cartographer建图tf树如何转换的

### Cartographer 中 TF 树的转换方法 在机器人操作系统 (ROS) 和 Cartographer 的环境中，`TF`（Transform Tree）是一个用于描述不同坐标系之间关系的核心工具。通过 `rqt_tf_tree` 命令可以可视化这些坐标系之间的层次结构及其变换关系[^1]。 Cartographer 使用传感器数据来构建地图并估计机器人的位置，在此过程中会动态更新多个坐标系间的相对变换矩阵。以下是关于如何理解 Cartographer 中 TF 转换的具体说明： #### 1. **TF 树的基础** 在 ROS 系统中，`/tf` 主题发布所有活动帧之间的变换信息。对于 Cartographer 来说，它通常涉及以下几个主要坐标系： - `/map`: 表示全局静态地图的固定参考框架。 - `/odom`: 描述里程计测量得到的局部运动累积结果。 - `/base_link`: 定义为机器人本体所在的中心点或基座的位置和方向。 这些基本节点构成了一个典型的树形结构，其中根节点通常是 `/map` 或者 `/odom` 取决于具体配置文件中的设置参数。 #### 2. **查看当前系统的 TF 树** 为了观察运行时的实际 TF 连接情况以及它们是如何相互关联起来形成一棵完整的树状图谱，可以通过执行如下命令启动图形化界面程序 `rqt_tf_tree` 查看实时状态: ```bash @ubuntu:~$ rosrun rqt_tf_tree rqt_tf_tree ``` 这一步骤有助于确认各个子系统间是否存在预期之外的变化或者错误连接等问题存在. #### 3. **实现自定义转换逻辑** 如果需要向现有项目里加入新的传感器设备或者其他外部输入源，则可能还需要额外编写一些代码片段来自动生成相应的消息对象并通过适当的主题广播出去供其他订阅方使用。下面给出一段简单的 Python 示例演示如何创建一个新的刚体位姿变换并将其添加到全局广播列表当中去： ```python import rospy from geometry_msgs.msg import TransformStamped import tf2_ros as tf2 def broadcast_transform(): br = tf2.TransformBroadcaster() t = TransformStamped() t.header.stamp = rospy.Time.now() t.header.frame_id = "world" t.child_frame_id = "my_custom_object" t.transform.translation.x = 0.1 t.transform.translation.y = 0.2 t.transform.translation.z = 0.0 quat = tf_conversions.transformations.quaternion_from_euler(0, 0, pi/4) t.transform.rotation.x = quat[0] t.transform.rotation.y = quat[1] t.transform.rotation.z = quat[2] t.transform.rotation.w = quat[3] rate = rospy.Rate(10.0) while not rospy.is_shutdown(): br.sendTransform(t) rate.sleep() if __name__ == '__main__': rospy.init_node('custom_tf_broadcaster') try: broadcast_transform() except rospy.ROSInterruptException: pass ``` 上述脚本展示了怎样利用标准库函数轻松完成从世界原点偏移一定距离后再绕 Z 轴旋转四分之一圆周角的新物体定位信息发布流程. 请注意实际应用场合下往往还需考虑更多细节因素比如时间戳同步精度控制等方面的要求. ---