SLAM笔记——turtlebot传感器ekf实验实验

news2025/1/6 19:01:11

这里写目录标题

  • 实验内容
  • 实验准备
    • msg数据类型
    • 给uwb和odom增加噪声
    • robot_pose_ekf
    • 发布路径
  • 实验结果

实验内容

本实验将在gazebo仿真环境中使用ekf进行传感器数据融合。本文使用turtlebot3进行实验，turtlebot本身会发布odom和imu。imu的误差可以在urdf文件中进行调整，但是gazebo提供的odom却是完美的，因此我们需要手动给其添加误差，这个误差是累积的。另外我们还将提供一个全局的定位观测（通常为gps或uwb），这个我们将直接获取机器人的真实位姿并加上误差。
实验代码在github中，里面robot_pose_ekf是和官网上有点不同的（增加了gps，并且取消了发布odom的tf，因为会冲突）。sensor_data_processing则是实验内容。

实验准备

msg数据类型

首先我们对传感器的消息类型要有所了解，需要用到的基本上都在下面三个包中：
geometry_msgs最基本的包，包含了速度、加速度、角速度、角加速度、位姿的各种表示方法等多种基本的消息类型，被其他自定义数据类型包裹
sensor_msgs提供了imu，可以看到里面包含了四元数表示的旋转、角速度、三轴加速度以及各自的误差矩阵。其中会被用到的其实只有旋转，这也说明这个程序中imu无法单独使用。
nav_msg提供了odom，odom有位姿pose和速度twist两个数据，被用到的只有pose。
gps/uwb只能提供位置信息，没有旋转信息，我们还是使用odom类型，但是把误差矩阵后三项和旋转有关的都置一个很大的数字。

给uwb和odom增加噪声

gazebo中给的odom是完美的，所以我们需要给它增加噪声，这个噪声是累加的，因此我们需要记录前一次odom数据做差，加上噪声融入到新的odom_noise中去。另外，噪声我设置xy轴一样，theta单独误差，可以通过launch配置。并且只有在机器人移动时才增加误差，避免漂移，平移时增加xy方向误差，旋转时增加theta误差。

#include"ros/ros.h"
#include"nav_msgs/Odometry.h"
#include"geometry_msgs/PoseStamped.h"
#include"sensor_msgs/Imu.h"
#include"tf2/LinearMath/Quaternion.h"
#include"tf2/LinearMath/Matrix3x3.h"
// boost
#include"boost/thread/thread.hpp"

class NoiseAdder
{
public:
    NoiseAdder(ros::NodeHandle &nh, ros::NodeHandle &private_nh)
    :nh_(nh),
    private_nh_(private_nh)
    {
        // 初始化参数
        if(!private_nh_.getParam("uwb_noise",uwb_std))
            uwb_std=0.1;
        if(!private_nh_.getParam("odom_noise_xy",odom_noise_xy))
            odom_noise_xy=0.05;
        if(!private_nh_.getParam("odom_noise_theta",odom_noise_theta))
            odom_noise_theta=0.01;
        // 订阅odom
        odom_sub = nh_.subscribe("odom", 10, &NoiseAdder::odomCallback, this);
        // 订阅imu（为了时间同步）
        imu_sub = nh_.subscribe("imu", 10, &NoiseAdder::imuCallback, this);

        // 发布odom_noise
        odom_noise_pub = nh_.advertise<nav_msgs::Odometry>("odom_noise", 10);
        // 发布uwb
        uwb_noise_pub = nh_.advertise<nav_msgs::Odometry>("uwb", 10);
        // 发布imu
        imu_pub = nh_.advertise<sensor_msgs::Imu>("imu_fake", 10);
    }
    // imu回调函数
    void imuCallback(const sensor_msgs::Imu::ConstPtr &imuu)
    {
        // 上锁
        boost::mutex::scoped_lock lock(mutex);
        // copy imu
        imu = *imuu;
        publish();
    }

    // odom回调函数
    void odomCallback(const nav_msgs::Odometry::ConstPtr &odom)
    {
        // 上锁
        boost::mutex::scoped_lock lock(mutex);
        // 判断是否为第一次收到
        if(first_odom)
        {
            last_odom=*odom;
            odom_noise=*odom;
            first_odom=false;
            return ;
        }
        // 发布uwb_noise
        uwb_noise.header = odom->header;
        uwb_noise.child_frame_id = odom->child_frame_id;
        uwb_noise.pose.pose.position.x = odom->pose.pose.position.x + gaussianNoise(0, uwb_std);
        uwb_noise.pose.pose.position.y = odom->pose.pose.position.y + gaussianNoise(0, uwb_std);
        uwb_noise.pose.pose.position.z = odom->pose.pose.position.z;
        uwb_noise.pose.pose.orientation.w = 1.0;
        // 修改协方差
        uwb_noise.pose.covariance[0] = uwb_std;
        uwb_noise.pose.covariance[7] = uwb_std;
        uwb_noise.pose.covariance[14] = 0.000001;
        uwb_noise.pose.covariance[21] = 9999999;
        uwb_noise.pose.covariance[28] = 9999999;
        uwb_noise.pose.covariance[35] = 9999999;
        uwb_noise_pub.publish(uwb_noise);

        // 判断与上一次有没有运动，eps表示误差
        if (fabs(odom->pose.pose.position.x - last_odom.pose.pose.position.x) < eps &&
            fabs(odom->pose.pose.position.y - last_odom.pose.pose.position.y) < eps &&
            fabs(odom->pose.pose.orientation.w - last_odom.pose.pose.orientation.w) < eps)
        {
            ROS_INFO("Stop");
            last_odom = *odom;
            odom_noise_pub.publish(odom_noise);
            return;
        }
        
        ROS_INFO("Move");
        odom_noise.header = odom->header;
        odom_noise.child_frame_id = odom->child_frame_id;
        // 如发生平移，位置累加噪声
        if(fabs(odom->pose.pose.position.x - last_odom.pose.pose.position.x) > eps ||
            fabs(odom->pose.pose.position.y - last_odom.pose.pose.position.y) > eps )
        {
            odom_noise.pose.pose.position.x = odom_noise.pose.pose.position.x + (odom->pose.pose.position.x-last_odom.pose.pose.position.x) + gaussianNoise(0, odom_noise_xy);
            odom_noise.pose.pose.position.y = odom_noise.pose.pose.position.y + (odom->pose.pose.position.y-last_odom.pose.pose.position.y) + gaussianNoise(0, odom_noise_xy);
            odom_noise.pose.pose.position.z = odom->pose.pose.position.z;
        }
        // 添加姿态噪声
        tf2::Quaternion q;
        q.setX(odom->pose.pose.orientation.x);
        q.setY(odom->pose.pose.orientation.y);
        q.setZ(odom->pose.pose.orientation.z);
        q.setW(odom->pose.pose.orientation.w);
        double roll, pitch, yaw;
        tf2::Matrix3x3(q).getRPY(roll, pitch, yaw);
        tf2::Quaternion q_last;
        q_last.setX(last_odom.pose.pose.orientation.x);
        q_last.setY(last_odom.pose.pose.orientation.y);
        q_last.setZ(last_odom.pose.pose.orientation.z);
        q_last.setW(last_odom.pose.pose.orientation.w);
        double roll_last, pitch_last, yaw_last;
        tf2::Matrix3x3(q_last).getRPY(roll_last, pitch_last, yaw_last);
        // 计算和上一帧累计误差
        double delta_yaw = yaw - yaw_last;
        // 如发生旋转，则增加旋转误差
        if(fabs(delta_yaw)> eps)
        {
            tf2::Quaternion q_noise;
            q_noise.setX(odom_noise.pose.pose.orientation.x);
            q_noise.setY(odom_noise.pose.pose.orientation.y);
            q_noise.setZ(odom_noise.pose.pose.orientation.z);
            q_noise.setW(odom_noise.pose.pose.orientation.w);
            double roll_noise, pitch_noise, yaw_noise;
            tf2::Matrix3x3(q).getRPY(roll_noise, pitch_noise, yaw_noise);
            //odom_noise旋转delta_yaw
            yaw_noise += delta_yaw + gaussianNoise(0, odom_noise_theta);
            // RPY转四元数
            q_noise.setRPY(roll_noise, pitch_noise, yaw_noise);
            odom_noise.pose.pose.orientation.x = q_noise.x();
            odom_noise.pose.pose.orientation.y = q_noise.y();
            odom_noise.pose.pose.orientation.z = q_noise.z();
            odom_noise.pose.pose.orientation.w = q_noise.w();

            // 修改协方差
            odom_noise.pose.covariance[0] = odom_noise_xy;
            odom_noise.pose.covariance[7] = odom_noise_xy;
            odom_noise.pose.covariance[14] = 0.000001;
            odom_noise.pose.covariance[21] = 9999999;
            odom_noise.pose.covariance[28] = 9999999;
            odom_noise.pose.covariance[35] = odom_noise_theta;
        }
        // 更新odom
        last_odom = *odom;
    }
    // 生成高斯噪声
    double uniform_rand(double lowerBndr, double upperBndr)
    {
        return lowerBndr + ((double) std::rand() / (RAND_MAX + 1.0)) * (upperBndr - lowerBndr);
    }
    double gaussianNoise(double mean, double sigma)
    {
        double x, y, r2;
        do {
            x = -1.0 + 2.0 * uniform_rand(0.0, 1.0);
            y = -1.0 + 2.0 * uniform_rand(0.0, 1.0);
            r2 = x * x + y * y;
        } while (r2 > 1.0 || r2 == 0.0);
        return mean + sigma * y * std::sqrt(-2.0 * log(r2) / r2);
    }

    // 发布所有数据，并同步时间戳
    void publish()
    {
        if(first_odom)
        {
            return;
        }
        // 发布imu
        imu.header.stamp = ros::Time::now();
        imu_pub.publish(imu);
        // 发布odom_noise
        odom_noise.header.stamp = ros::Time::now();
        odom_noise_pub.publish(odom_noise);
        // 发布uwb_noise
        uwb_noise.header.stamp = ros::Time::now();
        uwb_noise_pub.publish(uwb_noise);
    }

private:
    ros::NodeHandle nh_;
    ros::NodeHandle private_nh_;
    ros::Subscriber odom_sub;
    ros::Subscriber imu_sub;
    ros::Publisher odom_noise_pub;
    ros::Publisher uwb_noise_pub;
    ros::Publisher imu_pub;
    nav_msgs::Odometry odom_noise;
    nav_msgs::Odometry uwb_noise;
    sensor_msgs::Imu imu;
    // 上一次odom
    nav_msgs::Odometry last_odom;
    // eps
    const double eps = 0.005;
    // 噪声大小
    double uwb_std;
    double odom_noise_xy;
    double odom_noise_theta; 
    // 互斥锁
    boost::mutex mutex;
    // 判断是否为第一次收到odom
    bool first_odom = true;
};


int main(int argc,char**argv)
{
    ros::init(argc, argv, "add_noise");
    ros::NodeHandle nh;
    ros::NodeHandle private_nh("~");
    NoiseAdder noise_adder(nh, private_nh);
    ros::spin();
    return 0;
}

robot_pose_ekf

首先我们需要安装robot_pose_ekf。
我们直接看launch文件，这个包只支持三种传感器（odom、imu和vo）其中imu类型对应imu，而odom和vo都对应odom。因为gps/uwb只提供位置，这个页面说可以用vo姿态协方差填99999，但是我失败了。我们这里是通过修改代码可以直接增加gps，可以看我的github链接，里面有改过的robot_pose_ekf包。

<launch>
  <!-- 发布传感器 -->
  <node pkg="sensor_data_processing" type="add_noise" name="noise_publisher" >
    <param name="uwb_noise" value="0.1" />
    <param name="odom_noise_xy" value="0.05" />
    <param name="odom_noise_theta" value="0.1" />
  </node>
  <!-- odom_combined和odom_noise到odom静态变换 -->
  <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="odom_combined_to_odom" args="0 0 0 0 0 0 odom odom_combined 100" />
  <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="odom_noise_to_odom" args="0 0 0 0 0 0 odom odom_noise 100" />
  <!-- Robot pose ekf 拓展卡尔曼滤波-->
  <node pkg="robot_pose_ekf" type="robot_pose_ekf" name="robot_pose_ekf" output="screen">
    <param name="output_frame" value="odom_combined"/>
    <param name="base_footprint_frame" value="base_footprint"/>
    <param name="freq" value="30.0"/>
    <param name="sensor_timeout" value="2.0"/>
    <param name="odom_used" value="false"/>
    <param name="imu_used" value="true"/>
    <param name="vo_used" value="false"/>
    <param name="gps_used" value="true"/>

    <remap from="imu_data" to="imu_fake" />
    <remap from="odom" to="odom_noise" />
    <remap from="gps" to="uwb" />
  </node>

</launch>

发布路径

// 本文件会发布odom和EKF修正后的odom的路径
#include"ros/ros.h"
#include"nav_msgs/Odometry.h"
#include"geometry_msgs/PoseStamped.h"
#include"geometry_msgs/PoseWithCovarianceStamped.h"
// path
#include"nav_msgs/Path.h"

// odom路径
nav_msgs::Path odom_path;
// odom_combined路径
nav_msgs::Path odom_combined_path;

// publisher和subscriber
ros::Publisher odom_path_pub;
ros::Publisher odom_combined_path_pub;
ros::Subscriber odom_sub;
ros::Subscriber odom_combined_sub;

// odom回调函数
void odomCallback(const nav_msgs::Odometry::ConstPtr &odom)
{
    // 将odom插入odom_path
    geometry_msgs::PoseStamped pose_stamped;
    pose_stamped.header = odom->header;
    pose_stamped.pose = odom->pose.pose;
    odom_path.poses.push_back(pose_stamped);
    // 发布odom_path
    odom_path_pub.publish(odom_path);
    // sleep
    ros::Duration(0.3).sleep();
    ROS_INFO("odom_path size: %d",odom_path.poses.size());
}

// odom_combined回调函数
void odomCombinedCallback(const geometry_msgs::PoseWithCovarianceStampedConstPtr &odom_combined)
{
    // 将odom_combined插入odom_combined_path
    geometry_msgs::PoseStamped pose_stamped;
    pose_stamped.header = odom_combined->header;
    pose_stamped.pose = odom_combined->pose.pose;
    odom_combined_path.poses.push_back(pose_stamped);
    // 发布odom_combined_path
    odom_combined_path_pub.publish(odom_combined_path);
    // sleep
    ros::Duration(0.3).sleep();
    ROS_INFO("odom_combined_path size: %d",odom_combined_path.poses.size());
}

int main(int argc,char **argv)
{
    ros::init(argc,argv,"publish_path");
    ros::NodeHandle nh;

    // 初始化odom_path
    odom_path.header.frame_id = "odom";
    odom_path.poses.clear();
    // 初始化odom_combined_path
    odom_combined_path.header.frame_id = "odom";
    odom_combined_path.poses.clear();

    odom_path_pub = nh.advertise<nav_msgs::Path>("odom_path",10);
    odom_combined_path_pub = nh.advertise<nav_msgs::Path>("odom_combined_path",10);
    odom_sub = nh.subscribe("odom_noise",10,odomCallback);
    odom_combined_sub = nh.subscribe("/robot_pose_ekf/odom_combined",10,odomCombinedCallback);
    ros::spin();
    return 0;
}

将融合前融合后的odom分别用nav_msgs/Path来记录，并在rviz中显示出来。

实验结果

执行roslaunch sensor_data_processing create_environment.launch 用于创建环境
执行roslaunch sensor_data_processing sensors_ekf.launch 用于发布数据
可以看到，noise_publisher将gazebo发布的odom增加噪声后发布了odom_noise，并且创造了uwb这个数据，imu_fake则是为了控制时间戳一致。三者被ekf融合输出了odom_combined
在这里插入图片描述
执行rosrun sensor_data_processing publish_path
使用rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py操纵机器人。可以看到红色为融合后的数据，绿色为带噪声的里程计。
在这里插入图片描述

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目录 一、前言 二、BFS判重 1、set 判重 2、字典判重 3、跳蚱蜢&#xff08;2017年省赛&#xff0c;lanqiaoOJ题号642&#xff09; &#xff08;1&#xff09;字典去重、用 list 实现队列 &#xff08;2&#xff09;set() 去重、用 list 实现队列 &#xff08;3&#x…
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setDaemon python守护进程，队列通信子线程

setDaemon python守护进程，队列通信子线程

使用setDaemon()和守护线程这方面知识有关&#xff0c; 比如在启动线程前设置thread.setDaemon(True)&#xff0c;就是设置该线程为守护线程&#xff0c;表示该线程是不重要的,进程退出时不需要等待这个线程执行完成。这样做的意义在于&#xff1a;避免子线程无限死循环&#x…
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IK分词工具

IK分词工具

https://code.google.com/archive/p/ik-analyzer/ IK Analyzer是一个开源的&#xff0c;基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始&#xff0c; IKAnalyzer已经推出了4个大版本。最初&#xff0c;它是以开源项目Luence为应用主体的&#xff0c;结合…
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ruoyi-vue版本（八）登陆页面的验证码是咋实现的

ruoyi-vue版本（八）登陆页面的验证码是咋实现的

目录1 需求2 配置类3 逻辑1 需求 我们打开若依项目的登陆页面&#xff0c;看到有一个验证码功能&#xff0c;点击一下这个验证码&#xff0c;还会进行变换验证码&#xff0c;那么这个逻辑是咋实现的&#xff1b; 我们刚进这个页面&#xff0c;其实就调用了一个接口&#xff1…
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整理指针相关练习

整理指针相关练习

这里收录的是相关指针的练习&#xff0c;主要针对的是指针与sizeof之间的练习&#xff0c;练完你对指针的理解将更进一层喔一维数组指针练习字符数组指针练习二维数组指针练习练习总结&#xff1a;指针笔试真题一维数组指针练习 一维数组相关练习&#xff0c;下面答案是多少呢…
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负载均衡的在线OJ

负载均衡的在线OJ

文章目录1.项目宏观结构(1)三个模块(2)项目宏观结构(3)编写顺序2.compile_server(1)compiler.hpp(2)runner.hpp(3)compile_run.hpp(4)compile_server.cc(5)Makefile(6)temp(7)编译运行模块总结3.comm(1)util.hpp(2)log.hpp(3)httplib.h4.基于MVC结构的OJ服务设计(oj_server)(1)…
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