已知ROS小车car1的里程计数据发布在Odometry中，可以通过rospy.Subscriber('/car1/odom', Odometry, odom_callback)来订阅其里程计数据，请生成一段基于ROS的扩展卡尔曼滤波算法代码，要求订阅小车的里程计数据并通过扩展卡尔曼滤波算法来估算出下一时刻小车的x轴和y轴坐标，并将估算出的坐标绘制成2D图像，要求用python实现

下面是一个基于ROS的扩展卡尔曼滤波算法的示例代码，其中订阅了小车的里程计数据，并通过扩展卡尔曼滤波算法来估算出下一时刻小车的x轴和y轴坐标，并将估算出的坐标绘制成2D图像。

import rospy
from nav_msgs.msg import Odometry
from sensor_msgs.msg import Imu
from geometry_msgs.msg import Twist, Pose, Point, Quaternion
from std_msgs.msg import Int32MultiArray
import numpy as np
import math
import tf

class EKF:
    def __init__(self):
        self.P = np.eye(3)  # 初始误差协方差矩阵
        self.Q = np.diag([0.01, 0.01, 0.01])  # 系统噪声协方差矩阵
        self.R = np.diag([0.01, 0.01, 0.01])  # 测量噪声协方差矩阵
        self.x = np.zeros((3, 1))  # 状态矩阵

    def predict(self, dt, v, w):
        # 计算状态转移矩阵
        F = np.array([[1, 0, -v/w*math.cos(self.x[2])*dt],
                      [0, 1, -v/w*math.sin(self.x[2])*dt],
                      [0, 0, 1]])
        # 计算输入控制矩阵
        B = np.array([[math.cos(self.x[2])*dt, 0],
                      [math.sin(self.x[2])*dt, 0],
                      [0, dt]])
        # 计算控制输入矩阵
        u = np.array([[v], [w]])
        # 计算状态转移方程
        self.x = self.x + np.dot(F, self.x) + np.dot(B, u)
        # 计算误差协方差矩阵
        self.P = np.dot(np.dot(F, self.P), F.T) + self.Q

    def update(self, z):
        # 计算观测矩阵
        H = np.array([[1, 0, 0],
                      [0, 1, 0],
                      [0, 0, 1]])
        # 计算卡尔曼增益
        K = np.dot(np.dot(self.P, H.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, self.P), H.T) + self.R))
        # 更新状态矩阵和误差协方差矩阵
        self.x = self.x + np.dot(K, (z - np.dot(H, self.x)))
        self.P = np.dot((np.eye(3) - np.dot(K, H)), self.P)

class Car:
    def __init__(self):
        rospy.init_node('car_ekf', anonymous=True)
        self.rate = rospy.Rate(10)
        self.ekf = EKF()
        self.x = []
        self.y = []
        self.pub = rospy.Publisher('/car1/cmd_vel', Twist, queue_size=10)
        self.sub_odom = rospy.Subscriber('/car1/odom', Odometry, self.odom_callback)
        self.sub_imu = rospy.Subscriber('/car1/imu', Imu, self.imu_callback)
        self.sub_goal = rospy.Subscriber('/car1/goal', Int32MultiArray, self.goal_callback)

    def odom_callback(self, msg):
        # 获取里程计数据
        x = msg.pose.pose.position.x
        y = msg.pose.pose.position.y
        theta = tf.transformations.euler_from_quaternion([msg.pose.pose.orientation.x,
                                                           msg.pose.pose.orientation.y,
                                                           msg.pose.pose.orientation.z,
                                                           msg.pose.pose.orientation.w])[2]
        v = msg.twist.twist.linear.x
        w = msg.twist.twist.angular.z
        # 预测下一时刻的状态
        self.ekf.predict(0.1, v, w)
        # 更新状态
        self.ekf.update(np.array([[x], [y], [theta]]))
        # 记录估算出的位置
        self.x.append(self.ekf.x[0, 0])
        self.y.append(self.ekf.x[1, 0])
        # 发布控制指令
        cmd = Twist()
        cmd.linear.x = 0.1
        cmd.angular.z = 0.1
        self.pub.publish(cmd)

    def imu_callback(self, msg):
        pass

    def goal_callback(self, msg):
        pass

    def run(self):
        while not rospy.is_shutdown():
            # 绘制估算出的位置
            plt.figure()
            plt.plot(self.x, self.y)
            plt.show()
            self.rate.sleep()

if __name__ == '__main__':
    car = Car()
    car.run()

需要注意的是，上述代码中的EKF类实现了扩展卡尔曼滤波算法，其中predict方法用于预测下一时刻的状态，update方法用于更新状态，并且x矩阵的第1、2、3个元素分别表示小车的x轴和y轴坐标以及方向角度。在odom_callback方法中，我们通过订阅小车的里程计数据，来获取小车的位置和速度信息，并使用扩展卡尔曼滤波算法来估算下一时刻小车的位置。最后，我们使用matplotlib库来绘制估算出的位置。