[ROS] 多传感器卡尔曼融合框架 Ethzasl MSF Framework 编译与使用

framesetup
多传感器融合是机器人导航上面一个非常基本的问题,通常在一个稳定可用的机器人系统中,会使用视觉(RGB或RGBD)、激光、IMU、马盘等一系列传感器的数据来最终输出一个稳定和不易丢失的姿态。Ethzasl MSF Framework 是一个机器人上面的多传感器融合框架,它使用了扩展卡尔曼的原理对多传感器进行融合。同时内部使用了很多工程上的 trick 解决多传感器的刷新率同步等问题,API 封装也相对简单,非常适合新手使用。

0、系统环境:
Ubuntu 14.04.3
ROS indigo

1、新建 MSF 工作目录:
在命令行执行如下命令:

退出 src 目录到 PATH_TO_MSF 根目录下,编译生成 ROS 工程文件:

后面我们将这个新建的 MSF 路径称为 PATH_TO_MSF。

2、下载依赖库和 Ethzasl MSF Framework:
进入 PATH_TO_MSF/src 目录。

在此目录下载所有依赖库和 MSF 框架。

1)下载 glog:

2)下载 catkin_simple:

3)下载 asctec_mav_framework:

4)最后下载 Ethzasl MSF Framework 框架源代码:

3、编译 ROS 工程:
1)设置环境:
退出 src 目录,进入 PATH_TO_MSF 目录。在命令行中使用如下命令设置当前窗口的编译环境:

2)再次编译整个工程:

中间可能会出现很多 warning,不过最后如果能够 100% 完成 built target 就成功了。

4、运行例子: MSF Viconpos Sensor Framework(使用 ROS Bag):
官方的例子使用了 Vicon 的设备进行 6ROF 的姿态估计,这个传感器很专业,但是我们一般没有。这里面我们使用官方提供的一个 bag 文件来进行模拟。

1)首先从 ros 网站下载 Vicon 的数据集:

这个数据包有 3.8 MB 左右,如果速度慢的可以下载我百度网盘的文件:
http://pan.baidu.com/s/1eShq7lg

我这里将其放置在 PATH_TO_MSF/data 目录下面。

2)修改 src/ethzasl_msf/msf_updates/viconpos_sensor_fix.yaml 文件:
将其中所有的:

替换为:

找到:

修改成:

3)修改 src/ethzasl_msf/msf_updates/launch/viconpos_sensor.launch 文件:
找到:

在这一行的前面加入两行 remap 操作,将传感器的 topic 与引擎的 topic 对应上:

找到:

在其之后添加(这一步是初始化卡尔曼滤波器的,非常重要):

4)启动 ros 内核:
在一个窗口打开 roscore:

5)启动 MSF pose_sensor 节点:
快捷键 Ctrl + Alt + T 新建窗口,在 PATH_TO_MSF 目录下执行如下命令打开 pose_sensor 节点:

6)打开动态配置参数功能(可选):
快捷键 Ctrl + Alt + T 新建窗口,执行如下命令打开动态配置功能:

可以看到如下窗口,在窗口中选中 msf_viconpos_sensor 下面菜单:
2016-07-25 14:53:50屏幕截图

在菜单中即可动态设置参数。

7)播放 vicon 的 bag 文件:
快捷键 Ctrl + Alt + T 新建窗口,在 PATH_TO_MSF 目录下执行如下命令:

这一行命令是暂停并从第 25s 后开始播放 bag 文件,文档中说这是为了等待 MAV 硬件系统站稳并处于非观察模式(不理解)。

总之,如果你准备好运行了,就可以开始点击空格键进行数据播放了,播放的数据大约剩余 86s 左右。

切换到 MSF pose_sensor 节点的窗口,如果你看到输出类似如下的窗口,就是表示系统运行成功了:
2016-07-26 11:42:07屏幕截图

5、数据模拟:
刚才跑成功了数据融合节点,但是并没有任何可视化的输出可以给我们看到。ethzasl msf 提供了一些脚本来进行数据模拟的功能,可以让我们更直观地看到结果。

1)修改 src/ethzasl_msf/msf_core/scripts/plot_relevant 文件:
找到:

修改成:

2)启动 plot_relevant 脚本:
快捷键 Ctrl + Alt + T 新建窗口,在 PATH_TO_MSF 目录下执行如下命令打开 plot_relevant 脚本:

另外也可以直接在命令行运行:

如果一切正常,即可看到如下曲线绘制,这样就表示成功运行起来了:

2016-07-26 11:07:30屏幕截图

参考文献:
[1] http://wiki.ros.org/ethzasl_sensor_fusion/Tutorials/Introductory%20Tutorial%20for%20Multi-Sensor%20Fusion%20Framework

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