IMU資料積分獲得當前位姿

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從兩幀imu資料中獲得當前位姿的**思路非常簡單，無非是求出當前時刻?與下一時刻?+1加速度的均值， 把它作為δ?時間內的平均加速度，有了這個平均加速度及當前時刻的初始速度和初始位置，就可以近似的求出?+1時刻的速度和位置。求出當前時刻?與下一時刻?+1角速度的均值， 把它作為δ?時間內的平均角速度，有了這個平均角速度及當前時刻的姿態，就可以近似的求出?+1時刻的姿態。

但是由於imu的資料存在著座標系、bias和重力加速度的問題需要額外的一些處理。

首先對於加速度，因為imu的加速度資料是在body座標系下表示的，所以要利用對應時刻的姿態將其轉換到世界座標系下，轉換之前要減去bias，轉化之後要減去重力加速度（世界座標系下的重力加速度恆等於9.8）：

imu積分定位實踐**如下

void predict(const sensor_msgs::imuconstptr &imu_msg)

double dt = t - latest_time;
latest_time = t;
double dx = imu_msg->linear_acceleration.x;
double dy = imu_msg->linear_acceleration.y;
double dz = imu_msg->linear_acceleration.z;
eigen::vector3d linear_acceleration;
double rx = imu_msg->angular_velocity.x;
double ry = imu_msg->angular_velocity.y;
double rz = imu_msg->angular_velocity.z;
eigen::vector3d angular_velocity;
eigen::vector3d un_acc_0 = tmp_q * (acc_0 - tmp_ba) - estimator.g;
eigen::vector3d un_gyr = 0.5 * (gyr_0 + angular_velocity) - tmp_bg;
tmp_q = tmp_q * utility::deltaq(un_gyr * dt);
eigen::vector3d un_acc_1 = tmp_q * (linear_acceleration - tmp_ba) - estimator.g;
eigen::vector3d un_acc = 0.5 * (un_acc_0 + un_acc_1);
tmp_p = tmp_p + dt * tmp_v + 0.5 * dt * dt * un_acc;
tmp_v = tmp_v + dt * un_acc;
acc_0 = linear_acceleration;
gyr_0 = angular_velocity;
}

//

// created by hyj on 18-1-19.
//#include #include "imu.h"
#include "utilities.h"
// euler2rotation:   body frame to interitail frame
eigen::matrix3d euler2rotation( eigen::vector3d  eulerangles)
eigen::matrix3d eulerrates2bodyrates(eigen::vector3d eulerangles)
imu::imu(param p): param_(p)
void imu::addimunoise(motiondata& data)
motiondata imu::motionmodel(double t)
//讀取生成的imu資料並用imu動力學模型對資料進行計算，最後儲存imu積分以後的軌跡，
//用來驗證資料以及模型的有效性。
void imu::testimu(std::string src, std::string dist)
std::cout<
}

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