原因在于我们fixed-frame选择的是base_link,base_link的位置本来就在left_wheel_link和right_wheel_link只上,那该怎么办呢? 其实很简单,我们增加一个虚拟link和关节,这个关节与base_link相连,位置位于base_link向下刚好到车轮下表面的位置。 来,让我们**给base_link添加一个父link-base_footprint**,新增的URDF代...
在移动机器人系统中,坐标系一样至关重要,比如一个移动机器人的中心点是基坐标系Base Link,雷达所在的位置叫做雷达坐标系laser link,机器人要移动,里程计会累积位置。 这个位置的参考系叫做里程计坐标系odom,里程计又会有累积误差和漂移,绝对位置...
"base_footprint" - 地图中机器人中心的投影(无高度) “base_stabilized” - 添加关于机器人高度相对于地图 /odom 层的信息。 “base_link” - 机器人的中心 定位两个重要部分(以高速率可靠地完成TF坐标树需要传感器融合): 快速,但由于不确定性或漂移而导致误差。 随着时间的推移给出位置变化 w.r.t. 初始...
原因在于我们fixed-frame选择的是base_link,base_link的位置本来就在left_wheel_link和right_wheel_link只上,那该怎么办呢? 其实很简单,我们增加一个虚拟link和关节,这个关节与base_link相连,位置位于base_link向下刚好到车轮下表面的位置。 来,让我们给base_link添加一个父link-base_footprint,新增的URDF代码如下:...
“base_link” - 机器人的中心 定位两个重要部分(以高速率可靠地完成TF坐标树需要传感器融合): 基础坐标变换树 如果不用base_link,也可以是base_footprint。 取决于机器人和开发人员具体设定。 传感器融合 例如:robot_localization 功能包 这是一个支持研究论文中的实验的功能包。
设置好这个变换树后,将base_laser坐标系中接收到的激光扫描变换至base_link坐标系就如同调用TF2库一样简单。这样,机器人现在就可以使用这些变换树信息来对base_link坐标系中的激光扫描进行推理,并安全地规划路径绕过机器人环境中的障碍物。 静态坐标变换发布者节点运行演示 ...
这意味着腿的位置取决于base_link的位置。 ros2 launch urdf_tutorial display.launch.py model:=urdf/02-multipleshapes.urdf 这两个形状彼此重叠,因为它们共享相同的原点。 如果我们希望它们不重叠,我们必须定义更多的原点。 原点 R2D2的腿在侧面连接到躯干的上半部。
~base_frame_id (string, default: ”base_link”) ~global_frame_id (string, default: ”map”) ~scan_topic (string, default: ”scan ”) ~min_particles (int, default: 100) ~max_particles (int, default: 5000) turtlebot3-burger amcl参数 ...
frame_id:'base_link'position: [1.2,3.4,5.6] orientation: [-3.1415269, -1.57079632,0] #RPY cone_sides:4sensor_pose: frame_id:'gripper_cam_link'position: [1.2,3.4,5.6] orientation: [-3.1415269, -1.57079632,0] #RPY max_view_angle:1.1max_range_angle:0.55weight:1.0 ...
<gazebo reference="caster_link"> <mu1 value="0.0"/> <mu2 value="0.0"/> <kp value="1000000.0" /> <kd value="10.0" /> </gazebo> 其中mu1,mu2代表摩擦力,kp,kd代表刚性系数。 2.为FishBot添加物理惯性 利用上面的方法公式,为我们的fishbot哥哥link添加好物理属性,完成后的base_link如下: ...