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Matlab中集成了ROS的扩展接口，实现了与ROS的通信，极大的方便了我们的调试，下面我先简单介绍下如何实现通信，方法一般都能百度的到，我就不详细的介绍了，首先，Matlab的版本最好新一点，貌似老版还不支持ROS，我用的版本是R2016a。

1. 保证自己装有Matlab和ROS的两个pc保持在同一网端，当然Matlab和ROS装在同一pc上是OK的，我用的是一台装有Win10系统（安装了Matlab）和一台装有Ubuntu16.04（装有ROS）的PC，首先查看两台电脑的ip，windows可以进入cmd查看：ipconfig，ubuntu：ifconfig。
2. 打开Matlab，新建或者直接在命令行窗口：

 `setenv('ROS_MASTER_URI','http://192.168.1.60:11311')
  setenv('ROS_IP','192.168.1.242')
  rosinit`

其中MASTER_URI后的ip是你装有ROS的ip，ROS_IP是你装有Matlab的ip，运行后如果能看到下面图片内容，说明配对成功了。

3.测试通信，在命令行窗口敲入

 rostopic list

这时你会看到目前的topic

## Matlab绘制Odom里程计信息 ##
ok，下面我就说说使用Matlab绘制Odom信息，当我在调试编码器和惯导模块融合ekf时只能用rviz去实时观看效果，这很麻烦，当然ROS里也提供了plot来绘制，但我觉得还是Matlab更直观，更方便点吧，尤其是在写论文的时候。

这是一幅我绘制编码器Odom和加上惯导模块ekf融合后的plot图，红色的是单编码器的里程计，蓝色则为融合后的，可以看出，一开始是重合的，后面开始有些变化了，单编码器还是存在累计误差的

filepath = fullfile('C:\Users\dell\Desktop\rosbag\20171115.bag');
bag = rosbag(filepath)
bagselect_odom = select(bag, 'Topic', '/odom')
bagselect_odom_combined = select(bag,'Topic','/robot_pose_ekf/odom_combined')
msgs_odom = readMessages(bagselect_odom);
ts_odom = timeseries(bagselect_odom, 'Pose.Pose.Position.X')
ts2_odom = timeseries(bagselect_odom,'Pose.Pose.Position.Y')
ts_odom_combined = timeseries(bagselect_odom_combined, 'Pose.Pose.Position.X')
ts2_odom_combined = timeseries(bagselect_odom_combined,'Pose.Pose.Position.Y')
a = ts_odom.data
b = ts2_odom.data
c = ts_odom_combined.data
d = ts2_odom_combined.data
plot(a,b,'b');
hold on;
plot(c,d,'r');
axis equal;
%axis([0 3.5 0 2.0]);

这里我是用的是rosbag的bagfile来绘制的，ros的rosbag和play真的是一个很好的机制，对我们调试提供了很大的方便，rosbag的使用也很简单，百度能找到很多，我就不介绍了，将fullfile后的文件夹改为自己的就ok了，代码应该很容易理解，通过解析不同的topic并将其中的数据提取出来，如果你想绘制其他topic，只许将topic和topic里对应的标头换下就ok了。
下面我把我的程序打包，其中包括了odom和odom_combined以及imu中的yaw的绘制。
代码