ＳＬＡＭ坐标系

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ｓｌａｍ里面一般四个坐标系。

小车坐标系，地图坐标系，odom坐标系（这个是移动的，和小车之间的距离就是里程计走的距离），传感器ｓｅｎｓｏｒ坐标系，一般是激光，和小车有个固定的距离。

一.四个坐标系展示

map_frame：世界坐标系中的固定frame。也就是说，这是一个全局的固定frame，它理论上不会随着机器人的移动或者测量的误差而产生漂移，一般设置系统的初始状态作为坐标原点。

odom_frame：里程计frame。它是移动机器人在移动过程中利用里程计（如车轮编码器，视觉里程计等）对机器人进行位姿估计的坐标系，一般设置机器人初始位置作为坐标原点，总所周知，里程计在长时间的使用中会出现一下累计误差。

baselink_link_frame:机器人frame。它是机器人坐标系，是一个移动的坐标系。

laser_frame:激光frame。它是激光雷达的坐标系，固定在机器人上，与baselink_link_frame往往只存在一个平移变换量。
 

这个是ｏｄｏｍ固定。 

一般设置机器人初始位置作为坐标原点，总所周知，里程计在长时间的使用中会出现一下累计误差。

这个是ｂａｓｅ-link固定，就是车体

ｍａp坐标系

map----odom----base_link -----base-_laser_link

base_link与base_laser_link的关系：静态

激光雷达坐标系到基础坐标系之间的转换由运动平台确定，通常是静态的。在Plantbot中，激光雷达架设在在第三层中心， 而基础坐标系中心为第一层中心 ，两坐标系的转换只需沿z轴平移两板的间距。静态坐标系转换可以使用static_transform_publisher命令来定周期发布，也可以采用更通用的方法，即利用建立的URDF（Unified Robot Description）模型，调用joint_state_publisher和robot_state_publisher来完成，后一种方法在机械臂中尤为常见。

tf为ｔｒａｎｓｆｏｒｍ的意思，相当于是坐标变换的矩阵，坐标变换树方便调用。

[/tf]是ROS系统的tf坐标变换库订阅和发布的主题， tf库坐标变换进行了封装，很多时候我们不太关心主题[/tf]中的消息内容，而是通过tf库中的接口来直接获取坐标变换关系。slam_gmapping发布的这个tf主要是描述地图到里程计的坐标变换。

此外，[/slam_gmapping]还订阅了四个主题。[/tf]来自于机器人里程计的坐标变换，[/scan]则是激光雷达的扫描信息。[/tf_static]是tf2中添加的新特性，目的是提供一个不变的在任何时刻都成立的变换矩阵。 [/clock]则是来自Gazebo的主题，与仿真时间有关。

 

ｐｓ: IMU即为 惯性测量单元，一般包含了三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺仪，简单理解通过加速度二次积分就可以得到位移信息、通过角速度积分就可以得到三个角度。从imu得到的数据为一个相对角度(主要使用yaw，roll和pitch 后面不会使用到)，使用该角度来替代由编码器计算得到的角度。 这个方法较为简单，出现打滑时候因yaw不会受到影响，即使你抬起机器人转动一定的角度，得到的里程也能正确反映出来。

轮速里程计：轮子上的编码器，测量绝对移动，也可以测出车速。

 

二.激光雷达坐标系

首先，要明确一下，无论是哪种传感器：相机、激光雷达、毫米波雷达，都有自己的坐标系，也就是所有的传感器产生的数据都是基于传感器自身的坐标系的，然而，一辆自动驾驶汽车，车上会安装许多传感器，为了方便算法研究、测试，都需要将各自传感器获得的数据转换到车体坐标系下，也就是base坐标系，那么这个过程就叫做传感器的外参标定。

更近一层，传感器的外参标定其实可以标记成一个4×4的矩阵，也可以说成由一个旋转矩阵3×3和一个平移矩阵3×1组成，即传感器坐标系通过一些刚体变换（分别沿x,y,z方向做一些平移、旋转）就可以转换到车体坐标系。那么我们的任务则是求出这两个矩阵即可，或者得到这6个量（X，Y，Z，Roll， Pitch，Yaw ）就行，有了这6个值，我们就可以计算出平移矩阵和旋转矩阵，也就可以将传感器的数据转换到车体坐标系下了。

注：(X，Y，Z，Roll， Pitch，Yaw )含义：前3个值代表分别沿x,y,z方向平移的距离；后3个值代表分别沿x,y,z方向旋转的角度。

 根据机械结构情况，可能需要对范围角度内的角度进行裁剪，比如采用的是思岚的激光雷达A1，由于base的机构设计，需要对雷达进行角度裁剪。【https://blog.csdn.net/qq_29230261/article/details/83107116】

一般的存储数据对应是：

lidar.angles=[lidar.angle_min: lidar.angle_increment: lidar.angle_max]

lidar.ranges=[];

一般假如是－１８０到１８０度范围的量程，angle_min=-pi;angle_max=pi;