IMU(LPMS-B2) ROS下使用教程

1、基本信息

http://www.alubi.cn/lpms-b2/

安裝ros教程

http://wiki.ros.org/lpms_imu

https://lp-research.com/ros-and-lp-research-imus-simple/

 

2、使用方法

在system setting中打開藍牙，鏈接IMU。

rosrun rqt_plot rqt_plot & rosrun lpms_imu lpms_imu_node _sensor_model:="LPMSB2-9BA395" _port:="00:04:3E:9B:A3:95"

若不知道_sensor_model和_port兩個參數，則須要在windows下安裝openMAT，藍牙鏈接IMU後，便可讀取這兩個參數值。

在rqt_plot中輸入要查看的topic名稱，便可查看。

 

3、IMU濾波操做

http://wiki.ros.org/imu_complementary_filter 

 

4、 使用Allan標定法標定IMU隨機偏差

IMU的隨機偏差包括加速度計和陀螺儀的高斯白噪聲和bias

該開源工具包利用Allan曲線，根據輸入的IMU讀數，輸出IMU的高斯白噪聲和角度隨機遊走。

https://github.com/gaowenliang/imu_utils

https://github.com/rpng/kalibr_allan

注意:Allan曲線標定的結果是連續隨機偏差,須要進一步轉換爲離散隨機偏差.由於使用過程當中一直讀取IMU的離散讀數.

如何理解Allan曲線請參看

https://github.com/XinLiGH/GyroAllan

 

5、IMU的測量模型

加速度計的測量模型

 

 

IMU有東北天座標系(ENU)和北東地（NED）兩種座標系設置。

 

以東北天座標系爲例，慣性系下重力加速度讀數 g = (0, 0, -9.81)^T.

靜止時,

a = 0;  a_m = -g

自由落體運動，

a = g;  a_m = 0

 

5、IMU和lidar聯合標定

1）直接聯合標定

阿波羅：https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/docs/specs/apollo_lidar_imu_calibration_guide.md

蘇黎世理工：https://github.com/ethz-asl/lidar_align

2）相機和lidar聯合標定，相機和IMU聯合標定，經過鏈式計算獲取lidar和IMU外參

http://www.cvlibs.net/software/calibration/

https://github.com/ethz-asl/kalibr

標定camera和imu，博客教程 https://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/83583360

標定camera和lidar，博客教程https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/81670732#commentsedit

3）油管視頻

https://www.youtube.com/watch?v=kxSVByF6eHQ

https://www.youtube.com/watch?v=_3QVQNCn1Cs

 

5、IMU預積分&融合IMU和其餘傳感器的里程計，數學推導

https://fzheng.me/cn/

https://www.jianshu.com/p/23873d04bc60