ros2 robot-localization 里程计、imu等多传感器融合导航示例

ros2 humble robot-localization 里程计、imu等多传感器融合导航示例源码

看看这个：https://gitcode.net/mirrors/cra-ros-pkg/robot_localization/-/tree/foxy-devel

ROS2+cartographer+激光雷达+IMU里程计数据融合(robot_locazation) 建图_车轮编码器_暮尘依旧的博客-CSDN博客 之前写了一篇ROS2+cartorgrapher+激光雷达建图并保存，但是由于其只对激光雷达的数据进行订阅，这就导致了其建图在室内会有一个较好的效果(但是也会出现偏差)，在室外完全无法使用。究其原因，是因为只用激光雷达且没有比较明显的建筑障碍物的话，cartographer很难计算出一个比较精准的位置和朝向。因此，为了达到一个更好的建图效果，我们使用了robot_localization包，对IMU和里程计的数据进行融合，并将其发布，使得cartographer的建图效果更上一层楼。_车轮编码器 https://blog.csdn.net/scarecrow_sun/article/details/129474844

机器人定位技术：robot_localization - 知乎 robot_localization是基于卡尔曼滤波在ROS系统上比较成熟、应用比较广泛的一个机器人动态定位软件包。robot_localization软件包中使用的定位算法并不是最时新最优秀的，但是它具备几个不可替代的优势：它有专门的… https://zhuanlan.zhihu.com/p/121622661

GitHub - cra-ros-pkg/robot_localization: robot_localization is a package of nonlinear state estimation nodes. The package was developed by Charles River Analytics, Inc. Please ask questions on answers.ros.org. robot_localization is a package of nonlinear state estimation nodes. The package was developed by Charles River Analytics, Inc. Please ask questions on answers.ros.org. - GitHub - cra-ros-pkg/robot_localization: robot_localization is a package of nonlinear state estimation nodes. The package was developed by Charles River Analytics, Inc. Please ask questions on answers.ros.org. https://github.com/cra-ros-pkg/robot_localization

这篇文章参考一下：

ros2 foxy robot-localization 里程计 imu多传感器融合踩坑指南_JT_BOT的博客-CSDN博客 Robot_localization是一个基于卡尔曼滤波ROS的包，可以对里程计 imu gps多种传感器进行数据融合，进而完成机器人的定位的算法。对于不懂卡尔曼滤波的小伙伴，通过修改配置文件就能顺利的使用大佬们造好的轮子，极大的降低了使用多传感器定位的难度。robot_localization的作用就是把接收的 里程计 imu gps 的话题通过融合发布/odometry/filtered话题，最后把这个话题映射成/odom供建图或者导航使用。 https://blog.csdn.net/m0_73694897/article/details/131720863

ROS2下基于robot_localization+cartographer的融合odom和can建图_嵌入式学习~的博客-CSDN博客 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考Robot_localization是一个基于卡尔曼滤波 ROS的包，可以对里程计 imu gps多种传感器进行数据融合，进而完成机器人的定位的算法。对于不懂卡尔曼滤波的小伙伴，通过修改配置文件就能顺利的使用大佬们造好的轮子，极大的降低了使用多传感器定位的难度。 https://blog.csdn.net/qwerwqwe/article/details/132134761

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【以下回答由 GPT 生成】

回答：

我非常理解你对于多传感器融合导航的需求。在ROS2中，你可以参考以下示例代码来实现多传感器融合导航：

1. robot_localization包：这是一个用于ROS中传感器融合的常用包。它提供了一个节点，可以同时接收里程计、IMU和其他传感器数据，并使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）或扩展卡尔曼滤波器（UKF）融合这些数据。你可以通过以下命令安装它：

sudo apt install ros-<your_ros2_distro>-robot-localization

你可以在这里找到它的源码。

1. nav2包：这是ROS2中的导航堆栈，它构建在robot_localization的基础上并提供了更高级的导航功能。你可以在这里找到它的源码。

2. cartographer包：这是一个SLAM框架，它可以使用多个传感器（如激光雷达和IMU）创建地图，并提供导航功能。你可以在这里找到它的源码。

以上是一些常用的ROS2中多传感器融合导航的示例代码，你可以通过查看它们的源码来了解其实现方法。希望对你有所帮助！

访问 robot-localization GitHub 仓库。里面应该有

ros2 foxy robot-localization 里程计 imu多传感器融合踩坑指南
可以参考下

ros2 foxy robot-localization 里程计 imu多传感器融合踩坑指南_JT_BOT的博客-CSDN博客 Robot_localization是一个基于卡尔曼滤波ROS的包，可以对里程计 imu gps多种传感器进行数据融合，进而完成机器人的定位的算法。对于不懂卡尔曼滤波的小伙伴，通过修改配置文件就能顺利的使用大佬们造好的轮子，极大的降低了使用多传感器定位的难度。robot_localization的作用就是把接收的 里程计 imu gps 的话题通过融合发布/odometry/filtered话题，最后把这个话题映射成/odom供建图或者导航使用。 https://blog.csdn.net/m0_73694897/article/details/131720863

ROS察微【51】：如何将里程计和 IMU 与 robots_localization 融合_imu与里程计融合_无水先生的博客-CSDN博客 笔记 是 ROS 开发人员 Live Class n.51 的附加材料，由 The Construct 的 Alberto Ezquerro 和 Ricardo Tellez 免费创建和提供。 只要您提供本段的副本，您就可以分发此笔记本。在今天的直播课中，我们将学习以下内容：为什么需要融合传感器数据进行导航什么是 robots_localization 包如何使用robot_localization 包进行传感器融合此直播课程的先决条件是：ROS 概念的基础知识，如主题、发布和_imu与里程计融合 https://blog.csdn.net/gongdiwudu/article/details/124860225

这个 https://gitcode.net/mirrors/cra-ros-pkg/robot_localization/-/tree/foxy-devel

这个问题我之前遇到过

https://blog.csdn.net/scarecrow_sun/article/details/129474844

https://blog.csdn.net/m0_73694897/article/details/131720863 这个文章很清楚

http://dev.nav2.fishros.com/doc/setup_guides/odom/setup_odom.html
可以参考一下

https://blog.csdn.net/m0_73694897/article/details/131720863,里面有源代码，希望能帮到你

1. 创建ROS 2工作空间：

首先，您需要创建一个ROS 2工作空间，如果您已经有一个工作空间，请跳过此步骤。

mkdir -p ~/ros2_ws/src
cd ~/ros2_ws/src

2. 安装robot-localization软件包：

在ROS 2中，您可以使用ros2 pkg命令来安装软件包。确保您的ROS 2安装已正确设置。

ros2 pkg install robot-localization

3. 创建一个新的ROS 2包：

cd ~/ros2_ws/src
ros2 pkg create my_navigation_pkg --build-type ament_cmake

4. 创建导航节点：

在您的my_navigation_pkg中，创建一个新的节点，例如my_navigation_node.cpp，用于启动robot_localization的ekf_node，并将多个传感器的数据发布到合适的话题上。

#include "rclcpp/rclcpp.hpp"
#include "robot_localization/ros_filter.hpp"

int main(int argc, char** argv) {
    rclcpp::init(argc, argv);
    auto node = std::make_shared<rclcpp::Node>("my_navigation_node");

    // Create and configure the robot_localization filter
    robot_localization::RosFilter filter(node);

    // Set up subscribers for IMU and Odometry data

    // Set up publishers for fused odometry

    rclcpp::spin(node);

    rclcpp::shutdown();
    return 0;
}

5. 配置文件：

创建一个配置文件，例如my_navigation_config.yaml，用于配置robot_localization节点的参数，包括需要融合的传感器、话题名称等。

frequency: 30.0
transform_time_offset: 0.0
transform_timeout: 0.1

# Sensor configurations

odom0: /odom
odom0_config: [true,  true,  false,
               false, false, true,
               false, false, false,
               false, false, false]
odom0_differential: false
odom0_relative: false
odom0_queue_size: 1
odom0_nodelay: false
odom0_pose_rejection_threshold: 5.0
odom0_twist_rejection_threshold: 1.0

# Other configurations...

6. 运行节点：

在新终端中运行ROS 2环境，并启动您创建的导航节点：

source /opt/ros/foxy/setup.bash
source ~/ros2_ws/install/setup.bash
ros2 run my_navigation_pkg my_navigation_node

参考gpt：
结合自己分析给你如下建议：
ROS2 humble是ROS2的最新版本，于2023年4月发布，它提供了更好的性能、安全性和可移植性。
robot_localization是一个通用的状态估计软件包，它可以融合任意数量和类型的传感器数据，例如里程计、imu、gps等，来提供机器人在3D空间中的位置、方向、速度和加速度。
robot_localization提供了两种状态估计节点：ekf_localization_node和ukf_localization_node，它们分别使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）来进行滤波和融合。
为了使用robot_localization进行多传感器融合导航，需要配置相应的参数文件，指定传感器的话题、数据类型、协方差矩阵等信息，并启动相应的节点。

援引讯飞星火：