五大公式二.卡尔曼滤波器开发实践之二:一个简单的位置估计卡尔曼滤波器三.卡尔曼滤波器(EKF)开发实践之三:基于三个传感器的海拔高度数据融合四.卡尔曼滤波器(EKF)开发实践之四:ROS系统位姿估计包robot_pose_ekf

另外需要注意的是，robot_pose_ekf会发布base_link到odom的tf变换，因此我们自己的程序中就不用发

ROSEKF机器人位姿估计功能包：robot_pose_ekf|仿真环境实践在仿真下使用robot_pose_ekf在仿真下使用robot_pose_ekf仿真环境为一个无人机，具备3DPOSE里程计数据

ROSEKF机器人位姿估计功能包：robot_pose_ekf详解功能包使用文件结构配置参数订阅的话题具体代码轮速里程计惯导数据视觉里程计发布的话题robot_pose_ekf的工作原理功能包使用文件结构没有

之前一直不知道odom，map到底是什么关系，看了这个博客：https://blog.csdn.net/u012686154/article/details/88174195才了解了一些。这边记录我自己的看法，看下是否正确：1ROS中map，odom坐标系的理解我想解决的问题是：计算出小车在真实世界(这个坐标系称为map)的位置我可以得到的数据：gazebo的传感器(比如libgazebo_ros

SLAM无人车融合IMU前与融合IMU后的实测效果演示slam无人车使用扩展卡尔曼滤波器融合imu与未做融合imu的效果对比魔改滤波器ekf代码地址：魔改卡尔曼扩展滤波器robot_pose_ekf，topic

五大公式二.卡尔曼滤波器开发实践之二:一个简单的位置估计卡尔曼滤波器三.卡尔曼滤波器(EKF)开发实践之三:基于三个传感器的海拔高度数据融合四.卡尔曼滤波器(EKF)开发实践之四:ROS系统位姿估计包robot_pose_ekf

数据开发包test提供的数据：Imu发布频率50hz;Odom发布频率30Hz自己的数据Imu的frame_id:imu_world，发布频率200Hz;Odom的frame_id:odom,child_frame_id:base_link,发布频率30Hz融合通过发布静态坐标系建立的整体坐标系关系为：odom_combined->base_footprint->base_link->imu_wo

IMU,一般具有两个基本器件：加速计和陀螺仪。主要用于测量自身位姿，位姿包括位置和姿态。最近在研究imu融合里程计方面的内容，初学一些内容，总结一下：环境信息：Ubuntu：18.04ROS:melodic一.IMU接入ROS系统imu型号：ROSIMUhfi_a9型号1.安装ros-imu功能依赖包sudoapt-getinstallros-melodic-imu-toolsros-melodi

我们使用robot_pose_ekf包对通过结合'odom'和'gyrodata'信息对机器人位置进行校正.原文地址1,配置这个包里有个默认的配置文件可以修改,大致如下freq:滤波的频率,不会改变准确度

想要使用navigation下的robot_pose_ekf做IMU与视觉的融合于是找到了这个包：https://github.com/ros-planning/navigation/tree/indigo-devel

同时在robot_pose_ekf包中使用的也是EKF。接下来只需要额外的10分钟，就能够为非线性系统模型建立扩展卡尔曼滤波器。这个例子中，移动机器人在有一面墙的空间内移动。

写在前面:本文中对应的文件会用文件表示，对应的函数用粗体表示，对应的变量用斜体表示。会略过一些简单的以及注释写明白的部分。本文会假定读者已经已经对卡尔曼滤波器有一定的了解并且已经阅读过本文中将会使用的贝叶斯滤波器bfl包教程。鉴于本人水平有限难免会有疏漏，欢迎一起来交流，这是我的邮箱：[email protected]’sthefunbegin().文章目录以main函数开始：Odom

在使用robot_pose_ekf时，常遇到接收到的odometry数据格式错误的问题。一个可能的原因为底盘或其他设备发布odometry数据的协方差矩阵默认为0矩阵。

1如何使用EKF1.1配置EKFnode的缺省启动文件位于robot_pose_ekf包中，文件中有许多配置参数：freq:滤

navigation中国大学mooc：Navigation工具包说明目录ROS导航功能包：ros-planning/navigation中国大学mooc：Navigation工具包说明一、csdn：ROS下robot_pose_ekf

robot_pose_ekf是ROSNavigationstack中的一个包，通过扩展卡尔曼滤波器对imu、里程计odom、视觉里程计vo的数据进行融合，来估计平面移动机器人的真实位置姿态，输出odom_combined

了解ROS的robot_pose_ekf软件包中扩展卡尔曼滤波器的用法：robot_pose_ekf软件包用于基于来自不同来源的（部分）位姿测量值来估计机器人的3D姿势。

在配置ＲＯＳ导航包时，使用robot_pose_ekf包进行imu,编码器,视觉里程计三者的融合（起码两个），用来精确机器人的位姿信息．关于robot_pose_ekf要订阅哪些话题，以及因为它的使用tf

最近重新搭建了一辆ros小车,在校准里程计后，发现小车在建图和导航过程中雷达扫描和地图信息之间还是会存在时不时的偏移，在了解robot_pose_ekf这个包后，考虑着将里程计信息和IMU(惯性测量单元

整理资料发现早前学习robot_pose_ekf的笔记，大抵是一些原理基础的东西加一些自己的理解，可能有不太正确的地方。

最近在使用imu进行数据融合，使用的是robot_pose_ekf的融合包，发现网上的教程太不详细，折腾了1个月，终于搞定了。于是乎，想写一个关于ekf包的使用教程。

小张实习记录ROS学习之路第一步：第一个node第一个订阅第二步：odom里程计信息第三步：robot_pose_ekf第四步：tf_tree第五步：hector_mapping&karto_mapping

目录1如何使用EKF1.1配置1.2编译并运行该包2Nodes2.1robot_pose_ekf2.1.1SubscribedTopics2.1.2PublishedTopics2.1.3ProvidedtfTransforms3EKF如何工作3.1Poseinterpretation3.2Covarianceinterpretation3.3Timing4PackageStatus4.1Stab

卡尔曼滤波理论下面几个网址对卡尔曼滤波算法有详细的描述：KalmanFilterForDummiesHowaKalmanfilterworks,inpicturesSLAM中的EKF，UKF，PF原理简介卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波的重要区别：卡尔曼滤波只能针对线性模型，包括线性运动模型、线性观测模型并且随机误差满足高斯分布。当处理的模型是非线性的，比如运动方程是非线性的，那么从上一次状态（用高斯分

TheRobotPoseEKFpackageisusedtoestimatethe3Dposeofarobot,basedon(partial)posemeasurementscomingfromdifferentsources.ItusesanextendedKalmanfilterwitha6Dmodel(3Dpositionand3Dorientation)tocombinemeasurem

odom_estimation_node.cpp中步骤1：main.cpp中OdomEstimationNodemy_filter_node;步骤2：构造函数OdomEstimationNode中//ekffilter,OdomEstimation,创建系统模型和测量更新模型my_filter_.setOutputFrame(output_frame_);my_filter_.setBaseFoo

  robot_pose_ekf是ROSNavigationstack中的一个包,通过扩展卡尔曼滤波器对imu、里程计odom、视觉里程计vo的数据进行融合,来估计平面移动机器人的真实位置姿态,输出odom_combined

协方差参数的设置主要确定mpu6050和odom编码器协方差参数的设置参考：turtlebot_node协方差的设置mpu605参数的设置参考：https://github.com/Arkapravo/turtlebot/blob/master/turtlebot_node/src/turtlebot_node/gyro.pyself.imu_data.orientation_covariance

navsat_odometryhttp://wiki.ros.org/nmea_navsat_driverhttp://wiki.ros.org/gps_commonhttp://wiki.ros.org/robot_pose_ekf

1.如何使用RobotPoseEKF1.1配置EKF节点默认launch文件可以在robot_pose_ekf包中找到，launch文件包含一系列参数：freq:滤波器频率，更高的频率单位时间传递更多传感数据

协方差参数的设置主要确定mpu6050和odom编码器协方差参数的设置参考：turtlebot_node协方差的设置mpu605参数的设置参考：https://github.com/Arkapravo/turtlebot/blob/master/turtlebot_node/src/turtlebot_node/gyro.pyself.imu_data.orientation_covariance