来了吗 -
@王涛 是的，可以让小伊直接把代码写出来
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@王涛 有没有融合效果对比比较明显的数据集啊
