一、TF树介绍

在机器人系统中，存在运动学模型和动力学模型。对于刚体机器人，动力学模型基于刚体动力学，代表机器人系统在运动过程中力/力矩与其运动状态的变化关系。而运动学模型则由一系列固连在不同位置的坐标系来表示，仅仅代表机器人的运动状态。例如，对于多自由度机械臂，其运动学模型为末端位置到各个关节角的坐标变换关系；对于旋翼无人机，主要的运动学关系是机体固连坐标系与世界坐标系之间的变换。

TF树在ROS中的作用就是对应于这些不同位置固连坐标系之间的变换关系，以显示机器人的运动状态。TF树的广播器和监听器的基本书写形式可以通过实际例子进行分析，从中可以展示如何提取和应用TF变换的信息。总的来说，TF树是ROS中非常重要的一部分，它维护了整个机器人甚至地图的坐标转换关系。

对于一个完整的机器人来说，会有很多个坐标系，如下图：

每广播一个坐标关系，ROS都会把他加入到一个列表中维护起来，这个列表就是TF树。
TF树是ROS中管理坐标系变换关系的一种数据结构，它对应于机器人不同位置固连坐标系之间的变换关系，以显示机器人的运动状态。TF的本质是一个树状的数据结构，所以被称为TF树。

此外，TF库也是ROS中的一个重要组成部分，它允许用户随时记录并管理多个坐标系之间的变换关系。tf库维护了坐标系之间的关系，并在时间上缓冲这种关系，使用户能够在任何所需的时间点在任何两个坐标系之间转换点、向量等。

二、TF2与TF

TF主要用于机器人在不同坐标系下的运动和感知的控制和导航等任务。然而，TF2已经取代了TF，并且是TF的超集。因此，对于新用户来说，建议学习TF2而非TF。

在行为和API方面，TF1.x和TF2有根本区别。这些区别主要体现在执行方式（TF2中的Eager Execution）、变量、控制流、张量形状和张量相等性比较上，TF2使用了一组不同的运行时。此外，TF2增强了内聚性，不同类型的API实现做了分包处理。具体来说，TF对应的是tf包，而TF2对应的是tf2和tf2_ros包。

在实现效率上，TF2也更胜一筹。例如，在Tensorflow 1.x中，图执行模式主要通过“直接构建计算图 + tf.Session"进行操作。而在TF2中，这种操作方式得到了优化。总的来说，TF2在功能上比TF更为强大和高效。

三、构建TF树

使用以下命令可以把TF树保存为pdf文档（如果没有安装 tf2_tools 需要先安装 sudo apt install ros-noetic-tf2-tools）：

rosrun tf2_tools view_frames.py

执行后会打印入下日志：
[INFO] [1704000786.800796]: Listening to tf data during 5 seconds...
[INFO] [1704000791.808397]: Generating graph in frames.pdf file...

实验步骤：

• 运行前文编译的静态坐标转换节点： rosrun tf2_learning tf2_learning_broadcast
• 运行前文编译的动态坐标转换节点：rosrun tf2_learning tf2_learning_dynamic_broadcast
• 启动小乌龟，发布小乌龟的世界坐标位姿：rosrun turtlesim turtlesim_node
• 保存TF树pdf文档：rosrun tf2_tools view_frames.py
• 查看pdf文档：evince frames.pdf（也可以直接双击打开文档）

可以发现，我们发布了两组坐标关系bask_link -> laser 和 world -> turtle1 ，base_link 与 world 的坐标关系没有发布，所以有两棵TF树，现在我们发布base_link 与 world 的坐标关系来看看效果。

ROS为我们封装了单次发布坐标关系的节点，使用方法如下：

rosrun tf2_ros static_transform_publisher param0 param1 param2 param3 param4 param5 param6 param7
后面有8个参数，依次表示：
x偏移量 y偏移量 z偏移量 z偏航角度 y俯仰角度 x翻滚角度 父级坐标系 子级坐标系

我们发布 base_link 与 world 的坐标关系：

位置偏移量为：(0.5, 0.8, 0)

旋转偏移量为：(1.57, 0.0, 0.0) 角度单位为弧度

所以命令如下：

rosrun tf2_ros static_transform_publisher 0.5 0.8 0 0 0 1.5 /world /base_link

查看TF树如下：

四、rviz查看TF坐标关系

• 输入命令：rviz
• 在启动的 rviz 中设置 Fixed Frame 为 world
• 点击左下的 Add 按钮，在弹出的窗口中选择 TF 组件，即可显示坐标关系。

如下：