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ros2下使用robot_localization跑仿真,在给线速度x=1,y=1,角速度z=0.1时,odom发生交大偏移,请问大佬们怎么解决?
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如题,在使用robot_localization包时出现了定位不准确的问题。
现象:在线速度x=0.1,y=0.1角速度为0时,轴x和y上的误差都在0.16m;当速度x=1,y=1,角速度为0时误差为1.4m;当线速度x=1,y=1,角速度为0.1时,开始出现几十米的误差,且一直在增长。
我的配置文件如下:(协方差没有设置,是因为原来是用的协方差对于x',y',z'的修正较大,导致严重的位姿抖动;所以选择直接用了默认的)global_ekf_param
global_ekf_localization_node:
ros__parameters:
frequency: 30.0
sensor_timeout: 0.1
two_d_mode: true
transform_time_offset: 0.031
transform_timeout: 0.0
print_diagnostics: true
debug: truemap_frame: map odom_frame: odom base_link_frame: base_footprint world_frame: map # ------------------------------------- # Wheel odometry: odom0: odom_track odom0_config: [false, false, false, false, false, false, true, true, true, false, false, true, false, false, false] odom0_queue_size: 10 odom0_nodelay: true odom0_differential: false odom0_relative: false # ------------------------------------- # GPS odometry: odom1: odometry/gps odom1_config: [true, true, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false] odom1_queue_size: 10 odom1_nodelay: true odom1_differential: false odom1_relative: false # -------------------------------------- # imu configure: imu0: imu imu0_config: [false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false] imu0_nodelay: true imu0_differential: false imu0_relative: false imu0_queue_size: 10 imu0_remove_gravitational_acceleration: true # -------------------------------------- # gps imu configure: imu1: gps_imu imu1_config: [false, false, false, false, false, true, false, false, false, false, false, false, false, false, false] imu1_nodelay: true imu1_differential: false imu1_relative: false imu1_queue_size: 10 imu1_remove_gravitational_acceleration: false # -------------------------------------- # imu configure: imu2: imu imu2_config: [false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false] imu2_nodelay: true imu2_differential: true imu2_relative: false imu2_queue_size: 10 imu2_remove_gravitational_acceleration: true use_control: false permit_corrected_publication: true smooth_lagged_data: true history_length: 1. dynamic_process_noise_covariance: true
-
针对你遇到的问题,首先需要明确的是,
robot_localization
包依赖于高质量的传感器数据和合理的配置参数。从你提供的配置和问题描述来看,这里有几个可能的原因和解决方案:1. 传感器数据质量
- 里程计数据:确保里程计(Odometry)数据准确无误。在仿真中,里程计数据通常由仿真软件(如Gazebo)提供,但可能存在误差。检查仿真模型中的轮子打滑、摩擦系数等设置。
- IMU数据:IMU数据对于姿态估计非常关键。确保IMU数据在仿真中也是准确的,并且与机器人的物理模型相匹配。
2. 配置问题
- 协方差设置:虽然你提到设置协方差会导致抖动,但完全使用默认值可能不是最佳选择。你可能需要根据你的传感器特性和系统需求来调整协方差矩阵。例如,如果里程计数据相对可靠,可以增加其线性速度的协方差置信度。
- IMU使用:你配置了多个IMU输入,但实际上可能只需要一个。确保只使用一个IMU,并且配置正确(如是否去除重力加速度)。
- GPS配置:如果你的仿真环境中没有GPS信号或GPS信号不准确,你应该将GPS的置信度设置为非常低或者完全禁用。
3. 动力学模型
- 角速度的影响:当角速度增加时,定位误差可能会显著增加,特别是如果里程计数据没有很好地考虑旋转对位移的影响。确保里程计模型能够准确反映机器人的运动。
- 过程噪声:你可能需要调整过程噪声的协方差矩阵,特别是当机器人运动状态快速变化时。
dynamic_process_noise_covariance
设置为true
可能是个好开始,但你可能需要根据实际情况调整噪声值。
4. 调试和测试
- 逐步增加速度:从较低的速度开始,逐渐增加速度,观察误差如何变化。这可以帮助你确定问题是在什么速度下开始出现的。
- 查看日志和诊断信息:
robot_localization
提供了丰富的诊断信息,包括每个传感器输入的状态和估计的误差。使用这些信息来识别问题源。 - 使用可视化工具:使用如RViz等工具来可视化机器人的状态和轨迹,这有助于直观地看到问题所在。
5. 咨询和社区支持
- 查看文档和示例:确保你已经仔细阅读了
robot_localization
的官方文档和示例配置。 - 搜索类似问题:在ROS社区、论坛或GitHub问题跟踪器中搜索类似的问题和解决方案。
- 询问专家:如果问题仍然无法解决,考虑在ROS社区中寻求帮助,或者联系
robot_localization
的开发者。
希望这些建议能帮助你解决问题!
以上为生成回答,仅供参考~