ros2--urdf--IMU

IMU基础

urdf添加IMU

案例(来自小鱼)

<gazebo reference="imu_link">
      <sensor name="imu_sensor" type="imu">
      <plugin filename="libgazebo_ros_imu_sensor.so" name="imu_plugin">
          <ros>
            <namespace>/</namespace>
            <remapping>~/out:=imu</remapping>
          </ros>
          <initial_orientation_as_reference>false</initial_orientation_as_reference>
        </plugin>
        <always_on>true</always_on>
        <update_rate>100</update_rate>
        <visualize>true</visualize>
        <imu>
          <angular_velocity>
            <x>
              <noise type="gaussian">
                <mean>0.0</mean>
                <stddev>2e-4</stddev>
                <bias_mean>0.0000075</bias_mean>
                <bias_stddev>0.0000008</bias_stddev>
              </noise>
            </x>
            <y>
              <noise type="gaussian">
                <mean>0.0</mean>
                <stddev>2e-4</stddev>
                <bias_mean>0.0000075</bias_mean>
                <bias_stddev>0.0000008</bias_stddev>
              </noise>
            </y>
            <z>
              <noise type="gaussian">
                <mean>0.0</mean>
                <stddev>2e-4</stddev>
                <bias_mean>0.0000075</bias_mean>
                <bias_stddev>0.0000008</bias_stddev>
              </noise>
            </z>
          </angular_velocity>
          <linear_acceleration>
            <x>
              <noise type="gaussian">
                <mean>0.0</mean>
                <stddev>1.7e-2</stddev>
                <bias_mean>0.1</bias_mean>
                <bias_stddev>0.001</bias_stddev>
              </noise>
            </x>
            <y>
              <noise type="gaussian">
                <mean>0.0</mean>
                <stddev>1.7e-2</stddev>
                <bias_mean>0.1</bias_mean>
                <bias_stddev>0.001</bias_stddev>
              </noise>
            </y>
            <z>
              <noise type="gaussian">
                <mean>0.0</mean>
                <stddev>1.7e-2</stddev>
                <bias_mean>0.1</bias_mean>
                <bias_stddev>0.001</bias_stddev>
              </noise>
            </z>
          </linear_acceleration>
        </imu>
      </sensor>
    </gazebo>

1,link和IMU传感器绑定

<gazebo reference="imu_link">
  <sensor name="imu_sensor" type="imu">

• <gazebo reference="imu_link">
  将传感器绑定到 URDF 中名为 imu_link 的连杆上，确保传感器位姿与物理模型同步。

• <sensor name="imu_sensor" type="imu">
  定义一个名为 imu_sensor 的 IMU 类型传感器，用于测量角速度和线加速度。

2. ROS 插件配置

<plugin filename="libgazebo_ros_imu_sensor.so" name="imu_plugin">
  <ros>
    <namespace>/</namespace>
    <remapping>~/out:=imu</remapping>
  </ros>
  <initial_orientation_as_reference>false</initial_orientation_as_reference>
</plugin>

• <plugin>
  加载 Gazebo 的 ROS 接口插件 libgazebo_ros_imu_sensor.so，命名为 imu_plugin。

• <namespace>/</namespace>
  指定 ROS 命名空间为根目录（/），话题将发布为 /imu。

• <remapping>~/out:=imu</remapping>
  将插件内部话题 ~/out 重映射到标准 ROS 话题 /imu（类型为 sensor_msgs/Imu）。

• <initial_orientation_as_reference>false</initial_orientation_as_reference>

  • false：IMU 数据相对于世界坐标系（默认）。

  • true：以传感器初始化时的方向为参考坐标系（消除初始倾斜影响）。

3. 传感器通用参数

<always_on>true</always_on>
<update_rate>100</update_rate>
<visualize>true</visualize>

• <always_on>true</always_on>
  传感器始终启用，即使没有订阅者。

• <update_rate>100</update_rate>
  数据发布频率为 100 Hz（每秒更新 100 次）。

• <visualize>true</visualize>
  在 Gazebo 的 3D 界面中显示传感器模型（可视化检测方向）。

4. IMU 噪声模型配置

IMU的噪声

urdf中噪声的类型

高斯噪声（Gaussian）

• type="gaussian"
  描述：最常用的噪声模型，符合正态分布（钟形曲线）。
  适用场景：模拟传感器随机噪声（如 IMU、激光雷达）。

均匀噪声（Uniform）

• type="uniform"
  描述：噪声值在指定范围内均匀分布。
  适用场景：模拟量化误差或简单随机干扰。

自定义噪声（Custom）

• type="custom"
  描述：用户自定义噪声分布（需通过插件实现）。
  适用场景：特殊噪声模型（如脉冲噪声、非线性噪声）。

类型	分布形状	典型应用	是否需要<stddev>
gaussian	钟形曲线（对称）	IMU、激光雷达噪声	是
uniform	矩形（均匀）	量化误差、简单干扰	是
custom	用户定义	特殊传感器模型	可选
none	无噪声	理想环境测试	否

无噪声（None）

• type="none"
  描述：禁用噪声，输出理想数据。
  适用场景：调试或理想环境仿真。

(1) 角速度噪声（陀螺仪）

<angular_velocity>
  <x>
    <noise type="gaussian">
      <mean>0.0</mean>               <!-- 噪声均值（通常为0） -->
      <stddev>2e-4</stddev>          <!-- 随机噪声标准差（rad/s） -->
      <bias_mean>0.0000075</bias_mean> <!-- 零偏均值（固定偏移） -->
      <bias_stddev>0.0000008</bias_stddev> <!-- 零偏波动标准差 -->
    </noise>
  </x>
  <!-- y/z 轴配置相同 -->
</angular_velocity>

噪声均值：

<mean>0.0</mean>

• 作用：设置噪声的均值（期望值）。

• 典型值：通常为 0.0，表示噪声围绕真实值对称波动。

• 示例：

  • 若 mean=0.0，噪声会在真实值上下波动。

  • 若 mean=0.1，噪声整体偏向真实值的一侧（如加速度计零偏）。

标准差：

• stddev：决定噪声的“抖动”幅度，值越大数据越分散。
  示例：stddev=2e-4 表示陀螺仪噪声约 ±0.0002 rad/s 波动。

零偏的固定偏移：

什么零偏：

零偏是长期存在的固定偏差。

<bias_mean>0.1</bias_mean>

• 作用：设置零偏（Bias）的固定偏移量，模拟传感器的系统误差。

• 物理意义：

  • 零偏是长期存在的固定偏差，无法通过单次校准消除。

  • 例如：加速度计的 z 轴理论输出应为 +9.81 m/s²，但实际可能为 9.81 + bias_mean。

• 示例：

  • bias_mean=0.1 表示加速度计存在 +0.1 m/s² 的固定偏移。

  • 陀螺仪的 bias_mean=0.0000075 表示角速度存在微小固定偏差。

零偏的随机波动：

<bias_stddev>0.001</bias_stddev>

• 作用：设置零偏的随机波动范围（零偏本身的变化程度）。

• 物理意义：

  • 零偏并非完全固定，可能随时间或温度缓慢漂移。

  • bias_stddev 描述这种漂移的波动幅度。

• 示例：

  • bias_stddev=0.001 表示零偏会在 bias_mean ± 0.001 范围内随机变化。

  • 若 bias_mean=0.1，实际零偏可能在 [0.099, 0.101] 之间波动。

(2) 线加速度噪声（加速度计）

<linear_acceleration>
  <x>
    <noise type="gaussian">
      <mean>0.0</mean>
      <stddev>1.7e-2</stddev>        <!-- 随机噪声标准差（m/s²） -->
      <bias_mean>0.1</bias_mean>     <!-- 零偏均值（如校准误差） -->
      <bias_stddev>0.001</bias_stddev> <!-- 零偏波动 -->
    </noise>
  </x>
  <!-- y/z 轴配置相同 -->
</linear_acceleration>