在这一篇文章中，将主要介绍如何将DSP上采集到的速度转化为Odom，即左右轮速度转化为机器人离起点的x,y坐标和机器人的朝向角yaw，让move_base可以订阅到这个信息并做出相应的路径规划。在wiki论坛上有一个很详细的例程是关于如何发布Odometry信息的，希望大家先仔细阅读。在这个程序里，它把转化好的Odom信息发布到了两个地方，第一个是广播了tf关系，即每次机器人移动以后，/odom坐标系和/base_linke的关系，(关于为什么要发布这tf关系，见第三篇博文)；第二个是将消息发布到odom topic上。这两个东西都将是move_base需要的。
但是它的那段演示程序里，将机器人x轴方向的速度，y轴方向速度，以及旋转速度设置为常数了，实际中肯定是变化的。因此我们只需要将两轮的速度转化为x轴的速度(即前进方向的速度)和绕z轴旋转的速度，再套用到那个程序里去，就能发布机器人的位姿给move_base了。
下面这段程序就是我的转换方法：
def speed_to_odom(self, Lspeed = 0, Rspeed = 0):
delta_speed = Rspeed - Lspeed
if delta_speed < 0:
theta_to_speed = 0.0077 #右转系数
else:
theta_to_speed = 0.0076 #左转系数
#*比例系数是将单位时间内的左右轮位移差（速度差）转化旋转的角度增量，再除以20ms，得到旋转角速度
v_th = delta_speed * theta_to_speed / 0.02
v_x = (Rspeed + Lspeed)/2.0
v_y = 0.0
return v_x, v_y, v_th #返回x,y轴速度，以及旋转速度th
程序中20ms为速度采样的周期。在这个转换关系,我是把y轴速度设为0，左右轮速度的平均就是前进速度（即x轴速度），左右轮速度的差转化为旋转速度。请注意：将y轴速度设为0这种转换时可行，也就是假定20ms内，机器人没有在垂直于轮子的方向上发生位移。
将左右轮速度转化完以后，就可以用官网的例程发布Odom消息了。
下面总结下思路，再贴出这段的完整源程序。在我的程序中，也就是前面所说的中间通信层程序，首先用pyserial监听串口，一旦收到左右轮的速度信息，马上将左右轮的速度信息转化为x轴方向的前进速度，和绕z轴的旋转速度，然后将这个信息发布到一个主题上（我程序中为car_speed主题）。对官网那段程序进行改进，订阅这个car_speed消息，一旦收到各轴速度，由其速度转化机器人的坐标以及航向角yaw,这些信息作为Odom topic发布。
首先看如何将左右轮速度值转变为前进速度linear.x和转向速度angular.z的程序，有了linear.x和angular.z以后再来考虑发布odom：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import roslib;roslib.load_manifest(‘beginner_tutorials‘)
import rospy
from beginner_tutorials.msg import Num, carOdom #自定义的消息
from geometry_msgs.msg import Twist
import serial_lisenning as COM_ctr #自己写的串口监听模块
import glob
from math import sqrt, atan2, pow
class bluetooth_cmd():
def __init__(self):
rospy.init_node(‘robot_driver‘, anonymous=True)
def callback(self,msg ):
cmd_twist_rotation = msg.angular.z #
cmd_twist_x = msg.linear.x * 10.0
cmd_twist_y = msg.linear.y * 10.0
wheelspeed = self.odom_to_speed(cmd_twist_x, cmd_twist_y,cmd_twist_rotation)
print ‘msg:‘, msg
print wheelspeed
self.blue_tooth_send([wheelspeed[0], self.speed_kp, self.speed_ki, wheelspeed[1]])
def odom_to_speed(self, cmd_twist_x =0, cmd_twist_y=0,cmd_twist_rotation=0):
cent_speed = sqrt(pow(cmd_twist_x, 2) + pow(cmd_twist_y, 2))
yawrate2 = self.yawrate_to_speed(cmd_twist_rotation)
Lwheelspeed = cent_speed - yawrate2/2
Rwheelspeed = cent_speed + yawrate2/2
return Lwheelspeed, Rwheelspeed
def yawrate_to_speed(self, yawrate):
if yawrate > 0:
theta_to_speed = 0.0077 #右转系数
else:
theta_to_speed = 0.0076 #左转系数
x = (yawrate * 0.02) / theta_to_speed #yawrate ：rad/s *0.02表示 20ms内应该转多少弧度，/0.0076是把 要转的弧度转化为左右轮速度差
return x
def talker(self):
self.rec_data = COM_ctr.SerialData( datalen = 2) #启动监听COM 线程
allport = glob.glob(‘/dev/ttyU*‘)
port = allport[0]
baud = 115200
openflag = self.rec_data.open_com(port, baud)
rospy.Subscriber("/cmd_vel", Twist, self.callback)#订阅move_base发出的控制指令
pub = rospy.Publisher(‘car_speed‘, carOdom)
pub_wheel = rospy.Publisher(‘wheel_speed‘, Num) #左右轮速度
r = rospy.Rate(500) # 100hz
Lwheelpwm= 0
sumL = 0
sumR = 0
while not rospy.is_shutdown():
all_data = []
if self.rec_data.com_isopen():
all_data = self.rec_data.next() #接收的数据组
if all_data != []: #如果没收到数据，不执行下面的
wheelspeed = Num() #自己的消息
car_speed = carOdom()
leftspeed = all_data[0][0]
rightspeed = all_data[1][0]
wheelspeed.leftspeed = leftspeed
wheelspeed.rightspeed = rightspeed
#左右轮速度转化为机器人x轴前进速度和绕Z轴旋转的速度
resluts = self.speed_to_odom(leftspeed, rightspeed)
car_speed.x = resluts[0]
car_speed.y = resluts[1]
car_speed.vth = resluts[2]
pub.publish(car_speed)
pub_wheel.publish(wheelspeed)
r.sleep()
if openflag:
self.rec_data.close_lisen_com()
def speed_to_odom(self, Lspeed = 0, Rspeed = 0):
delta_speed = Rspeed - Lspeed
if delta_speed < 0:
theta_to_speed = 0.0077 #右转系数
else:
theta_to_speed = 0.0076 #左转系数
v_th = delta_speed * theta_to_speed / 0.02 # first : transform delta_speed to delta_theta . second: dived by delta_t (20ms), get the yawrate
v_x = (Rspeed + Lspeed)/10.0/2.0 # Lspeed : dm/s -- > m/s so need to /10.0
v_y = 0.0
return v_x, v_y, v_th
def blue_tooth_send(self, data = [], head = ‘HY‘):
if data !=[] and self.rec_data.com_isopen():
self.rec_data.send_data(data, head) #绕中心轴旋转 设定为0
# print data
if __name__ == ‘__main__‘:
try:
car_cmd = bluetooth_cmd()
car_cmd.talker()
except rospy.ROSInterruptException: pass
注意这段程序里用了自己定义的msg：Num 和 carOdom。这两个msg文件存放于beginner_tutorials/msg文件夹下。如果不知道怎么创建msg，可以看官网的教程或者我的另一篇博文。
这里贴出我定义的消息的内容：
Num.msg:
float32 leftspeed float32 rightspeed
carOdom.msg:
float32 x float32 y float32 vth
上面程序发布的/car_speed topic就包含了车子的linear.x和angular.z，运行这个节点以后，我们可以使用rostopic指令来监控这个主题发布的频率：
rostopic hz /car_speed
看主题发布的频率是否和期待的一致。
现在已经将左右轮速度转化为x轴速度和旋转速度了，下面贴出我改进的官网教程代码，教大家如何发布Odom信息和odom与base_link之间的tf转换关系。官网教程里的vx,vy,vth为常数，我们这里先订阅自己上段程序发布的car_speed主题，也就是订阅机器人实时的前进速度x和旋转速度。把官网程序由常数改为机器人实际速度就行了。下面程序为C++写的，在beginner_tutorials/src文件夹下创建空白文档，命名为your_filename.cpp，把下列代码复制进去：
#include <ros/ros.h>
#include <tf/transform_broadcaster.h>
#include <nav_msgs/Odometry.h>
#include <beginner_tutorials/carOdom.h>
//goal:subscribe the car_speed, then send them
class SubscribeAndPublish
{
public:
SubscribeAndPublish()
{
x_ = 0.0;
y_ = 0.0;
th_ = 0.0;
vx_ = 0.0;
vy_ = 0.0;
vth_ = 0.0;
current_time_ = ros::Time::now();
last_time_ = ros::Time::now();
//Topic you want to publish
pub_ = n_.advertise<nav_msgs::Odometry>("odom", 1);
//Topic you want to subscribe
sub_ = n_.subscribe("car_speed", 1, &SubscribeAndPublish::callback, this);
}
void callback(const beginner_tutorials::carOdom::ConstPtr& input)
{
//nav_msgs::Odometry output;
//.... do something with the input and generate the output...
current_time_ = ros::Time::now();
vx_ = input->x;
vy_ = input->y;
vth_ = input->vth;
//compute odometry in a typical way given the velocities of the robot
//double dt = (current_time - last_time).toSec();
double dt = 0.02;
double delta_x = (vx_ * cos(th_) - vy_ * sin(th_)) * dt;
double delta_y = (vx_ * sin(th_) + vy_ * cos(th_)) * dt;
double delta_th = vth_ * dt;
x_ += delta_x;
y_ += delta_y;
th_ += delta_th;
//since all odometry is 6DOF we‘ll need a quaternion created from yaw
geometry_msgs::Quaternion odom_quat = tf::createQuaternionMsgFromYaw(th_);
//first, we‘ll publish the transform over tf
geometry_msgs::TransformStamped odom_trans;
odom_trans.header.stamp = current_time_;
odom_trans.header.frame_id = "odom";
odom_trans.child_frame_id = "base_link";
odom_trans.transform.translation.x = x_;
odom_trans.transform.translation.y = y_;
odom_trans.transform.translation.z = 0.0;
odom_trans.transform.rotation = odom_quat;
//send the transform
odom_broadcaster_.sendTransform(odom_trans);
//next, we‘ll publish the odometry message over ROS
nav_msgs::Odometry odom;
odom.header.stamp = current_time_;
odom.header.frame_id = "odom";
//set the position
odom.pose.pose.position.x = x_;
odom.pose.pose.position.y = y_;
odom.pose.pose.position.z = 0.0;
odom.pose.pose.orientation = odom_quat;
//set the velocity
odom.child_frame_id = "base_link";
odom.twist.twist.linear.x = vx_;
odom.twist.twist.linear.y = vy_;
odom.twist.twist.angular.z = vth_;
//publish the message
pub_.publish(odom);
last_time_ = current_time_;
}
private:
//
ros::NodeHandle n_;
ros::Publisher pub_;
ros::Subscriber sub_;
ros::Time current_time_, last_time_;
tf::TransformBroadcaster odom_broadcaster_;
double x_ ;
double y_ ;
double th_ ;
double vx_;
double vy_ ;
double vth_ ;
};//End of class SubscribeAndPublish
int main(int argc, char **argv)
{
//Initiate ROS
ros::init(argc, argv, "odometry_publisher");
//Create an object of class SubscribeAndPublish that will take care of everything
SubscribeAndPublish SAPObject;
ros::spin();
return 0;
}
这段程序首先订阅car_speed这个主题，一旦收到机器人的x轴速度和转向速度，就调用callback去发布消息，让move_base可以订阅到。
注意：这段程序要能运行，必须在你的beginner_tutorials这个包里添加对tf,nav_msgs的依赖。
<depend package="tf"/> <depend package="nav_msgs"/>
要添加对这两个包的依赖，需要修改在package.xml和CMakeLists.txt进行修改:
在package.xml中添加：
<build_depend>tf</build_depend> <build_depend>nav_msgs</build_depend>
和
<run_depend>tf</run_depend> <run_depend>nav_msgs</run_depend>
然后在CMakeLists.txt中 find_package（...）里添加 tf 和 nav_msgs就行了，最终得到：
find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS roscpp rospy std_msgs message_generation tf nav_msgs )
最后还要为了使得你的C++程序能够运行，在CMakeLists.txt中最后或者相应位置，还要添加上如下指令：
add_executable(publish_odom src/publish_odom.cpp)
target_link_libraries(publish_odom ${catkin_LIBRARIES})
add_dependencies(publish_odom beginner_tutorials_generate_messages_cpp)
完成这些以后，编译一下你的catkin_ws工作空间，在新终端中输入如下指令：
cd ~/catkin_ws catkin_make
现在，有了这两个节点程序，dsp到move_base和move_base到dsp这条路通了，只要建立地图，发布坐标转换就可以用了。在下一篇文章中，我们将介绍几个与导航有关的 tf 坐标转换，再在一个空白地图上使用move_base进行导航。
最后，关于这种左右轮速度转化为Odom的程序，ros论坛里有,如这个链接。ros自己写好的教程里也有如arbotix_driver 这个节点程序里有一句，你可以在你的文件系统里搜索arbotix_driver：
from arbotix_python.diff_controller import DiffController
你在文件系统里搜索diff_controller这个文件，打开它就可看到相应的转换程序，楼主和他们的其实相差无几。