（1）数据融合-ROS轮式机器人数据融合-GPS

地热电缆（1）数据融合-ROS轮式机器⼈数据融合-GPS

1. 可⾏的主题

Robot Pose EKF节点订阅下⾯的主题：

/odom 2D消息<nav_msgs::Odometry>

/imu_data 3D消息<sensor_msgs::Imu>

/vo 3D消息<nav_msgs::Odometry>

要在⾃⼰的传感器中使⽤EKF，应该将传感器数据发布在这三个主题中，传感器应该发布机器⼈本体坐标系相对世界坐标系的关系。每个传感器可以基于不同的世界坐标系。注意：每个主题只能接受⼀个传感器输⼊，将来的版本可能会增加多个传感器输⼊，当前最普遍的输⼊数据是/vo主题的odometry消息。它包含3D姿态、速度及其协⽅差。所以最适合将⾃主的传感器增加在其中。

不锈钢抛光轮2. Building a GPS sensor message构建GPS传感器数据

GPS传感数据是3D⽆朝向信息的数据，GPS传感器发布的数据类似下⾯：

msg.header.stamp = gps_time // time of gps measurement

msg.header.frame_id = base_footprint // the tracked robot frame

msg.pose.pose.position.x = gps_x // x measurement GPS.

msg.pose.pose.position.y = gps_y // y measurement GPS.

msg.pose.pose.position.z = gps_z // z measurement GPS.

msg.ientation.x = 1 // identity quaternion

msg.ientation.y = 0 // identity quaternion

msg.ientation.z = 0 // identity quaternion

msg.ientation.w = 0 // identity quaternion

variance = {

cox_x, 0, 0, 0, 0, 0, // covariance on gps_x

0, cov_y, 0, 0, 0, 0, // covariance on gps_y

感温元件0, 0, cov_z, 0, 0, 0, // covariance on gps_z

0, 0, 0, 99999, 0, 0, // large covariance on rot x

0, 0, 0, 0, 99999, 0, // large covariance on rot y

0, 0, 0, 0, 0, 99999 } // large covariance on rot z

狭基线纹香茶菜2.1 使⽤GPS驱动器发布NavSatFix

</node>

映射主题名称

GPS传感器发布gps_meas主题，EKF节点希望处理的是 odom主题的odometry消息，为了连接GPS传感器与EKF节点，我们将vo映射到gps_meas上，因此在launch⽂件中增加下⾯的数据:

>模板支撑体系

本文发布于:2024-09-24 14:33:19，感谢您对本站的认可！

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