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徐州网站推广百度指数怎么查询

wzjs 2025/7/23 13:38:38
徐州网站推广,百度指数怎么查询,网站空间操作系统,做民宿最大的网站文章目录 一、加载现有bag文件二、查看消息格式1、命令行查看2、直接去 .msg 文件查看3、ROS Wiki / GitHub 三、Odometry、IMU、TF1. 里程计（Odometry）2. IMU（惯性测量单元）3. TF（坐标变换） 四、查看.laun…

文章目录

    • 一、加载现有bag文件
    • 二、查看消息格式
      • 1、命令行查看
      • 2、直接去 .msg 文件查看
      • 3、ROS Wiki / GitHub
    • 三、Odometry、IMU、TF
      • 1. 里程计（Odometry）
      • 2. IMU（惯性测量单元）
      • 3. TF（坐标变换）
    • 四、查看.launch文件
    • 五、相关文献

一、加载现有bag文件

cd ~/Desktop/Bag
rosbag info MH_01_easy.bag

image-20250319111343492

path:        MH_01_easy.bag
version:     2.0
duration:    3:06s (186s)
start:       Jun 24 2014 12:02:59.81 (1403636579.81)
end:         Jun 24 2014 12:06:06.70 (1403636766.70)
size:        2.5 GB
messages:    47283
compression: none [2456/2456 chunks]
types:       geometry_msgs/PointStamped [c63aecb41bfdfd6b7e1fac37c7cbe7bf]sensor_msgs/Image          [060021388200f6f0f447d0fcd9c64743]sensor_msgs/Imu            [6a62c6daae103f4ff57a132d6f95cec2]
topics:      /cam0/image_raw    3682 msgs    : sensor_msgs/Image         /cam1/image_raw    3682 msgs    : sensor_msgs/Image         /imu0             36820 msgs    : sensor_msgs/Imu           /leica/position    3099 msgs    : geometry_msgs/PointStamped

可以从bag文件的info信息看到，包含如下内容

  • 双目（立体）SLAM : /cam0/image_raw 和 /cam1/image_raw
  • IMU数据：/imu0
  • 精确定位信息: /leica/position https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets

image-20250319121430188

需要注意的是这个/leica/position 的话题并不是RTAB-Map 建图算法本身所必需，它往往是一个高精度测量仪器（Leica）提供的地面真实位置（Ground Truth），用于事后分析误差、对比 SLAM 轨迹和真实轨迹。

image-20250319122637678

根据RTAB-Map的论文中我们可以知道，对于输入来说，需要如下内容

  • 单目或者双目相机
  • TF
  • Odometry
  • Laser Scan 或者 Point Cloud (可选)

相较于rosbag info MH_01_easy.bag的信息，似乎仅仅提供了双目相机和IMU的内容

  • /cam0/image_raw
  • /cam1/image_raw
  • /imu0

缺少关键的TF和Odometry的信息

在ROS合集（二）源码构建 RTAB-Map + EuRoC的基础上使用下述命令，可视化 ROS 节点与话题连接关系的图形工具，直观展示系统拓扑结构。

rqt_graph

可以发现tf话题是存在的

image-20250319143638880

Odometry话题也是存在的

image-20250319143717073

具体原因涉及到详细的代码讲解，请查看后续文章，本文仅仅包含概述部分

二、查看消息格式

1、命令行查看

在有 ROS 环境（且包含对应消息包）的终端下，你可以用以下命令查看任何标准消息的内部字段

# 查看话题类型
rostopic type /imu0
# 显示具体消息结构
rosmsg show sensor_msgs/Imu

image-20250319184357352

zhanyong@ubuntu:~/euroc_rtabmap_ws$ rostopic type /imu0
sensor_msgs/Imu
zhanyong@ubuntu:~/euroc_rtabmap_ws$ rosmsg show sensor_msgs/Imu
std_msgs/Header headeruint32 seqtime stampstring frame_id
geometry_msgs/Quaternion orientationfloat64 xfloat64 yfloat64 zfloat64 w
float64[9] orientation_covariance
geometry_msgs/Vector3 angular_velocityfloat64 xfloat64 yfloat64 z
float64[9] angular_velocity_covariance
geometry_msgs/Vector3 linear_accelerationfloat64 xfloat64 yfloat64 z
float64[9] linear_acceleration_covariance

同理，对 sensor_msgs/Image、geometry_msgs/PointStamped 也可以做

rostopic type /cam0/image_raw
rosmsg show sensor_msgs/Image

2、直接去 .msg 文件查看

标准消息（sensor_msgs、geometry_msgs、std_msgs）都在官方 ros_common_msgs 仓库里，例如 sensor_msgs/Image 定义在：只要安装了相应包 sudo apt-get install ros-<distro>-sensor-msgs，这个 .msg 就会在本地 /opt/ros/<distro>/share/sensor_msgs/msg 里。

查询命令如下

rospack find sensor_msgs
# /opt/ros/noetic/share/sensor_msgs

zhanyong@ubuntu:~/Desktop$ rospack find sensor_msgs
/opt/ros/noetic/share/sensor_msgs
zhanyong@ubuntu:~/Desktop$ cd /opt/ros/noetic/share/sensor_msgs
zhanyong@ubuntu:/opt/ros/noetic/share/sensor_msgs$ ll
total 36
drwxr-xr-x   6 root root  4096 Mar 13 20:52 ./
drwxr-xr-x 307 root root 12288 Mar 16 06:37 ../
drwxr-xr-x   2 root root  4096 Mar 13 20:52 cmake/
drwxr-xr-x   2 root root  4096 Mar 13 20:52 migration_rules/
drwxr-xr-x   2 root root  4096 Mar 13 20:52 msg/
-rw-r--r--   1 root root  1287 Jan 11  2021 package.xml
drwxr-xr-x   2 root root  4096 Mar 13 20:52 srv/
zhanyong@ubuntu:/opt/ros/noetic/share/sensor_msgs$ 
sensor_msgs/msg/Image.msg

image-20250319172016181

如果仅仅希望了解结构，不希望安装ROS,也可以git ros_common进行查看

git clone https://github.com/ros/common_msgs.git

3、ROS Wiki / GitHub

  • https://github.com/ros/common_msgs
  • http://wiki.ros.org/common_msgs

image-20250319173104766

image-20250319170333561

image-20250319173342315

其中具体的结构内容，会在后续的文章中进行解析

三、Odometry、IMU、TF

在 ROS 及常见机器人/SLAM 应用中，里程计（Odometry）、IMU（惯性测量单元） 和 TF（坐标变换） 都扮演不同的角色，彼此各有区别又紧密关联。

1. 里程计（Odometry）

  • 含义：
    里程计（Odometry）通常指机器人（或传感器载体）的 运动估计，包括位姿（位置+朝向）以及可选的速度、加速度等信息。在 ROS 中，常以 nav_msgs/Odometry 消息或类似格式发布。
  • 来源：
    1. 轮式机器人：里程计直接来源于编码器（轮子转过的脉冲、角度）。
    2. 视觉里程计 (VO)：利用相机（单目/双目/RGB-D）图像特征跟踪来计算相对运动。
    3. 视觉-惯性里程计 (VIO)：结合 IMU 数据和相机数据做更精确或更鲁棒的运动估计。
    4. 其它组合：如激光雷达里程计、UWB、GPS 等。
  • 用途：
    1. 给出一个连续的、随时间更新的位姿估计，用于导航、SLAM、运动控制等。
    2. 在 SLAM 里，里程计可用作增量运动，再辅以回环检测/全局优化以减少漂移。

2. IMU（惯性测量单元）

  • 含义：
    IMU（Inertial Measurement Unit）包含加速度计和陀螺仪，测量 线加速度 与 角速度。在 ROS 中通常以 sensor_msgs/Imu 消息格式发布。
  • 性质：
    1. 原始传感器数据：IMU 提供的原始加速度和角速度往往噪声较大、易漂移，但高频率、动态范围大。
    2. 不能直接提供位置：仅靠原始 IMU 数据无法长时间直接积分得到稳定位置，因为累积误差严重，需要和其它传感器（相机 / 轮式编码器 / GPS / 激光雷达等）联合使用才能得到可靠的位姿估计。
  • 用途：
    1. 在 VIO (Visual-Inertial Odometry) 中，与相机数据融合以改进瞬时运动估计的精度和鲁棒性。
    2. 在飞行器/无人机上，IMU 是姿态控制必备的核心传感器。
    3. 在一些定位/控制算法中，可以用 IMU 的角速度、线加速度做高频补偿或预测。

3. TF（坐标变换）

  • 含义：
    在 ROS 里，TF（Transform）并不是一个传感器或估计结果，而是一个坐标系管理与变换广播的工具包（tf/tf2 库）。它在 ROS 系统里用来发布“从某个坐标系到另一个坐标系”的变换关系，包括平移和旋转。
  • 形式：
    1. 每个坐标系（frame）用一个字符串命名，如 map、odom、base_link、camera_link 等。
    2. TF 库会记录这些坐标系之间随时间变化的变换（translation + rotation），可以通过 tf_listener 查询指定时间点的变换，用于数据对齐、可视化、传感器融合等。
  • 用途：
    1. 如果你有里程计消息，通常会同时发布一条 TF（例如 odom -> base_link），让系统知道：此时刻机器人在 odom 坐标系下位于哪里、朝向如何。
    2. 当系统中有多个传感器（相机、IMU、激光雷达等），通过 TF 可以指定它们各自相对于机器人基座（base_link）的安装位姿（外参）。
    3. RViz、MoveIt 等工具依赖 TF 做数据可视化或运动规划。
对比点里程计（Odometry）IMU（Inertial Measurement Unit）TF（坐标变换）
本质位姿 / 运动估计（nav_msgs/Odometry）原始或融合后的加速度、角速度测量（sensor_msgs/Imu）坐标系间的变换信息（由 tf2 框架管理和广播）
数据来源轮式编码器 / 视觉VO / IMU融合 / GPS 等加速度计 + 陀螺仪（可能含磁罗盘）通常由节点根据已知外参或在线估计发布变换（如 odom->base_link）
功能作用提供当前姿态（位置+朝向）及速度，用于定位/导航提供高频姿态变化信息，用于滤波或里程计融合为多个坐标系间的运算、可视化、数据对齐提供统一接口
发布频率典型 10~30 Hz（或更高）典型 100~200 Hz（甚至可达 1 kHz）根据系统需求和可用数据：可能 10~100+ Hz
是否直接给位置是，里程计本身就是位姿估计否，IMU 原始值不包含绝对位置，需要整合/融合TF 不直接给位置，而是描述坐标系转换关系
在 SLAM 中的作用提供基准运动估计，SLAM 再做全局优化辅助视觉/激光，增强姿态估计的可靠性、高频特性统一发布各传感器、地图、机器人底盘等坐标系的相对姿态
  • Odometry：最终姿态信息，可直接在 RViz 看到机器人移动。
  • IMU：加速度 / 角速度的原始测量，需要与里程计或视觉等融合。
  • TF：提供坐标变换的框架，不是直接传感器数据或姿态估计，而是管理“世界->机器人->传感器”各坐标系随时间的变换，方便系统内各模块对齐数据。

简单来说：

  • IMU 是一个硬件传感器；
  • Odometry 是基于传感器或算法推导出来的运动估计；
  • TF 是 ROS 中处理各坐标系的软件工具。

四、查看.launch文件

以rtabmap_examples\launch\euroc_datasets.launch为例

git clone https://github.com/introlab/rtabmap_ros.git

具体的参数描述参照注释

<?xml version="1.0"?>
<launch>
<!-- daetz annotation version--> 
<!--
Examples:F2M (default VO):$ roslaunch rtabmap_examples euroc_datasets.launch$ rosbag play -.-clock V1_01_easy.bagFor MH sequences, we should set MH_seq to true because the ground truth source is different.$ roslaunch rtabmap_examples euroc_datasets.launch MH_seq:=true$ rosbag play -.-clock MH_01_easy.bagMSCKF (VIO):$ roslaunch rtabmap_examples euroc_datasets.launch args:="Odom/Strategy 8"$ rosbag play -.-clock V1_01_easy.bagWe need to ignore the first 24 seconds for correct VIO initialization (drone should not move).$ roslaunch rtabmap_examples euroc_datasets.launch args:="Odom/Strategy 8" MH_seq:=true$ rosbag play -.-clock -s 24 MH_01_easy.bagOKVIS (VIO):$ roslaunch rtabmap_examples euroc_datasets.launch args:="Odom/Strategy 6 OdomOKVIS/ConfigPath ~/okvis/config/config_fpga_p2_euroc.yaml" MH_seq:=true raw_images_for_odom:=true$ rosbag play -.-clock MH_01_easy.bagVINS (VIO):$ roslaunch rtabmap_examples euroc_datasets.launch args:="Odom/Strategy 9 OdomVINS/ConfigPath ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_stereo_imu_config.yaml" MH_seq:=true raw_images_for_odom:=true$ rosbag play -.-clock MH_01_easy.bagVINS (VO):$ roslaunch rtabmap_examples euroc_datasets.launch args:="Odom/Strategy 9 OdomVINS/ConfigPath ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_stereo_config.yaml" MH_seq:=true raw_images_for_odom:=true$ rosbag play -.-clock MH_01_easy.bag
--><param name="use_sim_time" value="true"/><!--param 表示参数，name表示参数名，value表示参数值，用于设置全局参数，这里设置为true，表示使用仿真时间
--><arg name="feature_type" default="6"/>
<arg name="gravity_opt" default="false"/> <!-- Rtabmap will use IMU data to add gravity constraints to graph --><!--arg 表示参数，name表示参数名，default表示默认值定义或传递可在启动命令行动态指定的参数,可以在 <node>、<include> 或者 Launch 文件中的 if, unless 等地方引用也可通过命令行传入参数，如 roslaunch rtabmap_examples euroc_datasets.launch MH_seq:=true
-->
<arg name="args" default=""/>
<arg     if="$(arg gravity_opt)" name="common_args" default="-d --RGBD/CreateOccupancyGrid false --Odom/FeatureType $(arg feature_type) --Kp/DetectorStrategy $(arg feature_type) --Optimizer/GravitySigma 0.3 $(arg args)"/>
<arg unless="$(arg gravity_opt)" name="common_args" default="-d --RGBD/CreateOccupancyGrid false --Odom/FeatureType $(arg feature_type) --Kp/DetectorStrategy $(arg feature_type) $(arg args) "/><!-- if 表示仅仅在参数为真时才会执行，unless 表示仅仅在参数为假时才会执行 --><arg name="cfg" default=""/>
<arg name="MH_seq" default="false"/> <!-- For MH sequences, the ground truth is coming from a different topic -->
<arg name="raw_images_for_odom" default="false"/>
<arg name="record_ground_truth" default="false"/>
<arg name="rtabmap_viz" default="true"/>
<arg name="rviz" default="false"/><!-- Image rectification and publishing synchronized camera_info-->
<group ns="stereo_camera"><!-- group 表示将若干节点或配置进行分组，并可以指定命名空间 (ns) 等。这样，组内节点的话题等会自动带有 /stereo_camera 前缀，可使相关节点更加有序。 --><node pkg="rtabmap_util" type="yaml_to_camera_info.py" name="yaml_to_camera_info_left"><param name="yaml_path" value="$(find rtabmap_examples)/launch/config/euroc_left.yaml"/><remap from="image" to="/cam0/image_raw"/><remap from="camera_info" to="left/camera_info"/></node><!-- node 表示启动某个可执行文件（ROS 节点）pkg 表示节点所在的包名type 表示节点的可执行文件名,指定该包中的哪个可执行文件（或 Python 脚本名）。name 表示节点的名称（给该节点起一个唯一的名字）param 表示节点的参数,相较于全局参数，这里是该节点的参数remap 将某个节点里用到的话题名进行重映射。可以把节点原本订阅或发布的某个话题改名，以适配实际使用环境。
--><node pkg="rtabmap_util" type="yaml_to_camera_info.py" name="yaml_to_camera_info_right"><param name="yaml_path" value="$(find rtabmap_examples)/launch/config/euroc_right.yaml"/><param name="frame_id" value="cam1"/><remap from="image" to="/cam1/image_raw"/><remap from="camera_info" to="right/camera_info"/></node><node unless="$(arg raw_images_for_odom)" pkg="stereo_image_proc" type="stereo_image_proc" name="stereo_image_proc"><remap from="left/image_raw"    to="/cam0/image_raw"/><remap from="right/image_raw"   to="/cam1/image_raw"/></node></group><!-- TF frames -->
<node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="imu_base_link" args="0 0 0 3.1415926 -1.570796 0 base_link imu4 100"><remap from="tf" to="tf_static"/>
</node>
<!-- TF 一般是通过系统安装，放在全局路径下，所以在自己的工作环境下不会看到tf文件夹-->
<node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="cam0_imu_link" args="-0.021640 -0.064677 0.009811 1.555925 0.025777 0.003757 imu4 cam0 100"><remap from="tf" to="tf_static"/>
</node>
<node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="cam1_imu_link" args="-0.019844 0.045369 0.007862 1.558237 0.025393 0.017907 imu4 cam1 100"><remap from="tf" to="tf_static"/>
</node><!-- For MH sequences, /leica/position doesn't give the orientation, so minimal ground truth error could be as high as 12 cm -->
<node     if="$(arg MH_seq)" pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="leica_base_link" args="0.120209 -0.0184772 -0.0748903 0 0 0 leica base_link_gt 100"><remap from="tf" to="tf_static"/>
</node>
<node unless="$(arg MH_seq)" pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="vicon_base_link" args="0.12395 -0.02781 -0.06901 0 0 0 vicon/firefly_sbx/firefly_sbx base_link_gt 100"><remap from="tf" to="tf_static"/>
</node><node     if="$(arg MH_seq)" pkg="rtabmap_util" type="point_to_tf.py" name="point_to_tf"><remap from="point" to="/leica/position"/><param name="frame_id" value="leica"/><param name="fixed_frame_id" value="world"/>
</node>
<node unless="$(arg MH_seq)" pkg="rtabmap_util" type="transform_to_tf.py" name="transform_to_tf"><remap from="transform" to="/vicon/firefly_sbx/firefly_sbx"/><param name="frame_id" value="world"/><param name="child_frame_id" value="vicon/firefly_sbx/firefly_sbx"/>
</node>
<node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="world_to_map" args="0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 /world /map 100"><remap from="tf" to="tf_static"/>
</node><node pkg="imu_complementary_filter" type="complementary_filter_node" name="imu_filter" output="screen"><remap from="imu/data_raw" to="/imu0"/><param name="use_mag" value="false"/><param name="world_frame" value="enu"/><param name="publish_tf" value="false"/>
</node>
<!-- imu_complementary_filter 是一个 imu 数据融合的包，complementary_filter_node 是一个节点，imu_filter 是节点的名字，output="screen" 表示将节点的输出打印到屏幕上 --><!-- RTAB-Map -->
<include file="$(find rtabmap_launch)/launch/rtabmap.launch">
<!-- 在一个 Launch 文件中嵌套或导入另一个 Launch 文件，并传递参数给被包含的文件。--><arg     if="$(arg raw_images_for_odom)" name="rtabmap_args" value="$(arg common_args) --Rtabmap/ImagesAlreadyRectified false"/><arg unless="$(arg raw_images_for_odom)" name="rtabmap_args" value="$(arg common_args)"/><arg     if="$(arg raw_images_for_odom)" name="odom_args" value="--Rtabmap/ImagesAlreadyRectified false"/><arg     if="$(arg raw_images_for_odom)" name="left_image_topic" value="/cam0/image_raw"/><arg unless="$(arg raw_images_for_odom)" name="left_image_topic" value="/stereo_camera/left/image_rect"/><arg     if="$(arg raw_images_for_odom)" name="right_image_topic" value="/cam1/image_raw"/><arg name="stereo" value="true"/><arg name="frame_id" value="base_link"/><arg name="wait_for_transform" value="0.1"/><arg if="$(arg record_ground_truth)" name="ground_truth_frame_id" value="world"/><arg if="$(arg record_ground_truth)" name="ground_truth_base_frame_id" value="base_link_gt"/><arg name="cfg" value="$(arg cfg)"/><arg name="imu_topic" value="/imu/data"/><arg name="rtabmap_viz" value="$(arg rtabmap_viz)"/><arg name="rviz" value="$(arg rviz)"/><arg name="wait_imu_to_init" value="true"/>
</include></launch>

launch详细介绍会在后续的文章中进行解析

五、相关文献

  • kmavvisualinertialdatasets – ASL Datasets (ethz.ch)

  • GitHub - introlab/rtabmap_ros: RTAB-Map’s ROS package.

  • Index of /en/noetic/api (ros.org)

  • GitHub - ros/common_msgs

  • Common_msgs - ROS Wiki

http://www.dtcms.com/wzjs/62908.html

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