参考文献

nav_msgs/Odometry, sensor_msgs/Imu, geometry_msgs/PoseWithCovarianceStamped, geometry_msgs/TwistWithCovarianceStamped 等msg。

所有状态估计节点跟踪机器人15个状态维度 (x, y, z, roll, pitch, yaw, 他们各自的速度和线加速度)。

Sensor Integration tutorial

• ~odomN_queue_size, ~twistN_queue_size, ~imuN_queue_size, poseN_queue_size** -使用这些参数调整每个传感器callback队列长度，这在当频率参数比传感频率低很多时非常有用，它允许滤波器吸收周期类的所有传感数据。

• ~odomN_differential, ~imuN_differential, ~poseN_differential** - （当有多个传感器采集同样的绝对位置坐标时，设置为true防止多个估计变化的跳动。） 每一个传感数据定义在包含pose信息之上，用户可以选择pose数据是否有差异的吸收，如果一个值是true这时对于在t时刻的测量，我们先减去t-1时间测试数据并将结果转换为速度，这个设置在当机器人有两个绝对姿态信息是非常有用，例如： e.g., yaw 是由 odometry 和 IMU测试的来. 在这个示例中，当输入数据的差异不能正确处理，将会导致两个测量结果不同步，同时滤波器会产生震荡，但是整合两个不同数据我们将避免这个震荡。
  
  在使用初始数据时用户应当非常谨慎，因为转换到速度意味着方向角状态变化的协方差将会无边界的增长  (除非另一个数据已经融合). 如果只是希望所有姿态从0开始，可以使用相对参数（ _relative）注意 如果通过navsat_transform_node或者 utm_transform_node融合GPS数据需要确保 _differential参数是 false

• ~odomN_relative, ~imuN_relative, ~poseN_relative** -  ( 理解为采用相对位置还是绝对位置 ) 当参数设置为true所有的测量数据将相对于首次测量值融合，这在适用于数据是 (0, 0, 0) 并且 roll, pitch, and yaw 也是 (0, 0, 0). 它与_differential 参数相似，但是与_differential中移除 t-1时间的测量不同，我们在time 0 时刻就移除数据，测试数据也不能转换为速度。

• ~imuN_remove_gravitational_acceleration** -当融合IMU的加速度数据，参数决定了是否移除重力影响，注意，它假定了IMU即产生加速度数据也产生方向数据，方向数据需要去除重力影响校正。

• ~print_diagnostics -当为正时，状态估计节点将生成诊断数据，这个可以用于debug。

4.2 扩展参数

• ~odomN_pose_rejection_threshold, ~odomN_twist_rejection_threshold, ~poseN_rejection_threshold, ~twistN_rejection_threshold, ~imuN_pose_rejection_threshold, ~imuN_angular_velocity_rejection_threshold, ~imuN_linear_acceleration_rejection_threshold** -当数据服从于外部传感器，使用这些阀值设置 Mahalanobis distances控制当前状态下传感测量值的许可范围，没指定的话每一个都是tonumeric_limits::max()

• ~debug - 选择是否运行debug模式。注意为真将产生大量的数据，数据写入debug_out_file里面。

• ~debug_out_file -当debug是 true, 写入log的文件。

• ~process_noise_covariance - 噪音方差通常表示为 Q, 用于不确定模型的滤波算法预测. 它很难协调，将它设为参数用于定制化，参数可以单独设置，调整它可以获得较好的参数。

• ~initial_estimate_covariance - 估计方差表示为 P, 定义了当前状态估计误差。参数允许用户设置矩阵初始值，这将影响滤波器收敛速度，例如，当使用者设置 position [0, 0] 到一个非常小的值（e.g., 1e-12）, 这时尝试融合x位置，这时候滤波器将比较缓慢的采纳这些测量数据，融合时间需要增加。用户应该谨慎使用这个参数，当只融合速度数据时(e.g., 没有绝对姿态信息), 使用者不要设置其实方差值，这是因为误差将会无限增长无助于状态估计。

4.3 节点特有参数
标准和扩展的参数可以用于所以robot_localization节点，这个参数用于特定的节点。
4.3.1 ukf_localization_node
ukf_localization_node 依照original paper 和wiki article的语法

• ~alpha - 控制sigma点的传播，除非熟悉卡尔曼滤波器，否则就设置为默认值(0.001).

• ~kappa - 控制sigma点的传播，通常用默认值(0).

• ~beta - 相对状态矢量的分布. 默认是2代表高斯分布

1. 发布主题

• odometry/filtered (nav_msgs/Odometry)

1. 发布的坐标变换

• 当世界坐标系设置为传感坐标系，传感坐标系会发布一个传感、机器人本体坐标系的坐标变换。

• 当用户的世界坐标系设置为地图坐标系，坐标变换是地图坐标系发布到传感坐标系。这个模式假定其他节点是由传感坐标系发布到本体坐标系的。这可以成本另一个机器人定位的示例。

1. Manual State Reset手动状态重置
   通过分配geometry_msgs/PoseWithCovarianceStamped消息到set_pose主题, 用户可以手动设置滤波器的状态，这在重置滤波器的过程中非常有用，可以在测试过程中重置滤波器，并且可以与rviz交互。此外同样，状态估计节点发布一个SetPose服务，服务类型是robot_localization/SetPose。

nav_msgs/Odometry 消息 (通常是ekf_localization_node或ukf_localization_node的输出), 和一个包含准确的机器人朝向估计的 sensor_msgs/Imu ，还有一个包含GPS数据的sensor_msgs/NavSatFix 消息。它生成一个世界坐标系的里程消息。 注意当将这个节点的输出与其他节点数据融合时，应该确保odomN_differential设置是false。

1.1 Parameters参数

• magnetic_declination_radians - 机器人的磁偏角。不知道的话参见http://www.ngdc.noaa.gov/geomag-web/ (确认转换为弧度).

• ~delay - 等待GPS坐标系到机器人坐标系的延时

• ~yaw_offset -IMU 应该在地磁北的情况下是yaw角是0. 当不是这个数据就需要设置偏移。(desired_value = offset + sensor_raw_value).

• ~zero_altitude - 为 true时nav_msgs/Odometry 消息Z pose值为0。

• ~publish_filtered_gps - 为true, navsat_transform_node会将世界坐标系坐标转换到在GPS/gps/filtered主题生成 sensor_msgs/NavSatFix 消息。

• ~broadcast_utm_transform -为 true, navsat_transform_node将生成UTM与传感数据的变换，详见后面的变换发布。
  will broadcast the transform between the UTM grid and the frame of the input odometry data. See Published Transforms below for more information.

• ~use_odometry_yaw -为 true, navsat_transform_node将不会取得IMU的朝向数据，而是从里程计中获取。只有当里程计具有类似全局坐标系中的朝向数据才可以设置为true（比如磁力计），此外，如果里程计信息是状态估计节点中的一个，用户至少有一个绝对的坐标的朝向，此时_differential和 _relative设置为 false。

1.2 订阅的主题

• imu/data -  具有朝向数据的sensor_msgs/Imu 消息

• odometry/filtered - 当前位置的 nav_msgs/Odometry 消息，这需要首次GPS数据读取之前本体先取得一些非零姿态。

• gps/fix - 包含GPS坐标的 sensor_msgs/NavSatFix 消息

1.3 Published Topics

• odometry/gps - 包含转换为世界坐标系的GPS数据 的nav_msgs/Odometry消息 . 消息可以直接融合进估计节点。

• gps/filtered - 将机器人世界坐标系位置转换为GPS坐标系中的 sensor_msgs/NavSatFix消息

1.4 Published Transforms

• world_frame->utm (可选) - 当 the broadcast_utm_transform设置为 true, navsat_transform_node计算 utm 坐标系到传感坐标系的转换. 然而, 通常将 utm坐标系设置为odometry的子坐标系。

作者：joey_zhou
原文出处
來源：简书