载体运动时该如何获得imu相对于起始世界坐标系的R和P

Question

我现在在gazebo中仿真了lidar和imu，我想获得载体的imu相对起始世界坐标系的位姿，该如何获得呢？需要和里程计算法跑出来的odometry很相似，至少时间戳是对齐的。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要实现Gazebo环境中IMU相对于起始世界坐标系的姿态（R：旋转矩阵，P：平移向量）获取，并确保与里程计数据的时间戳对齐，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 订阅IMU数据： 首先，您需要订阅Gazebo仿真环境中IMU节点发布的sensor_msgs::Imu消息。在C++中，这通常通过ros::Subscriber实现：

   #include <ros/ros.h>
   #include <sensor_msgs/Imu.h>
   
   ros::Subscriber imu_sub;
   
   void imuCallback(const sensor_msgs::Imu::ConstPtr& imu_msg)
   {
     // 在这里处理接收到的IMU数据
   }
   
   int main(int argc, char **argv)
   {
     ros::init(argc, argv, "imu_to_world_pose_node");
     ros::NodeHandle nh;
   
     // 订阅IMU话题
     imu_sub = nh.subscribe<sensor_msgs::Imu>("imu_topic", 10, imuCallback);
   
     // 启动ROS消息循环
     ros::spin();
     return 0;
   }
   

   请将"imu_topic"替换为实际IMU数据发布的主题名。

2. 解析IMU数据： 在imuCallback函数中，从接收到的sensor_msgs::Imu消息提取必要的姿态信息（四元数、欧拉角等）。这里我们使用四元数表示旋转：

   void imuCallback(const sensor_msgs::Imu::ConstPtr& imu_msg)
   {
     tf2::Quaternion q(imu_msg->orientation.x, imu_msg->orientation.y,
                        imu_msg->orientation.z, imu_msg->orientation.w);
   }
   

3. 转换至世界坐标系： 如果您的IMU数据已经是在世界坐标系下发布的（即Gazebo模型的根节点坐标系），那么上述四元数即代表IMU相对于世界坐标的旋转。否则，您可能需要通过tf或tf2库查询IMU到世界坐标系的变换。假设您已知IMU节点名称为imu_link，查询代码如下：

   tf2_ros::Buffer tf_buffer;
   tf2_ros::TransformListener tf_listener(tf_buffer);
   
   ...
   
   void imuCallback(const sensor_msgs::Imu::ConstPtr& imu_msg)
   {
     try
     {
       geometry_msgs::TransformStamped transform_stamped =
         tf_buffer.lookupTransform("world", "imu_link",
                                  ros::Time(0), ros::Duration(0.1));
   
       tf2::Quaternion world_q;
       tf2::fromMsg(transform_stamped.transform.rotation, world_q);
     }
     catch (tf2::TransformException &ex)
     {
       ROS_WARN("%s", ex.what());
       return;
     }
   }
   

4. 同步IMU与里程计数据： 若要确保IMU数据与里程计（Odometry）数据的时间戳对齐，可以使用message_filters库中的TimeSynchronizer。假设里程计数据发布在odom_topic上：

   #include <message_filters/subscriber.h>
   #include <message_filters/time_synchronizer.h>
   
   message_filters::Subscriber<sensor_msgs::Imu> imu_sub(nh, "imu_topic", 10);
   message_filters::Subscriber<nav_msgs::Odometry> odom_sub(nh, "odom_topic", 10);
   
   typedef message_filters::sync_policies::ApproximateTime<
       sensor_msgs::Imu, nav_msgs::Odometry> SyncPolicy;
   
   message_filters::Synchronizer<SyncPolicy> sync(SyncPolicy(10),
                                                 imu_sub, odom_sub);
   
   sync.registerCallback(boost::bind(&imuOdomCallback, _1, _2));
   

   然后定义同步回调函数imuOdomCallback，在这个函数中同时处理IMU和里程计数据。

5. 融合IMU与里程计数据（可选）： 如果您希望利用里程计数据优化IMU姿态估计，可以采用扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）等方法进行融合。这通常涉及编写相应的滤波器类，将其应用于上述同步后的数据。具体实现细节取决于所选滤波器算法和您的具体需求，此处不做详述。

综上所述，您可以通过订阅并解析Gazebo中IMU节点发布的数据，结合tf查询（如果需要）以及message_filters库进行时间同步，来获取IMU相对于起始世界坐标系的姿态（R：旋转矩阵，P：平移向量），并确保其与里程计数据的时间戳对齐。如果您需要融合IMU与里程计数据以提高姿态估计精度，请选用合适的滤波器算法进行实现。