通过IMU获得的是odom坐标系下的坐标，sensor_msgs/Imu消息：

# 保存IMU的数据
# 加速度单位 m/s^2 (not in g's), 角速度单位 rad/sec
#
# If the covariance of the measurement is known, it should be filled in (if all you know is the 
# variance of each measurement, e.g. from the datasheet, just put those along the diagonal)
# 如果协方差矩阵元素全是0，那么认为是未知协方差。
# If you have no estimate for one of the data elements (e.g. your IMU doesn't produce an orientation 
# estimate), please set element 0 of the associated covariance matrix to -1
# If you are interpreting this message, please check for a value of -1 in the first element of each 
# covariance matrix, and disregard the associated estimate.

Header header
geometry_msgs/Quaternion orientation   # IMU的当前姿态，4元数的形式表示
float64[9] orientation_covariance   # 姿态的协方差

geometry_msgs/Vector3 angular_velocity  	 # IMU的3轴角速度
float64[9] angular_velocity_covariance

geometry_msgs/Vector3 linear_acceleration  	 # IMU的3轴加速度
float64[9] linear_acceleration_covariance

滤波工具

ROS官方提供了滤波工具，可以直接安装：sudo apt-get install ros-kinetic-imu-tools，包括两个package和一个rviz插件：

• imu_filter_madgwick: 将IMU设备读取的角速度、加速度和磁力计融合成方位信息

• imu_complementary_filter: 一种基于强制融合的新方法将IMU设备读取的角速度、加速度和磁力计融合成方位信息。

• rviz_imu_plugin：显示sensor_msgs::Imu的rviz插件

两种滤波器都是订阅IMU节点发布的imu/data_raw话题，经过滤波处理后，再发布imu/data话题。但是我用两种滤波器处理IMU数据后，没有发现明显的改善，也许是设备的原因，本来数据浮动就不大

参考：imu_tools