概述
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。
里程计又包含2 个方面的信息：
- 位姿（位置和转角），即（x,y,θ）
- 是速度（前进速度和转向速度）。
gmapping订阅的是/scan 和/tf话题并不直接订阅里程计信息，自己写一个tf话题。
TF就是坐标系变换，具体要包括里程计坐标系（odom）到车体坐标系（base_link）,车体坐标系到激光雷达坐标系（laser）的变换关系。具体如下图所示：.
里程计信息的数据获取的途径:
-
采用编码器电机来获取
参考 -
采用ROS里的package : laser_scan_matcher
这个包能根据/scan 数据发布2D位姿的数据，来转换成表示位置的下x，y, z 以及表示姿态的四元数。
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。
最后
以上就是无语含羞草为你收集整理的SLAM——入门到放弃：ROS里程计(odometry)的全部内容，希望文章能够帮你解决SLAM——入门到放弃：ROS里程计(odometry)所遇到的程序开发问题。
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