vth_ = (vel_right.odoemtry_float - vel_left.odoemtry_float) / ROBOT_LENGTH;为什么是绕z轴

这里的 `vth_` 表示机器人绕 `z` 轴的旋转角速度，是通过左右轮速度的差值计算得到的，具体计算公式为 `(vel_right.odoemtry_float - vel_left.odoemtry_float) / ROBOT_LENGTH`。这是因为，在差速驱动机器人中，左右轮的转速不同，会导致机器人产生旋转运动，而机器人的旋转运动是绕 `z` 轴旋转的，因此通过左右轮速度的差值计算机器人绕 `z` 轴的旋转角速度是合理的。同时，`ROBOT_LENGTH` 是机器人的轮距，也就是两个轮子之间的距离，它也参与了计算，以保证计算得到的旋转角速度单位正确。

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vx_ = (vel_right.odoemtry_float + vel_left.odoemtry_float) / 2 / 1000; vth_ = (vel_right.odoemtry_float - vel_left.odoemtry_float) / ROBOT_LENGTH; curr_time = ros::Time::now(); double dt = (curr_time - last_time_).toSec(); double delta_x = (vx_ * cos(th_) - vy_ * sin(th_)) * dt; double delta_y = (vx_ * sin(th_) + vy_ * cos(th_)) * dt; double delta_th = vth_ * dt; x_ += delta_x; y_ += delta_y; th_ += delta_th; last_time_ = curr_time;

这段代码是一个机器人运动控制的计算过程。假设机器人有左右两个驱动轮，同时假设机器人可以沿x轴和y轴方向运动，那么机器人的速度和位姿信息可以通过以下步骤计算得出：

1. 首先，通过读取机器人左右轮的速度信息，计算机器人的线速度vx_和角速度vth_。其中，vx_表示机器人沿x轴方向的线速度，vth_表示机器人绕z轴旋转的角速度。具体的计算方法是：vx_ = (vel_right.odoemtry_float + vel_left.odoemtry_float) / 2 / 1000; vth_ = (vel_right.odoemtry_float - vel_left.odoemtry_float) / ROBOT_LENGTH; 其中，vel_right和vel_left是机器人左右轮的速度信息，odoemtry_float是一个float类型的速度值，ROBOT_LENGTH是机器人的轮距，即左右轮之间的距离。

2. 计算机器人的位姿变化量，即机器人在当前时间段内沿x轴、y轴和z轴方向分别移动了多少距离。具体的计算方法是：double dt = (curr_time - last_time_).toSec(); double delta_x = (vx_ * cos(th_) - vy_ * sin(th_)) * dt; double delta_y = (vx_ * sin(th_) + vy_ * cos(th_)) * dt; double delta_th = vth_ * dt; 其中，curr_time表示当前时间，last_time_表示上一次计算位姿的时间，dt表示两次计算之间的时间间隔，vx_和vth_是上一步计算得出的机器人线速度和角速度，th_表示机器人的当前朝向，vy_为0，因为机器人在本问题中只能沿x轴和y轴方向运动。

3. 更新机器人的位姿信息，即将机器人当前位置和朝向分别加上位姿变化量。具体的计算方法是：x_ += delta_x; y_ += delta_y; th_ += delta_th; 其中，x_、y_、th_分别表示机器人当前的x、y坐标和朝向。

4. 将当前时间赋值给last_time_，以便下一次计算位姿时使用。具体的计算方法是：last_time_ = curr_time;

nav_msgs::Odometry msgl; msgl.header.stamp = current_time_; msgl.header.frame_id = "odom"; msgl.pose.pose.position.x = x_; msgl.pose.pose.position.y = y_; msgl.pose.pose.position.z = 0.0; msgl.pose.pose.orientation = odom_quat; msgl.pose.covariance = odom_pose_covariance; msgl.child_frame_id = "base_footprint"; msgl.twist.twist.linear.x = vx_; msgl.twist.twist.linear.y = vy_; msgl.twist.twist.angular.z = vth_; msgl.twist.covariance = odom_twist_covariance; pub_.publish(msgl);

这段代码是将机器人的里程计信息通过ROS的消息机制发布到 `odom` 话题上，以供其他节点订阅和使用。具体来说，该代码创建了一个 `nav_msgs::Odometry` 类型的对象 `msgl`，通过设置其各个成员变量来填充里程计信息，最后通过调用 `pub_.publish(msgl)` 发布消息。以下是各个成员变量的含义：

- `msgl.header.stamp`: 里程计消息的时间戳，用于表示该消息的时间。
- `msgl.header.frame_id`: 里程计消息的坐标系，通常为 `odom`。
- `msgl.pose.pose.position.x`: 机器人在 `odom` 坐标系下的 `x` 坐标。
- `msgl.pose.pose.position.y`: 机器人在 `odom` 坐标系下的 `y` 坐标。
- `msgl.pose.pose.position.z`: 机器人在 `odom` 坐标系下的 `z` 坐标，通常为0。
- `msgl.pose.pose.orientation`: 机器人在 `odom` 坐标系下的朝向，使用四元数表示。
- `msgl.pose.covariance`: 里程计消息中位置信息的协方差矩阵。
- `msgl.child_frame_id`: 机器人在 `base_footprint` 坐标系下的名称。
- `msgl.twist.twist.linear.x`: 机器人在 `base_footprint` 坐标系下沿 `x` 轴方向的线速度。
- `msgl.twist.twist.linear.y`: 机器人在 `base_footprint` 坐标系下沿 `y` 轴方向的线速度。
- `msgl.twist.twist.angular.z`: 机器人在 `base_footprint` 坐标系下绕 `z` 轴的旋转角速度。
- `msgl.twist.covariance`: 里程计消息中速度信息的协方差矩阵。

其他节点可以通过订阅 `odom` 话题获取机器人的里程计信息，用于自主定位和导航等应用。