ros2 imu localization
时间: 2025-03-06 09:34:55 浏览: 73
### ROS2 中 IMU 定位教程及实现
#### 使用 `robot_localization` 软件包融合 IMU 数据
在 ROS2 中,可以利用 `robot_localization` 软件包来处理来自惯性测量单元 (IMU) 的数据并将其与其他传感器的数据相融合以提高定位精度。该软件包支持扩展卡尔曼滤波器(EKF)[^1] 和无迹卡尔曼滤波器(UKF),能够接收多种类型的输入消息。
对于包含姿态估计的任务而言,通常会将 IMU 提供的姿态角(即偏航、俯仰和滚转角度)、线加速度以及角速度作为观测值传递给 EKF 或 UKF 进行状态更新。值得注意的是,在实际应用过程中,由于轮式移动平台主要关心平面内的运动特性,因此一般只关注于二维平面上的位置变化情况及其对应的朝向信息。
为了使 IMU 参与到机器人的全局坐标系下的位置估算当中去,还需要确保 IMU 设备所发布的 TF 坐标变换关系正确设置好,并且要让 IMU 输出的话题名称匹配上 `robot_localization` 所期望订阅的主题名。
下面给出一段简单的 Python 代码片段用于启动带有 IMU 输入源配置好的节点实例:
```python
from launch import LaunchDescription
from launch_ros.actions import Node
def generate_launch_description():
return LaunchDescription([
Node(
package='robot_localization',
executable='ekf_node',
name='ekf_se_imu',
output='screen',
parameters=[{
'frequency': 30.0,
'sensor_timeout': 0.1,
'two_d_mode': True,
'odom_frame': 'odom',
'base_link_frame': 'base_footprint',
'world_frame': 'odom',
'imu0': '/imu/data',
'imu0_config': [False, False, False,
True, True, True,
False, False, False,
True, True, True,
True],
'imu0_queue_size': 10,
'imu0_remove_gravitational_acceleration': True}]
)
])
```
上述脚本定义了一个名为 `ekf_se_imu` 的节点,它通过读取 `/imu/data` 主题上的 IMU 测量结果来进行自我修正。这里特别指定了仅考虑水平方向的速度分量(`two_d_mode`),这与大多数地面车辆的应用场景相符;同时也启用了去除重力影响的功能选项(`remove_gravitational_acceleration`)以便更精确地反映物体的真实加速状况。
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