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こんにちは、ガゼボで UUV シミュレーションを行っており、9DOF を提供する IMU を持っています。つまり、私のデータは

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  seq: 301770
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    secs: 6064
    nsecs: 844000000
  frame_id: "thrbot/imu_link"
orientation: 
  x: 0.018933040808
  y: -0.00209639450915
  z: 0.337785931366
  w: -0.941030185311
orientation_covariance: [0.0001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0001]
angular_velocity: 
  x: -8.94731200724e-05
  y: 0.000117146098958
  z: 7.81746250685e-06
angular_velocity_covariance: [1.1519236000000001e-07, 0.0, 0.0, 0.0, 1.1519236000000001e-07, 0.0, 0.0, 0.0, 1.1519236000000001e-07]
linear_acceleration: 
  x: 0.0865246576615
  y: -0.363323777859
  z: 9.79281330072
linear_acceleration_covariance: [1.6e-05, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6e-05, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6e-05]

線形速度を取得したいと思います。また、二重積分を行うときに方向を使用して誤差を少なくする方法も知りたいです。3D Pose センサーもあります。だからその水中ロボットシミュレーション。私は向きの IMU データを持っているので、速度値を取得するときにそれを統合に組み込みたいと思う人もいます。何か助けはありますか？

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センサーフュージョンを実行して、ロボットをローカライズできるようにしたいようですね。この場合、imu から線形加速を得ることがまさにros ekfパッケージの目的です。センサー フュージョンを処理し、オドメトリ データを返します。

于 2021-09-21T14:51:43.893 に答える