起因，imu解算出了加速度 角速度，但原始数据是没有单位的，只是在一个精度范围的值，要使用这些数据，就需要把这些没有单位的数据换算成带单位的数据，下面解说一下换算原理。
imu读取数据代码参考上期的博客：
ros2 c++实现JY_95T IMU解算三轴 加速度 角速度 欧拉角 磁力计 四元数_JT_BOT的博客-CSDN博客
单位转换依据imu使用说明
ros2 ium数据填充要求：加速度单位：m/s^2 角速度： rad/sec 四元数没有单位
ros2 interface show sensor_msgs/msg/Imu
# This is a message to hold data from an IMU (Inertial Measurement Unit)
#
# Accelerations should be in m/s^2 (not in g's), and rotational velocity should be in rad/sec
#加速度应以m/s ^2为单位（而不是以g's为单位），旋转速度应以rad/sec为单位
#
# 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)
# A covariance matrix of all zeros will be interpreted as "covariance unknown", and to use the
# data a covariance will have to be assumed or gotten from some other source
#
# 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.
std_msgs/Header header
geometry_msgs/Quaternion orientation
float64[9] orientation_covariance # Row major about x, y, z axes
geometry_msgs/Vector3 angular_velocity
float64[9] angular_velocity_covariance # Row major about x, y, z axes
geometry_msgs/Vector3 linear_acceleration
float64[9] linear_acceleration_covariance # Row major x, y z
先拿加速度做示范，加速度的默认测量范围是-16G—+16G，G就是gravity，是重力加速度9.8m/s²，数据存储在2个字节一共16位2进制数据，扣除第一位符号位，2的15次方数据范围是-7FFF-7FFF （-32767~32767）
所以在解算出加速度的原始数据要 acc/2048*9.8单位才是m/s^2，imu c++完整代码看上期博客。
加速度解算代码：
// 加速度
acc_x = ((double)((short)(data[index + 5]<<8 | data[index + 4])))/2048 * 9.8; //单位m/s^2
acc_y = ((double)((short)(data[index + 7]<<8 | data[index + 6])))/2048 * 9.8;
acc_z = ((double)((short)(data[index + 9]<<8 | data[index + 8])))/2048 * 9.8;陀螺仪角速度和这个算法是一样的，正负2000对应正负32767，32767/2000 = 16.4
角速度解算代码：
// 陀螺仪角速度
gyro_x = ((double)((short)(data[index + 11]<<8 | data[index + 10])))/16.4/57.3; //单位rad/sec 360/2.314=57.3
gyro_y = ((double)((short)(data[index + 13]<<8 | data[index + 12])))/16.4/57.3;
gyro_z = ((double)((short)(data[index + 15]<<8 | data[index + 14])))/16.4/57.3; 其他数据像磁力计解算原理是一样的，刻官可以自行推导。
这里要注意，因为每个数据都是2个字节拼出来的，拼出来的数据是short类型，需要整体加小括号变成double类型在进行乘除运算，否则会降低数据精度，表现在rviz2可视化数据的时候像动画一样卡顿。