include文件：

#include "tf/transform_broadcaster.h"
#include "tf/transform_listener.h"
#include "tf/message_filter.h"
#include "tf/tf.h"
#include "message_filters/subscriber.h"

某時刻機器人在地圖上的位置：

當機器人在移動過程中，tf會不斷接收 base_link->odom 的位置關系信息，這些信息是根據時間不斷變化並被記錄下來的。當其它節點需要獲取某個時間點上的 base_link的位置時就可以通過下面的方法查詢：

x, y, yaw 就是base_link 在t 時刻在地圖上的位置：

bool getOdomPose(tf::Stamped<tf::Pose>& odom_pose,
double& x, double& y, double& yaw,
const ros::Time& t, const std::string& base_link)
{
// Get the robot‘s pose
tf::Stamped<tf::Pose> ident (tf::Transform(tf::createIdentityQuaternion(),
tf::Vector3(0,0,0)), t, base_link );
try
{
tf_ = new tf::TransformListener();
tf_->transformPose(odom_frame_id_, ident, odom_pose);
}
catch(tf::TransformException e)
{
ROS_WARN("Failed to compute odom pose, skipping scan (%s)", e.what());
return false;
}
x = odom_pose.getOrigin().x();
y = odom_pose.getOrigin().y();
double pitch,roll;
odom_pose.getBasis().getEulerYPR(yaw, pitch, roll);

return true;
}

機器人某個位置相對map的位置關系：
機器人是矩形，四個角兒相對中心的位置已知，獲取四個角相對map的位置

tf::Stamped<tf::Pose> corner1(
    tf::Pose(tf::Quaternion(0, 0, 0, 1), tf::Vector3(0.30, -0.45, 0.0)),
    ros::Time(0), "base_link");
tf::Stamped<tf::Pose> corner2(
    tf::Pose(tf::Quaternion(0, 0, 0, 1), tf::Vector3(0.30, 0.45, 0.0)),
    ros::Time(0), "base_link");
tf::Stamped<tf::Pose> corner3(
    tf::Pose(tf::Quaternion(0, 0, 0, 1), tf::Vector3(-0.30, -0.45, 0.0)), 
    ros::Time(0), "base_link");
tf::Stamped<tf::Pose> corner4(
    tf::Pose(tf::Quaternion(0, 0, 0, 1), tf::Vector3(-0.30, 0.45, 0.0)), 
    ros::Time(0), "base_link");
transform_listener = new tf::TransformListener();
tf::Stamped<tf::Pose> transformed_corner_1;
transform_listener.transformPose("map", corner_1, transformed_corner_1);
tf::Stamped<tf::Pose> transformed_corner_2;
transform_listener.transformPose("map", corner_2, transformed_corner_2);
tf::Stamped<tf::Pose> transformed_corner_3;
transform_listener.transformPose("map", corner_3, transformed_corner_3);
tf::Stamped<tf::Pose> transformed_corner_1;
transform_listener.transformPose("map", corner_4, transformed_corner_4);

隨機器人移動點在t+1時刻的位置

已知 t 時刻的位置是 pose_old，求t+1 時刻的位置 pose_new

tf_ = new tf::TransformListener();
  tf::StampedTransform tx_odom;
  try
  {
    tf_->lookupTransform(base_frame_id_, ros::Time::now(),
                         base_frame_id_, msg.header.stamp,
                         global_frame_id_, tx_odom);
  }
  catch(tf::TransformException e)
  {
    ROS_WARN("Failed to transform initial pose in time (%s)", e.what());
    tx_odom.setIdentity();
  }
  
  tf::Pose pose_old, pose_new;
  tf::poseMsgToTF(msg.pose.pose, pose_old);
  pose_new = tx_odom.inverse() * pose_old;


  // Transform into the global frame
  ROS_INFO("Setting pose (%.6f): %.3f %.3f %.3f",
           ros::Time::now().toSec(),
           pose_new.getOrigin().x(),
           pose_new.getOrigin().y(),
           getYaw(pose_new));

這裏認為global_frame_id是不動的，pose_old和pose_new都是在global_frame_id坐標系下的坐標。但是pose_old描述的物體是隨著base_frame_id同步移動的

關於fixed frame的解釋：2.3 Transforms in Time

相對角度的轉換Quaternion

當base_link代表機器人時，激光掃描儀laser_scan安裝的角度與base_link不平行，即激光數據的零度不對應機器人的正前方零度。已知 laser_scan->angle_min 和 laser_scan->angle_increment 為激光數據信息，轉換角度到base_link的位置代碼如下，該算法可以考慮到激光器上下顛倒安裝的情況導致angle_increment為負：

tf::Quaternion q;
q.setRPY(0.0, 0.0, laser_scan->angle_min);
tf::Stamped<tf::Quaternion> min_q(q, laser_scan->header.stamp,
laser_scan->header.frame_id);
q.setRPY(0.0, 0.0, laser_scan->angle_min + laser_scan->angle_increment);
tf::Stamped<tf::Quaternion> inc_q(q, laser_scan->header.stamp,
laser_scan->header.frame_id);
try
{
tf_->transformQuaternion(base_frame_id_, min_q, min_q);
tf_->transformQuaternion(base_frame_id_, inc_q, inc_q);
}
catch(tf::TransformException& e)
{
ROS_WARN("Unable to transform min/max laser angles into base frame: %s",
e.what());
return;
}

double angle_min = tf::getYaw(min_q);
double angle_increment = tf::getYaw(inc_q) - angle_min; //考慮到了激光器上下顛倒安裝的情況導致為負數

已知 W->B 和B->A的坐標轉換，求W->A的坐標轉換

ROS 主動蒙特卡羅粒子濾波定位算法 AMCL 解析-- map與odom坐標轉換的方法

有時間差的lookupTransform

ros上的詳細教程

turtle1和turtle2都是 world 的child frame. turtle1->world 和turtle2->world 的tf都不斷發布的，現在需要知道這樣的一個transform轉換關系：

5秒中之前turtle1相對與現在的turtle2的位置關系

try{
ros::Time now = ros::Time::now();
ros::Time past = now - ros::Duration(5.0);
listener.waitForTransform("/turtle2", now,
"/turtle1", past,
"/world", ros::Duration(1.0));
listener.lookupTransform("/turtle2", now,
"/turtle1", past,
"/world", transform);

得到的轉換結果可以這樣理解, ( transform.getOrigin().x(), transform.getOrigin().y() ) 是以turtle2為原點的XY平面上turtle1的坐標。
轉載：https://blog.csdn.net/crazyquhezheng/article/details/49124115

ROS代碼經驗系列-- tf進行位置查詢變換