header
: 消息头,包含序列号、时间戳和坐标系等信息。orientation
: IMU 的当前朝向,用四元数表示,包括 $x, y, z$ 和 $w$ 四个值。orientation_covariance
: 朝向协方差矩阵,包含 $9$ 个元素,描述 IMU 测量的朝向误差。angular_velocity
: IMU 的角速度,包含 $x, y, z$ 三个分量。angular_velocity_covariance
: 角速度协方差矩阵,包含 $9$ 个元素,描述 IMU 测量的角速度误差。linear_acceleration
: IMU 的线性加速度,包含 $x, y, z$ 三个分量。linear_acceleration_covariance
: 线性加速度协方差矩阵,包含 $9$ 个元素,描述 IMU 测量的线性加速度误差。
使用话题获得imu的欧拉角
#!/usr/bin/env python import rospy from sensor_msgs.msg import Imu from tf.transformations import euler_from_quaternion def imu_callback(msg): # 从 IMU 数据中获取四元数 orientation_q = msg.orientation # 将四元数转换为欧拉角 (roll, pitch, yaw) = euler_from_quaternion([orientation_q.x, orientation_q.y, orientation_q.z, orientation_q.w]) # 输出欧拉角信息 print('Roll: %.2f, Pitch: %.2f, Yaw: %.2f' % (roll, pitch, yaw)) if __name__ == '__main__': # 创建 ROS 节点和订阅 IMU 话题 rospy.init_node('imu_subscriber') rospy.Subscriber('/imu_topic', Imu, imu_callback) # 循环等待回调函数 rospy.spin()
标签:__,rospy,orientation,话题,IMU,imu,欧拉角 From: https://www.cnblogs.com/mxleader/p/17381688.html