tf坐标变换

来源：互联网发布：c语言产生随机数的函数编辑：程序博客网时间：2024/04/27 03:26

1.数据类型

2.原理

基本原理：tb的类里有个publisher，tl的类里有个subscriber，一个发布叫/tf的topic，一个订阅这个topic，传送的消息tf message里包含了parent frame id和child frame id的信息。

3.base_link, odom和map的关系

预备知识：

1.map是虚拟世界中的固定frame,与odom同为全局坐标系，原点为地图原点（地图原点在地图相应的yaml文件中有规定）,odom的原点为开始计算位姿那个时刻的机器人的位置。

2.从W的原点看A所在的位置坐标 p，就是A->W转换矩阵（A的坐标变换到W坐标系、A->W的坐标变换、W坐标系下A的位置），称为WAT. Ap为A坐标系的点，它在W上的坐标 Wp = WAT*Ap

3.已知tf转换：

map->base_link（或base_link->map，因为其坐标关系是时刻在被发布）

base_link->odom（其坐标关系是通过位姿估计出来的）

4.推算:

map->odom = map->base_link - base_link->odom

5.代码实现

ROS_DEBUG("New pose: %6.3f %6.3f %6.3f",
hyps[max_weight_hyp].pf_pose_mean.v[0],
hyps[max_weight_hyp].pf_pose_mean.v[1],
hyps[max_weight_hyp].pf_pose_mean.v[2]); //amcl估计出的地图上的点

// subtracting base to odom from map to base and send map to odom instead
tf::Stamped<tf::Pose> odom_to_map;
try
{
tf::Transform tmp_tf(tf::createQuaternionFromYaw(hyps[max_weight_hyp].pf_pose_mean.v[2]),
tf::Vector3(hyps[max_weight_hyp].pf_pose_mean.v[0],
hyps[max_weight_hyp].pf_pose_mean.v[1],
0.0)); //首先得到base_link->map坐标变换关系
tf::Stamped<tf::Pose> tmp_tf_stamped (tmp_tf.inverse(),
laser_scan->header.stamp,
base_frame_id_);//tmp_tf.inverse():map->base_link.
this->tf_->transformPose(odom_frame_id_,
tmp_tf_stamped,
odom_to_map);//base_link->odom。上面已经将map转换到base_link下，所以再通过base_link->odom也就得到map->odom坐标变换
}
catch(tf::TransformException)
{
ROS_DEBUG("Failed to subtract base to odom transform");
return;
}

latest_tf_ = tf::Transform(tf::Quaternion(odom_to_map.getRotation()),
tf::Point(odom_to_map.getOrigin()));
latest_tf_valid_ = true;

if (tf_broadcast_ == true)
{
// We want to send a transform that is good up until a
// tolerance time so that odom can be used
ros::Time transform_expiration = (laser_scan->header.stamp +
transform_tolerance_);
tf::StampedTransform tmp_tf_stamped(latest_tf_.inverse(),//变为odom->map
transform_expiration,
global_frame_id_, odom_frame_id_);
this->tfb_->sendTransform(tmp_tf_stamped);
sent_first_transform_ = true;
}

最终将odom->map，然后将tf发布出去

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