在机器人的控制中，坐标系统是非常重要的，在ROS使用tf软件库进行坐标转换。
相关链接：http://www.ros.org/wiki/tf/Tutorials#Learning_tf
一、tf简介
我们通过一个小小的实例来介绍tf的作用。
1、安装turtle包
$ rosdep install turtle_tf rviz
$ rosmake turtle_tf rviz
2、运行demo
运行简单的demo：
$ roslaunch turtle_tf turtle_tf_demo.launch 然后就会看到两只小乌龟了。
该例程中带有turtlesim仿真，可以在终端激活的情况下进行键盘控制。
可以发现，第二只乌龟会跟随你移动的乌龟进行移动。
3、demo分析
接下来我们就来看一看到底ROS做了什么事情。 这个例程使用tf建立了三个参考系：a world frame, a turtle1 frame, and a turtle2 frame。然后使用tf broadcaster发布乌龟的参考系，并且使用tf listener计算乌龟参考系之间的差异，使得第二只乌龟跟随第一只乌龟。 我们可以使用tf工具来具体研究。
$ rosrun tf view_frames 然后会看到一些提示，并且生成了一个frames.pdf文件。
该文件描述了参考系之间的联系。三个节点分别是三个参考系，而/world是其他两个乌龟参考系的父参考系。还包含一些调试需要的发送频率、最近时间等信息。 tf还提供了一个tf_echo工具来查看两个广播参考系之间的关系。我们可以看一下第二只得乌龟坐标是怎么根据第一只乌龟得出来的。
$ rosrun tf tf_echo turtle1 turtle2
控制一只乌龟，在终端中会看到第二只乌龟的坐标转换关系。
我们也可以通过rviz的图形界面更加形象的看到这三者之间的关系。
$ rosrun rviz rviz -d `rospack find turtle_tf`/rviz/turtle_rviz.vcg
移动乌龟，可以看到在rviz中的坐标会跟随变化。其中左下角的是/world，其他两个是乌龟的参考系。 下面我们就来详细分析这个实例。
二、Writing a tf broadcaster
1、创建包
$ roscd tutorials
$ roscreate-pkg learning_tf tf roscpp rospy turtlesim
$ rosmake learning_tf
2、broadcast transforms
我们首先看一下如何把参考系发布到tf。 代码文件：/nodes/turtle_tf_broadcaster.py
#!/usr/bin/env python
import roslib
roslib.load_manifest('learning_tf')
import rospy
import tf
import turtlesim.msg
def handle_turtle_pose(msg, turtlename):
br = tf.TransformBroadcaster()
br.sendTransform((msg.x, msg.y, 0),
tf.transformations.quaternion_from_euler(0, 0, msg.theta),
rospy.Time.now(),
turtlename,
"world") #发布乌龟的平移和翻转
if __name__ == '__main__':
rospy.init_node('turtle_tf_broadcaster')
turtlename = rospy.get_param('~turtle') #获取海龟的名字（turtle1，turtle2）
rospy.Subscriber('/%s/pose' % turtlename,
turtlesim.msg.Pose,
handle_turtle_pose,
turtlename) #订阅 topic "turtleX/pose"
rospy.spin()
创建launch文件start_demo.launch：
<launch>
<!-- Turtlesim Node-->
<node pkg="turtlesim" type="turtlesim_node" name="sim"/>
<node pkg="turtlesim" type="turtle_teleop_key" name="teleop" output="screen"/>
<node name="turtle1_tf_broadcaster" pkg="learning_tf" type="turtle_tf_broadcaster.py" respawn="false" output="screen" >
<param name="turtle" type="string" value="turtle1" />
</node>
<node name="turtle2_tf_broadcaster" pkg="learning_tf" type="turtle_tf_broadcaster.py" respawn="false" output="screen" >
<param name="turtle" type="string" value="turtle2" />
</node>
</launch>
运行：
$ roslaunch learning_tf start_demo.launch 可以看到界面中只有移植乌龟了，打开tf_echo的信息窗口：
$ rosrun tf tf_echo /world /turtle1
world参考系的原点在最下角，对于turtle1的转换关系，其实就是turtle1在world参考系中所在的坐标位置以及旋转角度。
三、Writing a tf listener
这一步，我们将看到如何使用tf进行参考系转换。首先写一个tf listener（nodes/turtle_tf_listener.py）：
#!/usr/bin/env python
import roslib
roslib.load_manifest('learning_tf')
import rospy
import math
import tf
import turtlesim.msg
import turtlesim.srv
if __name__ == '__main__':
rospy.init_node('tf_turtle')
listener = tf.TransformListener() #TransformListener创建后就开始接受tf广播信息，最多可以缓存10s
rospy.wait_for_service('spawn')
spawner = rospy.ServiceProxy('spawn', turtlesim.srv.Spawn)
spawner(4, 2, 0, 'turtle2')
turtle_vel = rospy.Publisher('turtle2/command_velocity', turtlesim.msg.Velocity)
rate = rospy.Rate(10.0)
while not rospy.is_shutdown():
try:
(trans,rot) = listener.lookupTransform('/turtle2', '/turtle1', rospy.Time(0))
except (tf.LookupException, tf.ConnectivityException, tf.ExtrapolationException):
continue
angular = 4 * math.atan2(trans[1], trans[0])
linear = 0.5 * math.sqrt(trans[0] ** 2 + trans[1] ** 2)
turtle_vel.publish(turtlesim.msg.Velocity(linear, angular))
rate.sleep()
在launch文件中添加下面的节点：
<launch>
...
<node pkg="learning_tf" type="turtle_tf_listener.py"
name="listener" />
</launch>
然后在运行，就可以看到两只turtle了，也就是我们在最开始见到的那种跟随效果。
四、Adding a frame
在很多应用中，添加一个参考系是很有必要的，比如在一个world参考系下，有很一个激光扫描节点，tf可以帮助我们将激光扫描的信息坐标装换成全局坐标。
1、tf消息结构
tf中的信息是一个树状的结构，world参考系是最顶端的父参考系，其他的参考系都需要向下延伸。如果我们在上文的基础上添加一个参考系，就需要让这个新的参考系成为已有三个参考系中的一个的子参考系。
2、建立固定参考系（fixed frame）
我们以turtle1作为父参考系，建立一个新的参考系“carrot1”。代码如下（nodes/fixed_tf_broadcaster.py）：
#!/usr/bin/env python
import roslib
roslib.load_manifest('learning_tf')
import rospy
import tf
if __name__ == '__main__':
rospy.init_node('my_tf_broadcaster')
br = tf.TransformBroadcaster()
rate = rospy.Rate(10.0)
while not rospy.is_shutdown():
br.sendTransform((0.0, 2.0, 0.0),
(0.0, 0.0, 0.0, 1.0),
rospy.Time.now(),
"carrot1",
"turtle1") #建立一个新的参考系，父参考系为turtle1，并且距离父参考系2米
rate.sleep()
在launch文件中添加节点：
<launch>
...
<node pkg="learning_tf" type="fixed_tf_broadcaster.py"
name="broadcaster_fixed" />
</launch>
运行，还是看到两只乌龟和之前的效果一样。新添加的参考系并没有对其他参考系产生什么影响。打开nodes/turtle_tf_listener.py文件，将turtle1改成carrot1：
(trans,rot) = self.tf.lookupTransform(“/turtle2”, “/carrot1”, rospy.Time(0))
重新运行，现在乌龟之间的跟随关系就改变了：
3、建立移动参考系（moving frame）
我们建立的新参考系是一个固定的参考系，在仿真过程中不会改变，如果我们要把carrot1参考系和turtle1参考系之间的关系设置可变的，可以修改代码如下：
#!/usr/bin/env python
import roslib
roslib.load_manifest('learning_tf')
import rospy
import tf
import math
if __name__ == '__main__':
rospy.init_node('my_tf_broadcaster')
br = tf.TransformBroadcaster()
rate = rospy.Rate(10.0)
while not rospy.is_shutdown():
t = rospy.Time.now().to_sec() * math.pi
br.sendTransform((2.0 * math.sin(t), 2.0 * math.cos(t), 0.0),
(0.0, 0.0, 0.0, 1.0),
rospy.Time.now(),
"carrot1",
"turtle1")
rate.sleep()
这次carrot1的位置现对于turtle1来说是一个三角函数关系了。
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