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    使用robot_localization遇到的问题

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    • 2
      初心゛
      最后由 编辑

      在使用LIO-SAM进行定位的时候,因为odom累计误差太大,因此我想着使用robot_localization,但是运行效果在rviz看base_link和全局路径对不上了。如下:3e4ae396-03b5-4dce-ade4-fa0294977004-图片.png
      这个base_link和激光雷达数据是对不上地图的。在没使用robot_localization,仅仅是使用LIO-SAM进行定位的时候,不会出现这个问题,会是什么原因导致的呢?以下是我的TF树:b4cfba23-2ba9-4c93-8e17-8a0895a5b5c7-图片.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

        当您在使用robot_localization时遇到base_link和全局路径对不上地图的问题,可能是由于几个原因导致的。以下是一些可能的原因和解决方案:

        1. 参数配置问题:

          • robot_localization的配置参数可能不正确,比如odom_frame、base_link_frame、world_frame等参数是否与您的TF树和LIO-SAM的输出相匹配。
          • process_noise_covariance、measurement_noise_covariance和initial_estimate_uncertainty等噪声和不确定性参数设置得是否合适。
        2. 时间同步问题:

          • 确保所有传感器数据(如激光雷达、IMU等)都是时间同步的。时间戳的不一致可能导致定位不准确。
        3. TF树问题:

          • 检查TF树是否正确。确保odom到map的转换是通过robot_localization发布的,并且base_link到odom的转换是来自LIO-SAM或其他里程计来源的。
          • 如果TF树中有多个odom到map的发布者,可能会产生冲突。
        4. 坐标系不匹配:

          • 确保所有坐标系(如base_link、odom、map等)的定义和转换都是一致的。
        5. 初始化问题:

          • robot_localization的初始姿态可能不准确。确保在启动robot_localization之前,您已经通过其他方式(如手动放置)给出了一个相对准确的初始姿态估计。
        6. 多传感器融合问题:

          • 如果您正在使用多个传感器(如激光雷达和IMU)进行融合,确保它们的校准是正确的,并且它们的测量数据在robot_localization中得到了正确的处理。
        7. 地图问题:

          • 确保您使用的地图是准确的,并且与当前环境相匹配。
        8. 动态环境:

          • 如果您的机器人在一个动态环境中运行,那么robot_localization可能会受到移动障碍物的影响。考虑使用一种能够处理动态环境的定位方法。

        为了诊断问题,您可以尝试以下步骤:

        • 检查robot_localization的配置文件,确保所有参数都设置得正确。
        • 使用rosbag记录数据,并在离线模式下重放数据以进行调试。
        • 使用rviz的TF显示功能来检查TF树和转换是否正确。
        • 查看robot_localization的日志文件或输出,以查找可能的错误或警告消息。
        • 尝试简化问题,例如只使用激光雷达数据进行定位,看看是否仍然存在问题。如果是这样,那么问题可能与robot_localization无关,而可能与LIO-SAM或传感器数据有关。

        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~

        1 条回复 最后回复 回复 引用 0
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