大家好，我是继续学习的小鱼，今天再继续结合FIshBot的代码，介绍下IMU的标定，当然FishBot使用的代码很简单，只进行了静态校准，不过也有那么一些参考意义。

IMU的标定和校准：结合FishBot代码介绍

惯性测量单元（IMU）广泛应用于机器人、无人机和其他运动控制系统中，用于测量和报告设备的加速度和角速度。标定和校准IMU对于确保这些测量准确至关重要。本文将围绕MPU6050传感器的噪声源、常用校准方法和结合FishBot的校准程序进行详细介绍。

1. MPU6050的噪声源

MPU6050是一款广泛使用的六轴IMU，包括三轴加速度计和三轴陀螺仪。它的输出数据受到多种噪声源的影响，这些噪声源会降低测量的准确性和可靠性。

噪声类型与描述参数

• 高斯噪声：最常见的噪声类型，表现为读数的随机波动，通常假定其遵循高斯分布。
• 偏移误差：传感器输出与实际值之间的固定偏差，通常在长时间内稳定。
• 温度变化：MPU6050对温度变化敏感，可能导致读数随温度波动。
• 电源噪声：来自电源的不稳定性可能引入噪声，尤其是在低电压供电时。
• 机械振动：机械环境中的振动可以通过结构传递到传感器，导致错误的加速度或角速度测量。

2. 常用的校准方法

校准IMU通常包括以下几个步骤：

• 静态校准：将设备放置在稳定的环境中，记录加速度计和陀螺仪的输出，以确定零偏和灵敏度误差。
• 动态校准：通过移动设备以覆盖完整的运动范围，并使用已知的运动模式来校正传感器输出。
• 温度补偿：记录不同温度下的传感器输出，建立温度对输出影响的模型，进行实时补偿。
• 软件滤波：应用数字滤波器，如卡尔曼滤波器，减少输出数据中的随机噪声。

3. FishBot的校准方法

FishBot代码分析

FishBot的校准方法通过软件对MPU6050进行自动校准，校准方法是获取一组初始数据，然后求均值作为静态误差。以下是FishBot代码的关键部分解析：

void MPU6050::calcOffsets(bool is_calc_gyro, bool is_calc_acc){
  if(is_calc_gyro){ setGyroOffsets(0,0,0); }
  if(is_calc_acc){ setAccOffsets(0,0,0); }
  
  float ag[6] = {0,0,0,0,0,0}; // 3*acc, 3*gyro
  for(int i = 0; i < CALIB_OFFSET_NB_MES; i++){
    this->fetchData();
    ag[0] += accX;
    ag[1] += accY;
    ag[2] += (accZ-1.0);  // 假设设备静止且Z轴向下
    ag[3] += gyroX;
    ag[4] += gyroY;
    ag[5] += gyroZ;
    delay(1);
  }
  
  if(is_calc_acc){
    accXoffset = ag[0] / CALIB_OFFSET_NB_MES;
    accYoffset = ag[1] / CALIB_OFFSET_NB_MES;
    accZoffset = ag

[2] / CALIB_OFFSET_NB_MES;
  }
  if(is_calc_gyro){
    gyroXoffset = ag[3] / CALIB_OFFSET_NB_MES;
    gyroYoffset = ag[4] / CALIB_OFFSET_NB_MES;
    gyroZoffset = ag[5] / CALIB_OFFSET_NB_MES;
  }
}

校准过程解析

• 零偏校准：代码首先将陀螺仪和加速度计的偏移设置为零，随后在固定次数（CALIB_OFFSET_NB_MES）的测量中累计传感器读数。
• 计算偏移：通过平均这些值，计算出每个轴的偏移量。对于加速度计Z轴，考虑到重力加速度（减去1.0）。
• 延时：在连续测量之间进行短暂的延时，以避免采样率过高导致的数据相关性。

通过此方法，FishBot能够自动调整传感器的偏移值，从而提高测量的精度和稳定性。这种校准对于机器人和自动化系统中的精确运动控制至关重要。

@2406291085 没改好地图

大家好，我是爱学习的小鱼，最近打算设计IMU模块，看了挺多，但是刚开始的时候不了解参数及含义，就学习了下。今天就结合我们 FishBot 运动控制板的IMU模块——MPU6050详细介绍下IMU的参数，比如量程，噪声，下次挑选IMU的时候就知道怎么选择了。

1. MPU6050的测量原理及数据类型

MPU6050是一款集成了3轴陀螺仪和3轴加速度计的传感器，能够提供关于设备运动状态的详尽数据。它通过测量设备在三个空间轴（X、Y和Z轴）上的角速度和加速度，帮助用户了解设备的运动情况。陀螺仪部分通过检测因旋转而引起的科里奥利力来测量角速度。加速度计部分则测量设备加速过程中各轴向的加速度。

科里奥力（Coriolis Force）是一种因旋转参考系中物体运动而产生的惯性力。它是由法国科学家古斯塔夫·科里奥利在1835年首次描述的，主要出现在旋转系统中，如地球自转等。科里奥利力的大小和方向取决于物体的速度和旋转轴的角速度。

在陀螺仪传感器中，如MPU6050，科里奥利力的原理被用来测量角速度。当传感器（或载体）绕某轴旋转时，陀螺仪内的振动结构（通常是微型振子）也会因旋转而受到偏移，这种偏移通过电容式传感器检测到。检测到的信号随后被放大和转换为电信号，最终输出为旋转速度的测量值。科里奥利力的应用使得MPU6050能精确追踪设备的方向变化，这在手机、无人机、运动追踪设备等多种应用中非常关键。

2. 测量数据的单位

• 角速度（陀螺仪）: 度/秒（°/s）
• 加速度（加速度计）: g（重力加速度，1g 约等于 9.81 m/s²）

3. IMU参数：量程、灵敏度和噪声

量程和灵敏度选择

• 量程：MPU6050的陀螺仪部分支持±250, ±500, ±1000, ±2000°/秒的量程，加速度计部分支持±2, ±4, ±8, ±16g的量程。选择量程时需考虑应用场景的需求：例如，如果设备用于高速运动的跟踪，应选择较高的量程以避免数据溢出。
• 灵敏度：陀螺仪的灵敏度根据量程不同而不同，例如，在±250°/秒的量程下，灵敏度为131 LSB/°/s。加速度计的灵敏度也随量程变化，如在±2g的量程下，灵敏度为16384 LSB/g。选择灵敏度高的设定可以提高测量的精确度，但可能会降低动态范围。

噪声

• 噪声类型：MPU6050的噪声主要包括零偏噪声和随机游走噪声。
• 噪声单位：通常以°/s/√Hz和mg/√Hz来表示。
• 噪声产生原因：主要是由电子电路的内在物理特性引起的，如器件内部的电阻和电容。

4. MPU6050的参数设置代码解析

下面这段代码是从FishBot主控板使用的IMU模块驱动中摘抄的，代码中包含了设置陀螺仪和加速度计量程的功能。通过写入不同的配置值到MPU6050的寄存器，可以调整量程和灵敏度。

// 设置陀螺仪量程
byte MPU6050::setGyroConfig(int config_num){
    byte status;
    switch(config_num){
        case 0: // ±250 deg/s
            gyro_lsb_to_degsec = 131.0;
            status = writeData(MPU6050_GYRO_CONFIG_REGISTER, 0x00);
            break;
        case 1: // ±500 deg/s
            gyro_lsb_to_degsec = 65.5;
            status = writeData(MPU6050_GYRO_CONFIG_REGISTER, 0x08);
            break;
        case 2: // ±1000 deg/s
            gyro_lsb_to_degsec = 32.8;
            status = writeData(MPU6050_GYRO_CONFIG_REGISTER, 0x10);
            break;
        case 3: // ±2000 deg/s
            gyro_lsb_to_degsec = 16.4;
            status = writeData(MPU6050_GYRO_CONFIG_REGISTER, 0x18);
            break;
        default:


            status = 1; // 错误处理
            break;
    }
    return status;
}

// 设置加速度计量程
byte MPU6050::setAccConfig(int config_num){
    byte status;
    switch(config_num){
        case 0: // ±2 g
            acc_lsb_to_g = 16384.0;
            status = writeData(MPU6050_ACCEL_CONFIG_REGISTER, 0x00);
            break;
        case 1: // ±4 g
            acc_lsb_to_g = 8192.0;
            status = writeData(MPU6050_ACCEL_CONFIG_REGISTER, 0x08);
            break;
        case 2: // ±8 g
            acc_lsb_to_g = 4096.0;
            status = writeData(MPU6050_ACCEL_CONFIG_REGISTER, 0x10);
            break;
        case 3: // ±16 g
            acc_lsb_to_g = 2048.0;
            status = writeData(MPU6050_ACCEL_CONFIG_REGISTER, 0x18);
            break;
        default:
            status = 1; // 错误处理
            break;
    }
    return status;
}

此代码段显示了如何根据需要配置MPU6050的量程，以适应不同的应用场景。

@小鱼 完整代码：

import rclpy
from rclpy.node import Node
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge
import cv2
from flask import Flask, Response
import io
import threading
import argparse

# 初始化Flask应用
app = Flask(__name__)

# 创建一个全局变量来存储图像数据
current_image = None

# 创建ROS2节点类
class ImageSubscriber(Node):
    def __init__(self, topic_name):
        super().__init__('image_subscriber')
        self.subscription = self.create_subscription(
            Image,
            topic_name,
            self.image_callback,
            10)
        self.subscription  # 防止订阅被自动销毁
        self.bridge = CvBridge()

    def image_callback(self, msg):
        global current_image
        cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8")
        # 将图像转换为JPEG格式
        _, buffer = cv2.imencode('.jpg', cv_image)
        current_image = buffer.tobytes()

# 生成器函数，不断发送图像
def generate():
    while True:
        if current_image is not None:
            yield (b'--frame\r\n'
                   b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + current_image + b'\r\n')
        else:
            yield (b'--frame\r\n'
                   b'Content-Type: text/plain\r\n\r\nNo image available\r\n')

@app.route('/video_stream')
def video_stream():
    return Response(generate(),
                    mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')

def run_ros_node(topic_name):
    rclpy.init()
    image_subscriber = ImageSubscriber(topic_name)
    rclpy.spin(image_subscriber)
    # 清理和关闭ROS2节点
    image_subscriber.destroy_node()
    rclpy.shutdown()

def main(args=None):
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Subscribe to a ROS2 image topic and serve it as a video stream.")
    parser.add_argument('topic_name', type=str, help="The name of the ROS2 topic to subscribe to.")
    args = parser.parse_args()

    # 创建线程运行ROS2节点
    ros_thread = threading.Thread(target=run_ros_node, args=(args.topic_name,))
    ros_thread.start()

    # 启动Flask HTTP服务器
    try:
        app.run(host='0.0.0.0', port=5000, threaded=True)
    except KeyboardInterrupt:
        pass
    finally:
        # 确保ROS线程可以优雅退出
        ros_thread.join()

if __name__ == '__main__':
    main()

大家好，我是爱学习的小鱼，今天推荐一个ROS2中的开元SLAM库，大家知道Nav2的默认定位模块是AMCL，它根据已知地图，雷达Scan数据和里程计完成定位，虽然可以利用静态地图作Scan-To-Map 来提高定位精度，但现实世界中的地图往往是动态更新的，显然一直使用某一张地图并不能满足我们的需求，SLAM-Toolbox就提供了一个动态的SLAM解决方案（以前在公司的时候都是修改Cartography来实现的），下面是详细介绍。

SLAM Toolbox：动态世界的SLAM解决方案

SLAM Toolbox 是一个强大的开源库，专为动态环境中的二维SLAM（同时定位与地图构建）而设计。该项目由 Steve Macenski 在 Simbe Robotics 创立，并在他在三星研究院的期间以及业余时间进行了维护和更新。SLAM Toolbox 不仅提供了常规的移动机器人所需的 2D SLAM 功能，如启动、绘图、保存地图等，还包括了一些高级特性，如地图的连续细化、重映射、以及基于优化的定位模式等。

核心功能与AMCL对比

SLAM Toolbox 的设计目标是提供一个比其他SLAM库（无论是免费还是付费的）更全面的解决方案。其核心功能包括：

• 基础2D SLAM：允许用户启动地图构建，保存为PGM文件，同时提供了地图保存等实用工具。
• 序列化和反序列化：能够在任何时间点加载已保存的位姿图（pose-graph），继续地图的绘制或修改。
• 终身映射：加载已保存的位姿图，继续在空间中绘图，同时从新加入的扫描中删除多余的信息。
• 优化基定位模式：在没有先验地图的情况下，通过位姿图进行“激光里程计”模式定位，支持本地闭环。

与AMCL（自适应蒙特卡罗定位方法）相比，SLAM Toolbox 提供了更为动态和灵活的地图处理能力。AMCL主要用于在已知地图中进行定位，而SLAM Toolbox 则允许用户不仅进行定位，还可以继续更新和优化地图。此外，SLAM Toolbox 支持的“终身映射”功能使得它可以在长时间内持续更新地图，这是AMCL所不支持的。

高级应用

除了基础的地图绘制和保存功能，SLAM Toolbox 还提供了几种高级应用：

1. 生命周期管理：在多次会话中对同一区域进行映射，允许用户创建和更新现有地图，并将数据序列化以供其他映射会话使用。
2. 动态本地化：将现有的序列化地图加载到节点中，维护最近扫描的滚动缓冲区，并在缓冲区过期后移除扫描，但不影响底层地图。

支持和贡献

SLAM Toolbox 在多种环境（如零售、仓库、图书馆和研究环境）中已被广泛应用。对于在生产环境中使用的机器人，建议使用SLAM Toolbox的Snap版本，其进行了优化，速度提升约10倍。此外，如果遇到使用或配置问题，可以在 ROS Answers 上发帖求助，或在GitHub上提交问题和功能请求。

安装和配置

SLAM Toolbox 支持通过ROS2进行安装和运行，具体的安装命令如下：

rosdep install -q -y -r --from-paths src --ignore-src
apt install ros-$ROS_DISTRO-slam-toolbox

运行时，可以通过 ros2 launch slam_toolbox online_sync_launch.py 命令启动在线同步模式。

结语

SLAM Toolbox 不仅为研究人员和工程师提供了一个功能丰富的SLAM库，还通过其开源的方式，鼓

励了更广泛的社区合作和知识共享。无论是在工业应用还是学术研究中，SLAM Toolbox 都展现了其卓越的性能和灵活性，使其成为当前最受推荐的ROS2-SLAM库之一。

@2429148505 ok

@2429148505 和二驱差不多，就是速度计算那里，每个轮子因为出场原因，减速比并不一样造成的误差

@2429148505 在 四驱板使用fishbot四驱代码，无法正常发送odom和imu话题 中说：

在的麦轮在控制层面会出现右偏的情况

校准轮距和轮子的编码器数值到距离的转换因子就好

@2429148505 在ROS 2中，融合IMU和里程计数据可以使用多种方式和工具包。常用的方法是通过机器人定位和导航工具包（如robot_localization），它能够处理多个传感器输入并提供融合后的定位信息。

以下是一个基本的步骤指南，帮助你在ROS 2中实现IMU和里程计数据的融合：

1. 安装ROS 2和依赖包

确保你已经安装了ROS 2和相关的依赖包。可以参考ROS 2的官方安装指南来安装ROS 2。

2. 安装robot_localization包

robot_localization是一个非常强大的工具包，用于融合多个传感器数据，包括IMU和里程计。

sudo apt-get update
sudo apt-get install ros-<your-ros2-distro>-robot-localization

请将<your-ros2-distro>替换为你所使用的ROS 2发行版名称，如foxy、galactic或humble。

3. 配置IMU和里程计数据发布

确保你的IMU和里程计数据分别发布到正确的ROS主题上。通常情况下：

• IMU数据发布到/imu/data主题
• 里程计数据发布到/odom主题

你可以使用ROS 2的发布者和订阅者来发布这些数据。

4. 创建配置文件

创建一个YAML配置文件，用于配置robot_localization节点的参数。以下是一个示例配置文件ekf.yaml：

ekf_filter_node:
  ros__parameters:
    frequency: 30.0
    sensor_timeout: 0.1
    two_d_mode: true
    publish_tf: true
    map_frame: map
    odom_frame: odom
    base_link_frame: base_link
    world_frame: odom

    odom0: /odom
    odom0_config: [true, true, false,
                   false, false, true,
                   false, false, false,
                   false, false, false,
                   false, false, false]
    odom0_queue_size: 10

    imu0: /imu/data
    imu0_config: [false, false, false,
                  true, true, false,
                  false, false, false,
                  false, false, true,
                  false, false, false]
    imu0_queue_size: 10
    imu0_remove_gravitational_acceleration: true

5. 启动robot_localization节点

创建一个启动文件，使用launch来启动robot_localization节点，并加载你的配置文件。以下是一个示例启动文件ekf_launch.py：

from launch import LaunchDescription
from launch_ros.actions import Node

def generate_launch_description():
    return LaunchDescription([
        Node(
            package='robot_localization',
            executable='ekf_node',
            name='ekf_filter_node',
            output='screen',
            parameters=['/path/to/your/ekf.yaml'],
        )
    ])

将/path/to/your/ekf.yaml替换为你的ekf.yaml文件的实际路径。

6. 运行你的ROS 2应用

使用ros2 launch命令启动你的应用：

ros2 launch <your_package_name> ekf_launch.py

将<your_package_name>替换为包含启动文件的实际包名。

7. 验证融合结果

你可以使用rviz2或其他可视化工具来查看融合后的定位结果。确保定位结果是预期的，并根据需要调整配置文件中的参数。

通过这些步骤，你应该能够在ROS 2中成功融合IMU和里程计数据，以实现更精确的机器人定位和导航。

@2593721619 https://fishros.org.cn/forum/topic/151/提问前必看-不符合要求的问题拒绝回答