REALSENSE D435i IMU数据的处理与使用

Posted 2023-05-13

参考技术A 参考：https://blog.csdn.net/qq_41839222/article/details/86552367

由于本人项目需要使用到深度信息，因此运行rs_rgbd.launch，其中有与RGB图像对应好的深度图。参考上述文档，并且采集数据发现，realsense d435i在ROS中发布的IMU数据的两个部分：“/camera/gyro/sample” 、“/camera/accel/sample” ，时间戳以及频率都不一致，因此参考上blog，对IMU信息进行处理。将包含unite_imu_method的行都copy进去。

一样的方法，处理之后：rostopic echo /camera/imu 结果如下

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header:

  seq: 1102

  stamp:

    secs: 1596797416

    nsecs: 925977468

  frame_id: "camera_imu_optical_frame"

orientation:

  x: 0.0

  y: 0.0

  z: 0.0

  w: 0.0

orientation_covariance: [-1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]

angular_velocity:

  x: 0.0

  y: -0.00523598771542

  z: 0.0

angular_velocity_covariance: [0.01, 0.0, 0.0, 0.0, 0.01, 0.0, 0.0, 0.0, 0.01]

linear_acceleration:

  x: 0.304006129503

  y: -9.32612419128

  z: -0.245166242123

linear_acceleration_covariance: [0.01, 0.0, 0.0, 0.0, 0.01, 0.0, 0.0, 0.0, 0.01]

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在cartographer上调试自己录制的数据（Pandar64 + IMU）

参考技术A 最近使用一个pandar64线激光（和赛）+IMU在cartographer上建图，总结以下几点，备忘。

1. 准备数据

自己录制的IMU和Pandar64 线Point2数据（一个激光雷达传感器），并且有LiDAR到IMU的外参。

修改数据包时，注意frame_id要与cartorgrapher参数urdf中描述的一致。

IMU数据因为要被用于Robot的位姿估计，所以要注意当前数据与Cartographer中的坐标一致性。

注意激光雷达扫描一周时所生成帧的频率，此处是每旋转一周生成一帧点云数据，当采用npackages模式时，每个UDP包就生成一帧，一个旋转周期可能会上百帧，要注意跟 参数 TRAJECTORY_BUILDER_3D.num_accumulated_range_data 配合使用。

2. 在cargographer中的数据校验

只要没有特别醒目的报错，即可认为没问题。

类似以下这样的报警，可以不必在意，基本不影响建图，

Point data (frame_id: "horizontal_vlp16_link") has a large gap, largest is 0.118117 s, recommended is [0.0005, 0.05] s with no jitter.

3. launch和lua参数配置

按照demo_backpack_3d.launch以及对应的lua和urdf参数进行配置即可，需要注意以下参数

map_frame = "map",

  tracking_frame = "imu_link",

  published_frame = "base_link",

  odom_frame = "odom",

  provide_odom_frame = false,

use_odometry = false,

num_point_clouds = 1,

TRAJECTORY_BUILDER_3D.num_accumulated_range_data = 1  #这个参数一定要注意，如果不改成对应的频率，可能会出现点云一直不动，没有轨迹生成的情况

同时也要注意，urdf中 欧拉角给出的顺序，参考backpack_3d.urdf可知，实际顺序为 rpy="pitch roll yaw"，而不是想象中的RPY。

4.建好的图