ekf包里面，哪里订阅了odom和imu话题，并输出odom_combined

在EKF（Extended Kalman Filter，扩展卡尔曼滤波器）相关的包中，通常在导航或者机器人定位系统中，如ROS（Robot Operating System）的`navsat_transform_node`、`ekf_localization_node`等节点中，会订阅`/odom`和`/imu`这两个话题。

`/odom`话题包含了机器人在世界坐标系下的 Odometry 数据，比如位置、速度和旋转信息。而`/imu`话题则提供来自惯性测量单元（IMU）的数据，包括加速度、角速度和磁力计读数等，这对于高精度的位置估计至关重要。

`odom_combined`通常是这些数据融合后的结果，它将odom（基于轮询或其他传感器的运动学模型）和imu（提供更快速度变化但可能存在噪声的信息）结合在一起，生成一个较为精确且连续的移动状态估计。这个话题通常由某些特定的节点处理，比如` nav_msgs/Odometry`类型的`odom_combined`消息就是经过数据融合后发布的。

如果你在源码中查找，可能会看到类似以下的代码片段：

# 这是一个示例，假设在一个名为ekf.py的文件中
from rclpy.node import Node
from sensor_msgs.msg import Imu, Odometry

class EKFNode(Node):
    def __init__(self):
        super().__init__("ekf_node")
        
        # 订阅odom和imu话题
        self.sub_odom = self.create_subscription(
            Odometry,
            "/odom",
            self.odom_callback,
            10)  # 设置队列深度
        self.sub_imu = self.create_subscription(
            Imu,
            "/imu/data",
            self.imu_callback,
            10)

    # ... 省略了一些处理函数...

    def odom_callback(self, msg: Odometry):
        # 处理odom数据...
    
    def imu_callback(self, msg: Imu):
        # 处理imu数据...
        
    # 在某个地方，可能会有一个函数计算并发布odom_combined
    def fuse_data_and_publish(self):
        fused_data = self.fuse_odom_and_imu()  # 模拟融合过程
        odom_combined_msg = Odometry()
        ... 构建odom_combined_msg ...
        self.get_logger().info("Publishing fused odometry: %s", str(odom_combined_msg))
        self.pub_odom_combined.publish(odom_combined_msg)