posewithcovariancestamped

时间: 2023-04-21 13:03:25 浏览: 135
posewithcovariancestamped是一个ROS消息类型,用于表示带有协方差矩阵的位姿信息。它包含了一个PoseWithCovariance类型的位姿信息和一个Header类型的时间戳信息。PoseWithCovariance类型包含了一个Pose类型的位姿信息和一个6x6的协方差矩阵,用于表示位姿的不确定性。这个消息类型通常用于机器人的定位和导航系统中。
相关问题

import roslib import rospy from geometry_msgs.msg import PoseWithCovarianceStamped from nav_msgs.msg import Odometry class OdomTRANS(): def __init__(self): rospy.init_node('odom_trans', anonymous=False) # 定义发布器nav_msgs/Odometry self.odom_pub = rospy.Publisher('output', Odometry,queue_size=10) # 等待/odom_combined消息 rospy.wait_for_message('input', PoseWithCovarianceStamped) # 订阅/odom_combined话题 rospy.Subscriber('input', PoseWithCovarianceStamped, self.do_Msg) rospy.loginfo("Publishing combined odometry on /odom_trans") def do_Msg(self, msg): odom = Odometry() odom.header = msg.header odom.child_frame_id = 'base_footprint' odom.pose = msg.pose self.odom_pub.publish(odom) if __name__ == '__main__': try: OdomTRANS() rospy.spin() except: pass

这段代码使用ROS(机器人操作系统)中的Python库,实现将一个消息类型为PoseWithCovarianceStamped的话题(/input)转换为消息类型为Odometry的话题(/output)的功能。具体来说,它订阅了/input话题,当有消息发布到该话题时,会调用do_Msg函数将PoseWithCovarianceStamped类型的消息转换为Odometry类型的消息,并发布到/output话题上。这段代码的作用是将机器人的位姿信息从一个消息类型转换为另一个消息类型,方便其他节点使用。

ros::Rate loop_rate(50); ros::NodeHandle nh; CamPose_Pub = nh.advertise<geometry_msgs::PoseStamped>("/Camera_Pose",1); Camodom_Pub = nh.advertise<geometry_msgs::PoseWithCovarianceStamped>("/Camera_Odom", 1); odom_pub = nh.advertise<nav_msgs::Odometry>("/odom", 50); current_time = ros::Time::now(); last_time = ros::Time::now();

这段代码是一个ROS节点的初始化部分,主要完成以下工作: 1. 设置ROS节点的循环频率为50Hz。 2. 创建ROS节点的句柄。 3. 创建三个ROS话题发布者,分别发布相机位姿、相机里程计和机器人里程计信息。 4. 获取当前时间并将其赋值给变量current_time和last_time。 具体解释如下: 第一行代码 `ros::Rate loop_rate(50);` 设置ROS节点的循环频率为50Hz,即ROS节点每秒循环50次。 第二行代码 `ros::NodeHandle nh;` 创建ROS节点的句柄,用于与ROS系统交互。 第三行代码 `CamPose_Pub = nh.advertise<geometry_msgs::PoseStamped>("/Camera_Pose",1);` 创建一个ROS话题发布者,用于发布相机位姿信息。`geometry_msgs::PoseStamped`是一个ROS消息类型,`/Camera_Pose`是话题名称,`1`是发布队列的大小,表示ROS节点可以缓存的最大消息数。 第四行代码 `Camodom_Pub = nh.advertise<geometry_msgs::PoseWithCovarianceStamped>("/Camera_Odom", 1);` 创建一个ROS话题发布者,用于发布相机里程计信息。`geometry_msgs::PoseWithCovarianceStamped`是一个ROS消息类型,`/Camera_Odom`是话题名称,`1`是发布队列的大小。 第五行代码 `odom_pub = nh.advertise<nav_msgs::Odometry>("/odom", 50);` 创建一个ROS话题发布者,用于发布机器人里程计信息。`nav_msgs::Odometry`是一个ROS消息类型,`/odom`是话题名称,`50`是发布队列的大小。 第六行代码 `current_time = ros::Time::now();` 获取当前时间并将其赋值给变量current_time。 第七行代码 `last_time = ros::Time::now();` 获取当前时间并将其赋值给变量last_time。

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该代码如何使小车判断交通灯颜色,判断后又如何使小车做出相应反应?class navigation_demo: def init(self): # self.set_pose_pub = rospy.Publisher('/initialpose', PoseWithCovarianceStamped, queue_size=5) # nav 创建发布器用于发送目标位置 self.pub_goal = rospy.Publisher('/move_base_simple/goal', PoseStamped, queue_size=10) # 创建客户端,用于发送导航目标 self.move_base = actionlib.SimpleActionClient("move_base", MoveBaseAction) self.move_base.wait_for_server(rospy.Duration(60)) self.sub_socket = rospy.Subscriber('/socket', Int16, self.socket_cb) # traffic light self.sub_traffic = rospy.Subscriber('/traffic_light', Bool, self.traffic_light) # line check车道线检测信息 self.pub_line = rospy.Publisher('/detector_line',Bool,queue_size=10) # 交通灯信息 self.pub_color = rospy.Publisher('/detector_trafficlight',Bool,queue_size=10) self.pub_reached = rospy.Publisher('/reached',Bool,queue_size=10) self.sub_done = rospy.Subscriber('/done',Bool,self.done_cb) #add self.tf_listener = tf.TransformListener() # 等待map到base_link坐标系变换的建立 try: self.tf_listener.waitForTransform('map', 'base_link', rospy.Time(0), rospy.Duration(1.0)) except (tf.Exception, tf.ConnectivityException, tf.LookupException): pass print("tf point successful") #add 初始化 self.count = 0 self.judge = 0 self.start = 0 self.end = 0 self.traffic = False self.control = 0 self.step = 0 self.flage = 1 # self.done = False #add 交通灯状态 def traffic_light(self, color): self.traffic = color.data # self.traffic = True if (self.traffic == False): print ("traffic red") self.judge = 0 if (self.traffic == True): print ("traffic green") self.judge = 1 def get_pos(self,x1,y1): try: (trans, rot) = self.tf_listener.lookupTransform('map', 'base_link', rospy.Time(0)) except (tf.LookupException, tf.ConnectivityException, tf.ExtrapolationException): rospy.loginfo("tf Error") return None euler = transformations.euler_from_quaternion(rot) #print euler[2] / pi * 180 获取xy的坐标 x = trans[0] y = trans[1] # 计算当前位置与目标位置的距离 result = pow(abs(x-x1),2)+pow(abs(y-y1),2) result = sqrt(result) if (result <= 0.6):# 如果距离小于0.6,表示到达目标, return True #th = euler[2] / pi * 180 else: return False #return (x, y, th)

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