本节会介绍陀螺仪Imu数据的发布和订阅。陀螺仪在cartographer中主要用于前端位置预估和后端优化。 1:sensor_msgs/Imu消息类型 在终端查看消息数据结构: rosmsg show sensor_msgs/Imu Odometry消息类型数据结构如下: Header header geometry_msgs/Quaternion orientation float64[9] orientation_covariance // Row major ...
但在ROS 2中发布IMU数据时并不需要而且也不能发布所有这30个字段值。具体可以发布哪些数据,需要通过ROS中的sensor_msgs/Imu消息类型接口定义来确定,其定义如下: std_msgs/Header header geometry_msgs/Quaternion orientation float64[9] orientation_covariance # Row major about x, y, z axes geometry_msgs/Vecto...
1:sensor_msgs/Imu消息类型 2:发布Imu消息 3:订阅Imu消息 1:sensor_msgs/Imu消息类型 在终端查看消息数据结构: rosmsgshowsensor_msgs/Imu Odometry消息类型数据结构如下: Headerheadergeometry_msgs/Quaternionorientationfloat64[9]orientation_covariance// Row major about x, y, z axesgeometry_msgs/Vector3angular...
本节内容探讨了在cartographer中发布与订阅陀螺仪Imu信息的方法。首先，需要了解消息类型——sensor_msgs/Imu，该消息包含线加速度、角速度和姿态等关键数据。其中，姿态使用四元数表示，而covariance则体现了数据的误差范围。对于发布Imu消息，使用了LPMS-IG1 RS232陀螺仪，该设备能够提供角速度、线加速度和...
【ROS2机器人入门到实战】Gazebo仿真插件之IMU,惯性测量单元是测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置。一般的,一个IMU包含了三个单轴的加速度计和三个单轴的
大家好,我是小鱼,上节课通过配置两轮差速控制器我们已经成功的让fishbot在gazebo中动了起来,本节课我们通过给fishbot的URDF配置IMU传感器插件,让IMU模块工作起来。 1.惯性测量单元IMU介绍 惯性测量单元是测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置。一般的,一个IMU包含了三个单轴的加速度计和三...
消息类型Imu from sensor_msgs.msg import Imu 导入一种消息类型Imu,这是一种标准的传感器消息类型,官方文档sensor_msgs/Imu 消息类型中重要部分摘录如下: geometry_msgs/Quaternion orientation float64[9] orientation_covariance # Row major about x, y, z axes ...
imu_data(sensor_msgs/Imu) vo(nav_msgs/Odometry) 其中imu发布函数为 sensor_msgs::Imu imu; imu.header.stamp = measurement_time; imu.header.frame_id = imu_frame_id; quaternionTFToMsg(differential_rotation, imu.orientation); // i do not know the orientation covariance ...
创建扩展卡尔曼滤波配置文件。新建yaml格式参数文件，定义输入源为odom和imu。设置process_noise_covariance矩阵参数，建议初始值取对角阵[0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1]。调整sensor_timeout参数为0.5秒，设定odom数据为相对位姿测量，勾选twist_linear字段融合线速度信息。配置坐标系变换参数。在launch文件中指定...
$ ros2 topic echo /bno055/imu --- header: stamp: sec: 1646734954 nanosec: 437958441 frame_id: bno055 orientation: x: -0.7040389602526628 y: -0.06475815663875814 z: -0.07177718398414663 w: 0.7035506800895053 orientation_covariance: - 0.0159 - 0.0 - 0.0...