tf坐标系转换(gmapping)

坐标系变换

上一节：slam_gmapping安装与测试

gmapping tf坐标变换

tf关系图是机器人坐标关系非常重要的一环，作为gmapping测试来说，它的关系图是这样的:

输入：

rosrun rqt_tf_tree rqt_tf_tree

对于gmapping来说，一般坐标系就是map，odom，base_link，base_laser坐标系。

• map:地图坐标系，顾名思义，一般设该坐标系为固定坐标系（fixed frame），一般与机器人所在的世界坐标系一致。

• odom：里程计坐标系，这里要区分开odom topic，这是两个概念，一个是坐标系，一个是根据编码器（或者视觉等）计算的里程计。 但是两者也有关系，odom topic 转化得位姿矩阵是odom–>base_link的tf关系。这时可有会有疑问，odom和map坐标系是不是重合的？可以很肯定的告诉你，机器人运动开始是重合的。但是，随着时间的推移是不重合的，而出现的偏差就是里程计的累积误差。那map–>odom的tf怎么得到?就是在一些校正传感器合作校正的package比如gmapping会给出一个位置估计（localization），这可以得到map–>base_link的tf，所以估计位置和里程计位置的偏差也就是odom与map的坐标系偏差。所以，如果你的odom计算没有错误，那么map–>odom的tf就是0.

• base_footprint:坐标系原点base_link在2d平面（一般为地面）的投影。

• base_link:一般位于tf tree的最根部，物理语义原点，一般表示机器人中心，为相对机器人的本体的坐标系。

• base_laser:激光雷达的坐标系，与激光雷达的安装点有关，其与base_link的tf为固定的。

激光雷达tf变换

一棵tf变换树定义了不同坐标系之间的平移与旋转变换关系。对激光雷达来说，我们有一个机器人，包括一个机器人移动平台和一个安装在平台之上的激光雷达，以这个机器人为例，定义两个坐标系，一个坐标系以机器人移动平台的中心为原点，称为base_link参考系，另一个坐标系以激光雷达的中心为原点，称为base_laser参考系。

为了定义和存储base_link和base_laser两个参考系之间的关系，我们需要将他们添加到tf树中。从树的概念上来讲，tf树中的每个节点都对应一个参考系，而节点之间的边对应于参考系之间的变换关系。tf就是使用这样的树结构，保证每两个参考系之间只有一种遍历方式，而且所有变换关系，都是母节点到子节点的变换。

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