slam移动机器人预测n秒后的里程数据

本文主要是介绍slam移动机器人预测n秒后的里程数据，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

        slam移动机器人预测n秒后的里程数据

为了实现这个功能，需要完成以下几个步骤：

1. 订阅/odom话题并获取当前和上一时刻的里程计数据。
2. 计算两次里程计数据之间的位置和角度的偏移量。
3. 计算时间间隔dt。
4. 使用运动模型计算当前的速度vx, vy, vth。
5. 预测3秒后的位置和角度。
6. 将预测的位置和角度转换为geometry_msgs::TransformStamped类型。

   #include <ros/ros.h>
   #include <tf2_ros/transform_listener.h>
   #include <geometry_msgs/TransformStamped.h>
   #include <geometry_msgs/Transform.h>
   #include <cmath>/**预测n秒后的里程数据* 移动机器人里程计运动模型:
   double vx,vy,vth;//分别为x方向线速度,y方向线速度,yaw方向角速度速度
   double dt=(current_time-last_timme).toSrec();
   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;//x轴的累计位移
   y+=delta_y;//y轴的累计位移
   th+=delta_th;//车体角度*/class OdometryPredictor
   {
   public:OdometryPredictor(){

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