發布里程計傳感器信息

 

一。ROS使用tf來決定機器人的位置和靜態地圖中的傳感器數據，但是tf中沒有機 器人的速度信息，所以導航功能包要求機器人 能夠通過里程計信息源發布包含速度信息的里程計nav_msgs/Odometry 消息。 本篇將介紹nav_msgs/Odometry消息，並且通過代碼實現消息的發布，以及tf樹的變換。這里使用一個簡單的例程，實現 nav_msgs/Odometry消息的發布和tf變換，通過偽造的數據，實現機器人圓周運動。

ros工作空間中新建功能包，包含以下庫

 

catkin_create_pkg odom_tf_package std_msgs rospy roscpp sensor_msgs tf nav_msgs

 

 

 

新建odom_tf_package/src/odom_tf_node.cpp

 

 gedit odom_tf_node.cpp

 

 

 

粘貼進去：

 

復制代碼

#include <tf/transform_broadcaster.h>
#include <nav_msgs/Odometry.h>



int main(int argc, char** argv)
{

    ros::init(argc, argv, "odometry_publisher");
    ros::NodeHandle n;
    ros::Publisher odom_pub = n.advertise<nav_msgs::Odometry>("odom", 50);
    tf::TransformBroadcaster odom_broadcaster;

    double x = 0.0;
    double y = 0.0;
    double th = 0.0;

    double vx = 0.1;
    double vy = -0.1;
    double vth = 0.1;

    ros::Time current_time, last_time;
    current_time = ros::Time::now();
    last_time = ros::Time::now();

    ros::Rate r(1.0);
    while(n.ok())
    {


        ros::spinOnce();               // check for incoming messages
        current_time = ros::Time::now();

        //compute odometry in a typical way given the velocities of the robot
        double dt = (current_time - last_time).toSec();
        double delta_x = (vx * cos(th) - vy * sin(th)) * dt;
        double delta_y = (vx * sin(th) + vy * cos(th)) * dt;
        double delta_th = vth * dt;

        x += delta_x;
        y += delta_y;
        th += delta_th;
        //since all odometry is 6DOF we'll need a quaternion created from yaw
        geometry_msgs::Quaternion odom_quat = tf::createQuaternionMsgFromYaw(th);
        //first, we'll publish the transform over tf
        geometry_msgs::TransformStamped odom_trans;
        odom_trans.header.stamp = current_time;
        odom_trans.header.frame_id = "odom";
        odom_trans.child_frame_id = "base_link";
        odom_trans.transform.translation.x = x;
        odom_trans.transform.translation.y = y;
        odom_trans.transform.translation.z = 0.0;
        odom_trans.transform.rotation = odom_quat;

        //send the transform
        odom_broadcaster.sendTransform(odom_trans);

        //next, we'll publish the odometry message over ROS
        nav_msgs::Odometry odom;
        odom.header.stamp = current_time;
        odom.header.frame_id = "odom";

        //set the position
        odom.pose.pose.position.x = x;
        odom.pose.pose.position.y = y;
        odom.pose.pose.position.z = 0.0;
        odom.pose.pose.orientation = odom_quat;

        //set the velocity
        odom.child_frame_id = "base_link";
        odom.twist.twist.linear.x = vx;
        odom.twist.twist.linear.y = vy;
        odom.twist.twist.angular.z = vth;

        //publish the message
        odom_pub.publish(odom);
        last_time = current_time;
        r.sleep();

        }
}

 

 

下面來剖析代碼進行分析：

    #include <tf/transform_broadcaster.h>
    #include <nav_msgs/Odometry.h>

 我們需要實現“odom”參考系到“base_link”參考系的變換，以及nav_msgs/Odometry消息的發布，所以首先需要包含相關的頭文件。

      ros::Publisher odom_pub = n.advertise<nav_msgs::Odometry>("odom", 50); tf::TransformBroadcaster odom_broadcaster;

  定義一個消息發布者來發布“odom”消息，在定義一個tf廣播，來發布tf變換信息。

      double x = 0.0; double y = 0.0; double th = 0.0;

 默認機器人的起始位置是odom參考系下的0點。

      double vx = 0.1; double vy = -0.1; double vth = 0.1;

我們設置機器人的默認前進速度，讓機器人的base_link參考系在odom參考系下以x軸方向0.1m/s，Y軸速度-0.1m/s，角速度0.1rad/s的狀態移動，這種狀態下，可以讓機器人保持圓周運動。

  ros::Rate r(1.0);

使用1Hz的頻率發布odom消息，當然，在實際系統中，往往需要更快的速度進行發布。

        //compute odometry in a typical way given the velocities of the robot double dt = (current_time - last_time).toSec(); double delta_x = (vx * cos(th) - vy * sin(th)) * dt; double delta_y = (vx * sin(th) + vy * cos(th)) * dt; double delta_th = vth * dt; x += delta_x; y += delta_y; th += delta_th;

使用我們設置的速度信息，來計算並更新里程計的信息，包括單位時間內機器人在x軸、y軸的坐標變化和角度的變化。在實際系統中，需要更具里程計的實際信息進行更新。

       //since all odometry is 6DOF we'll need a quaternion created from yaw geometry_msgs::Quaternion odom_quat = tf::createQuaternionMsgFromYaw(th);

為了兼容二維和三維的功能包，讓消息結構更加通用，里程計的偏航角需要轉換成四元數才能發布，辛運的是，ROS為我們提供了偏航角與四元數相互轉換的功能。

        //first, we'll publish the transform over tf geometry_msgs::TransformStamped odom_trans; odom_trans.header.stamp = current_time; odom_trans.header.frame_id = "odom"; odom_trans.child_frame_id = "base_link";

 創建一個tf發布需要使用的TransformStamped類型消息，然后根據消息結構填充當前的時間戳、參考系id、子參考系id，注意兩個參考系的id必須要是“odom”和“base_link”。

        odom_trans.transform.translation.x = x;
        odom_trans.transform.translation.y = y; odom_trans.transform.translation.z = 0.0; odom_trans.transform.rotation = odom_quat;

 填充里程計信息，然后發布tf變換的消息。

        //next, we'll publish the odometry message over ROS nav_msgs::Odometry odom; odom.header.stamp = current_time;

我們還要發布nav_msgs/Odometry消息，讓導航包獲取機器人的速度。創建消息變量，然后填充時間戳。

        //set the position odom.pose.pose.position.x = x; odom.pose.pose.position.y = y; odom.pose.pose.position.z = 0.0; odom.pose.pose.orientation = odom_quat; //set the velocity odom.child_frame_id = "base_link"; odom.twist.twist.linear.x = vx; odom.twist.twist.linear.y = vy; odom.twist.twist.angular.z = vth;

  填充機器人的位置、速度，然后發布消息。注意，我們發布的是機器人本體的信息，所以參考系需要填"base_link"。

1.3.編譯源碼：在odom_tf_package/CMakeLists.txt添加編譯選項：

add_executable(odom_tf_node src/odom_tf_node.cpp)
target_link_libraries(odom_tf_node ${catkin_LIBRARIES})

返回到你的工作空間的頂層目錄下：

catkin_make 

 

 

二。  在導航過程中，傳感器的信息至關重要，這些傳感器可以是激光雷達、攝像機、聲納、紅外線、碰撞開關，但是歸根結底，導航功能包要求機器人必須發布 sensor_msgs/LaserScan或sensor_msgs/PointCloud格式的傳感器信息，本篇將詳細介紹如何使用代碼發布所需要的 消息。無論是 sensor_msgs/LaserScan，還是sensor_msgs/PointCloud ，都和ROS中tf幀信息等時間相關的消息一樣，帶標准格式的頭信息。

 

    #Standard metadata for higher-level flow data types #sequence ID: consecutively increasing ID uint32 seq #Two-integer timestamp that is expressed as: # * stamp.secs: seconds (stamp_secs) since epoch # * stamp.nsecs: nanoseconds since stamp_secs # time-handling sugar is provided by the client library time stamp #Frame this data is associated with # 0: no frame # 1: global frame string frame_id

 

以上是標准頭信息的主要部分。seq是消息的順序標識，不需要手動設置，發布節點在發布消息時，會自動累加。stamp 是消息中與數據相關聯的時間戳， 例如激光數據中，時間戳對應激光數據的采集時間點。frame_id 是消息中與數據相關聯的參考系id，例如在在激光數據中，frame_id對應激光 數據采集的參考系。

 

2.1.如何發布點雲數據。

 

點雲消息的結構

 

    #This message holds a collection of 3d points, plus optional additional information about each point.   
    #Each Point32 should be interpreted as a 3d point in the frame given in the header Header header geometry_msgs/Point32[] points #Array of 3d points ChannelFloat32[] channels #Each channel should have the same number of elements as points array, and the data in each channel should correspond 1:1 with each point

 

如上所示，點雲消息的結構支持存儲三維環境的點陣列，而且channels參數中，可以設置這些點雲相關的數據，例如可以設置一個強度通道，存儲每個點的數據強度，還可以設置一個系數通道，存儲每個點的反射系數，等等。

 

2.2.通過代碼發布點雲數據

 

.在odom_tf_package/src下創建TF變換的代碼文件：

 

gedit point_kinect_node.cpp

 

源代碼如下：

 

#include "ros/ros.h" #include <sensor_msgs/PointCloud.h> int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "point_cloud_publisher"); ros::NodeHandle n; ros::Publisher cloud_pub = n.advertise<sensor_msgs::PointCloud>("cloud", 50); unsigned int num_points = 100; int count = 0; ros::Rate r(1.0); while(n.ok()) { sensor_msgs::PointCloud cloud; cloud.header.stamp = ros::Time::now(); cloud.header.frame_id = "sensor_frame"; cloud.points.resize(num_points); //we'll also add an intensity channel to the cloud cloud.channels.resize(1); cloud.channels[0].name = "intensities"; cloud.channels[0].values.resize(num_points); //generate some fake data for our point cloud for(unsigned int i = 0; i < num_points; ++i) { cloud.points[i].x = 1 + count; cloud.points[i].y = 2 + count; cloud.points[i].z = 3 + count; cloud.channels[0].values[i] = 100 + count; } cloud_pub.publish(cloud); ++count; r.sleep(); } }

 

分解代碼來分析：

 

#include <sensor_msgs/PointCloud.h>

 

 首先也是要包含sensor_msgs/PointCloud消息結構。

 

    ros::Publisher cloud_pub = n.advertise<sensor_msgs::PointCloud>("cloud", 50);

 

定義一個發布點雲消息的發布者。

 

        sensor_msgs::PointCloud cloud;
        cloud.header.stamp = ros::Time::now(); cloud.header.frame_id = "sensor_frame";

 

 為點雲消息填充頭信息，包括時間戳和相關的參考系id。

 

    cloud.points.resize(num_points);

 

設置存儲點雲數據的空間大小。

 

        //we'll also add an intensity channel to the cloud cloud.channels.resize(1); cloud.channels[0].name = "intensities"; cloud.channels[0].values.resize(num_points);

 

設置一個名為“intensity“的強度通道，並且設置存儲每個點強度信息的空間大小。

 

        //generate some fake data for our point cloud for(unsigned int i = 0; i < num_points; ++i){ cloud.points[i].x = 1 + count; cloud.points[i].y = 2 + count; cloud.points[i].z = 3 + count; cloud.channels[0].values[i] = 100 + count;  

 

 將我們偽造的數據填充到點雲消息結構當中。

 

   cloud_pub.publish(cloud);

 

 最后，發布點雲數據。

 

2.3.編譯源碼：在odom_tf_package/CMakeLists.txt添加編譯選項：

 

add_executable(point_kinect_node src/point_kinect_node.cpp)
target_link_libraries(point_kinect_node ${catkin_LIBRARIES})

 

返回到你的工作空間的頂層目錄下：

 

catkin_make

 

三：測試代碼：

 

roscore
rosrun odom_tf_package odom_tf_node
rosrun odom_tf_package point_kinect_node 
rviz

 

 

 

3.2.查看發布的點雲數據。

 

rostopic echo /cloud