ROS中加入GPS的robot_pose_ekf定位

最近在用robot_pose_ekf想做一个UWB融合定位，所以思路就是把GPS输入替换成UWB输入就行了，于是开始在网上搜索如何在robot_pose_ekf包中加入GPS。

一开始看官网教程，还有一些CSDN的朋友写的教程，发现基本都是通过robot_pose_ekf三个基本输入中odom,imu,vo中的三维视觉里程计VO来实现融合的，就是把GPS数据经过UTM转换再输入VO中，这导致我一直以为robot_pose_ekf包只能接收三路数据输入。

但是这种方法是不正确的，后来有一位ROS元老告诉我其实包里是写了GPS输入的。然后我就去看github的源码，发现源码，还有中有一个附带的launch文件叫做example_with_gps.launch，它们都告诉我其实robot_pose_ekf可以接收4路输入分别是odom/imu/vo/gps。

  <param name="odom_used" value="true"/>
  <param name="imu_used" value="true"/>
  <param name="vo_used" value="false"/>
  <param name="gps_used" value="true"/>

这些是所有的参数，其实想要加入GPS数据只需要将GPS先UTM转换成nav_msgs/Odometry类型然后将topic设定成与robot_pose_ekf需要的/gps就行了。

使用错误的方法完成融合会导致以下问题（用VO作为GPS输入）
1、假如你有odom的输入，那么两者都存在POSE坐标，robot_poes_ekf先接收谁的数据就会以谁的数据为基准，即使TF不同比如GPS告诉它坐标是100,100，然而odom告诉它坐标是0,0，那么加入先收到odom，那么输出的数据就不会是我们期望的100,100（假设这是准确的）。
2、odom和GPS融合方法和odom和vo的融合方法是不一样的，odom和vo融合近似于一个基于协方差的加权；但是GPS和odom的融合是GPS数据为基础，odom数据辅助修正。（两个方法是我理解推测的，具体源码的实现不在EKF的包中，而在BFL包中，过于复杂我还没有看完，累。）
不一样的融合方法导致用vo替代GPS会导致输出我们不期望看到的结果。

而正确的开启GPS数据融合能够保证最后的融合数据不出现这种BUG。