ROS里程计的学习(odometry)ROS里程计之STM32底层编码器(一)ROS里程计之STM32底层编码器(二)

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我是靠谱客的博主忧虑芝麻，最近开发中收集的这篇文章主要介绍ROS里程计的学习(odometry)ROS里程计之STM32底层编码器(一)ROS里程计之STM32底层编码器(二)，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

什么是里程计？为什么需要里程计？

里程计是衡量我们从初始位姿到终点位姿的一个标准，通俗的说，我们要实现机器人的定位与导航，就需要知道机器人行进了多少距离，是往哪个方向行进的

这里我举个例子，gmapping导航建图包里建图需要里程计信息，且导航也需要。

hector建图呢有个缺点，如果雷达不够精确，那么建出来的图会导致定位不够精确，这是我们不期望的，所以要实现精确的定位与导航，需要加入里程计信息

ROS gmapping导航包，要求有2 个输入，一个是激光数据，另一个就是里程计信息。

那么我们该如何获得里程计呢？

里程计又包含2 个方面的信息：

一、是位姿（位置和转角），即（x,y,θ）

二、是速度（前进速度和转向速度）。

那么问题来了，这些数据我们该如何获取呢？？？？

参考：

http://blog.csdn.net/feixin620/article/details/78573893

http://www.ncnynl.com/archives/201703/1416.html

里程计信息的数据获取的途径，我从几篇文章里总结得到的结果是：

一、采用编码器电机来获取

二、采用ROS里的package : laser_scan_matcher

首先讲一下laser_scan_matcher 这个包，这个包能根据/scan 数据发布2D位姿的数据，我们是否可以根据2D位姿数据来转换成表示位置的下x，y, z 以及表示姿态的四元数。理论上是可以的。

速度的获取：还是根据2D位姿和时间变量，来计算前进速度和转向速度。2D位姿数据包含：float64 x, float64 y, float64 theta，根据dt 时间里dx,dy，dtheta, 就可以算出前进速度，和转向速度。如果2D位姿数据足够精准，基本都用不上陀螺仪校准。

编码器我们参考，并且引用了这位博主的文章：https://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/8066135.html

在文章已经指出我们底层的框架图：

整个移动机器人的控制结构如下图所示，其中base_controller节点将订阅的cmd_vel信息通过串口或其它通信接口发送给下位机（嵌入式控制板）。下位机中根据机器人运动学公式进行解算，将机器人速度转换为每个轮子的速度，然后通过CAN总线（或其它总线接口）将每个轮子的转速发送给电机驱动板控制电机转动。电机驱动板对电机转速进行闭环控制（PID控制），并统计单位时间内接收到的编码器脉冲数，计算出轮子转速。