walking机器人仿真教程-室外小院进行gps定位和导航

说明

• 介绍如何通过robot_localization包融合odom+imu+gps进行控制

准备数据

• 1.计算您所在位置的磁偏角的弧度值
• 获取经纬度，方法1：通过gps传感器，方法2：利用百度拾取坐标系统
• 百度系统上获取数据是：经度，维度。假设经纬度为 113.155134,23.01242
• 打开磁偏角计算网站， 输入您的纬度和经度，然后单击“计算”。

• 上面获取是8.48° E
• 获取的磁偏角为度.分格式转换为度的十进制格式

8 + 48/60 = 8.8 度

• 在转变为弧度值公式： A2=A1*π/180

8.8 * 3.14 / 180 = 0.1535 弧度

• 2.获取海拔高度
• 利用地址，从网站工具查询海拔, 假设1米

• 3.gazebo的方位和坐标轴关系

x = East
y = North
z = Up

• 4. 修改smalltown_gps.world里面的<spherical_coordinates>下的经纬度
• 文件位于aiwalking_ws/src/walking_application/worlds/smalltown_gps.world
• 相关内容如下：

    <spherical_coordinates>
      <surface_model>EARTH_WGS84</surface_model>
      <latitude_deg>33.83</latitude_deg>
      <longitude_deg>-84.42</longitude_deg>
      <elevation>254.99568</elevation>
      <!-- currently gazebo has a bug: instead of outputing lat, long, altitude in ENU
      (x = East, y = North and z = Up) as the default configurations, it's outputting (-E)(-N)U,
      therefore we rotate the default frame 180 so that it would go back to ENU -->
      <heading_deg>180</heading_deg>
    </spherical_coordinates>

• 根据上面获取的数据修改经纬度和海拔

定位和导航步骤：

• 1.加载gazebo环境和启动仿真

#先执行
. /usr/share/gazebo/setup.bash 
#再执行
ros2 launch walking_application gps_gazebo.launch.py

• gazebo效果图：

• 仿真已经整合的gps传感器，发布相应的gps数据
• 查看话题列表

$ ros2 topic list
/clock
/cmd_vel #速度话题
/gps/fix #gps数据
/imu/data #imu数据
/joint_states
/parameter_events
/performance_metrics
/rosout
/scan  #雷达数据
/ultrasonic_sensor_1 #超声波数据
/wheel/odometry  #里程数据

• 为navsat_transform节点设置GPS的原点

ros2 service call /datum robot_localization/srv/SetDatum '{geo_pose: {position: {latitude: 23.01242, longitude: 113.155134, altitude: 1}, orientation: {x: 0.0, y: 0.0, z: 0.0, w: 1.0}}}'

• 控制小车

rqt_robot_steering

• 弹出一个控制界面

• 上滑条控制前进后退，下滑条控制左右转

• 2.启动定位

ros2 launch walking_application gps_localization.launch.py

• 查看话题列表

$ ros2 topic list
/clock
/cmd_vel
/diagnostics
/gps/filtered  #经过扩展卡尔曼滤波器（EKF）处理的gps数据
/gps/fix       #原始gps数据
/imu/data
/initialpose
/joint_states
/odometry/global  #基于map坐标系融合odom+GPS+IMU并通过扩展卡尔曼滤波器处理的位姿信息
/odometry/gps     #基于map坐标系通过扩展卡尔曼滤波器处理之前的位姿信息
/odometry/local   #基于odom坐标系融合odom+imu的位姿信息
/parameter_events
/performance_metrics
/robot_description
/rosout
/scan
/tf
/tf_static
/ultrasonic_sensor_1
/wheel/odometry  #原始里程信息

• 可以分别查看上述话题的具体内容

• 3.启动导航

ros2 launch walking_application gps_navigation.launch.py

• 查看TF树

ros2 run rqt_tf_tree rqt_tf_tree

• 效果图

• rviz效果图

• 通过点击nav2 gaol按钮，再rviz上指定目标点进行即可进行导航