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  • pointcloud2_clustering:针对Pointcloud2消息使用PCL进行群集
  • sensor_msgs/PointCloud2.h> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl_conversions/pcl_conversions.h> #include <pcl/PCLPointCloud2.h> #include &...
    #include <ros/ros.h>
    #include <sensor_msgs/PointCloud2.h>
    #include <pcl/point_cloud.h>
    #include <pcl/point_types.h>
    #include <pcl_conversions/pcl_conversions.h>
    #include <pcl/PCLPointCloud2.h>
    #include <pcl/conversions.h>
    #include <pcl_ros/transforms.h>
    #include <pcl/filters/passthrough.h>
    
    ros::Publisher pub;
    //回调函数
    void 
    cloud_cb (const sensor_msgs::PointCloud2ConstPtr& cloud_msg)
    {
      pcl::PCLPointCloud2 pcl_pc2;  //声明pcl pointcloud2
      pcl_conversions::toPCL(*cloud_msg,pcl_pc2);  //ros pointcloud2 转 pcl pointcloud2
      pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr temp_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); //声明pcl pointxyz
      pcl::fromPCLPointCloud2(pcl_pc2,*temp_cloud);  //pcl pointcloud2 转 pcl pointxyz
      pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); //声明pcl pointxyz
      std::cout << "PointCloud before filtering has: " << temp_cloud->points.size () << " data points." << std::endl;
    
      // 创建滤波器对象
      pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass;
      pass.setInputCloud (temp_cloud);
      pass.setFilterFieldName ("z");
      pass.setFilterLimits (0.0, 1.0);
      pass.filter (*cloud_filtered);
    
      //再将滤波后的点云的数据格式转换为ROS下的数据格式发布出去
      pcl::PCLPointCloud2 pcl_pc3;         //声明pcl pointcloud2
      sensor_msgs::PointCloud2 output;     //声明ros pointcloud2
      pcl::toPCLPointCloud2(*cloud_filtered,pcl_pc2);  //pcl pointxyz 转 pcl pointcloud2
      pcl_conversions::moveFromPCL(pcl_pc2, output);   //pcl pointcloud2 转 ros pointcloud2
    
      pub.publish (output);
    }
     
    int
    main (int argc, char** argv)
    {
      ros::init (argc, argv, "my_pcl_tutorial");
      ros::NodeHandle nh;
      ros::Subscriber sub = nh.subscribe<sensor_msgs::PointCloud2> ("/camera/depth/color/points", 1, cloud_cb);
      pub = nh.advertise<sensor_msgs::PointCloud2> ("output", 1);
      ros::spin ();
    }

     

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  • sensor_mag::pointcloud2转换为pcl::pointcloud #include<pcl/PCLPointCloud2.h> #include<pcl/point_types.h> #include<pcl/conversions.h> #include<pcl_conversions/pcl_conv...

    sensor_mag::pointcloud2转换为pcl::pointcloud

    
        #include<pcl/PCLPointCloud2.h>
        #include<pcl/point_types.h>
        #include<pcl/conversions.h>
        #include<pcl_conversions/pcl_conversions.h>
        #include<pcl_ros/transforms.h>
    void cloud_conv(const boost::shared_ptr<const sensor_msgs::PointCloud2>& input){
    pcl::PCLPointCloud2 point_2;
    pcl_conversions::toPCL(*input,pount_2);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointCloud<pcl::PointXY>);
    pcl::fromPCLPointCloud2(point2,*cloud)
    }
    
    
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  • matlab开发-pointcloud2imagexyznumrnumc。此函数用于将三维点云转换为二维灰度光栅图像。
  • 雷达点云 PointCloud2 格式转换

    千次阅读 2020-07-22 19:55:26
    雷达点云 sensor_msgs::PointCloud2 pcl::PointCloud 数据格式转换参考代码 官方对点云格式的介绍,主要有四种,sensor_msgs::PointCloud已经弃用。参考 sensor_msgs::PointCloud — ROS message (deprecated) ...

    雷达点云 sensor_msgs::PointCloud2 pcl::PointCloud

    数据格式转换参考代码
    官方对点云格式的介绍,主要有四种,sensor_msgs::PointCloud已经弃用。参考

    sensor_msgs::PointCloud — ROS message (deprecated)
    
    sensor_msgs::PointCloud2 — ROS message
    
    pcl::PCLPointCloud2 — PCL data structure mostly for compatibility with ROS (I think)
    
    pcl::PointCloud<T> — standard PCL data structure 
    

    sensor_msgs::PointCloud2 to pcl::PointCloudpcl::PointXYZ如果报错可以参考解决办法

    #include <pcl_conversions/pcl_conversions.h>
    #include <pcl/point_types.h>
    #include <pcl/PCLPointCloud2.h>
    #include <pcl/conversions.h>
    #include <pcl_ros/transforms.h>
    
     void cloud_cb(const boost::shared_ptr<const sensor_msgs::PointCloud2>& input){
    
        pcl::PCLPointCloud2 pcl_pc2;
        pcl_conversions::toPCL(*input,pcl_pc2);
        pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr temp_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
        pcl::fromPCLPointCloud2(pcl_pc2,*temp_cloud);
        // Convert the sensor_msgs/PointCloud2 data to pcl/PointCloud
         pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud;
         pcl::fromROSMsg (*input, cloud);
        //do stuff with temp_cloud here
        }
    

    sensor_msgs::PointCloud2与pcl::PCLPointCloud2转换并进行降采样。

    #include <pcl/filters/voxel_grid.h>
    ...
    void 
    cloud_cb (const sensor_msgs::PointCloud2ConstPtr& cloud_msg)
    {
      // Container for original & filtered data
      pcl::PCLPointCloud2* cloud = new pcl::PCLPointCloud2; 
      pcl::PCLPointCloud2ConstPtr cloudPtr(cloud);
      pcl::PCLPointCloud2 cloud_filtered;
    
      // Convert to PCL data type
      pcl_conversions::toPCL(*cloud_msg, *cloud);
    
      // Perform the actual filtering
      pcl::VoxelGrid<pcl::PCLPointCloud2> sor;
      sor.setInputCloud (cloudPtr);
      sor.setLeafSize (0.1, 0.1, 0.1);
      sor.filter (cloud_filtered);
    
      // Convert to ROS data type
      sensor_msgs::PointCloud2 output;
      pcl_conversions::fromPCL(cloud_filtered, output);
    
      // Publish the data
      pub.publish (output);
    }
    

    sensor_msgs::PointCloud2与pcl::PointCloud转换并估计场景中找到的最大平面的平面系数

    #include <pcl/sample_consensus/model_types.h>
    #include <pcl/sample_consensus/method_types.h>
    #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
    
    ...
    
    void 
    cloud_cb (const sensor_msgs::PointCloud2ConstPtr& input)
    {
      // Convert the sensor_msgs/PointCloud2 data to pcl/PointCloud
      pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud;
      pcl::fromROSMsg (*input, cloud);
    
      pcl::ModelCoefficients coefficients;
      pcl::PointIndices inliers;
      // Create the segmentation object
      pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
      // Optional
      seg.setOptimizeCoefficients (true);
      // Mandatory
      seg.setModelType (pcl::SACMODEL_PLANE);
      seg.setMethodType (pcl::SAC_RANSAC);
      seg.setDistanceThreshold (0.01);
    
      seg.setInputCloud (cloud.makeShared ());
      seg.segment (inliers, coefficients);
    
      // Publish the model coefficients
      pcl_msgs::ModelCoefficients ros_coefficients;
      pcl_conversions::fromPCL(coefficients, ros_coefficients);
      pub.publish (ros_coefficients);
    }
    

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    展开全文
  • sensor_msgs/PointCloud2 Message

    万次阅读 2018-01-16 17:02:47
    sensor_msgs/PointCloud2 Message File:sensor_msgs/PointCloud2.msg Raw Message Definition #ThismessageholdsacollectionofN-dimensionalpoints,whichmay#containadditionalinformationsuchas...

    sensor_msgs/PointCloud2 Message

    File: sensor_msgs/PointCloud2.msg

    Raw Message Definition

    # This message holds a collection of N-dimensional points, which may
    # contain additional information such as normals, intensity, etc. The
    # point data is stored as a binary blob, its layout described by the
    # contents of the "fields" array.
    此消息包含N维点的集合,其中可能包含法线,强度等附加信息。点数据以二进制Blob存储,其布局由“fields”数组的内容描述


    # The point cloud data may be organized 2d (image-like) or 1d
    # (unordered). Point clouds organized as 2d images may be produced by
    # camera depth sensors such as stereo or time-of-flight.
    点云数据可以以2d(与图像类似)或1d(无序)排列。排列为2d图像的点云可以由相机深度传感器(stereo or time-of-flight)产生。



    # Time of sensor data acquisition, and the coordinate frame ID (for 3d
    # points).
    传感器数据采集的时间和坐标系ID(对于3d点)
    Header header

    # 2D structure of the point cloud. If the cloud is unordered, height is
    # 1 and width is the length of the point cloud.
    # width  - 以点数指定点云数据集的宽度。 WIDTH有两个含义:
        *  - 它可以为 无组织数据集 指定云中的总点数;
        *  - 它可以指定 有组织的点云数据集 的宽度(一行中的总点数)。

    # height  - 以点数指定点云数据集的高度。HEIGHT有两个含义:
        * - 对于 无组织数据集,它设置为1(因此用于检查数据集是否ordered)。
        * - 它可以指定 有组织的点云数据集 的高度(总行数);

    uint32 height
    uint32 width 

    # Describes the channels and their layout in the binary data blob.
    # 描述二进制数据blob中的通道及其布局。

    PointField[] fields

    bool    is_bigendian # Is this data bigendian? - 这个数据是大端格式吗?
    uint32  point_step    # Length of a point in bytes - 以字节为单位的点的长度
    uint32  row_step      # Length of a row in bytes - 行的长度(以字节为单位)
    uint8[] data              # Actual point data, size is (row_step*height) - 实际数据(二进制的数据流),大小为(row_step * height)

    bool is_dense      # True if there are no invalid points - 如果包含Inf / NaN值,则为false,否则为真

    Compact Message Definition

    std_msgs/Header header
    uint32 height
    uint32 width
    sensor_msgs/PointField[] fields
    bool is_bigendian
    uint32 point_step
    uint32 row_step
    uint8[] data
    bool is_dense

    展开全文
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  • 解析sensor_msgs::PointCloud2 ROS点云数据

    千次阅读 2020-04-15 11:12:56
    sensor_msgs::PointCloud2是一类点云数据结构,消息定义如下 $ rosmsg info sensor_msgs/PointCloud2 std_msgs/Header header uint32 seq time stamp string frame_id uint32 height uint32 width sensor_msgs/...
  • PointCloud2 标准点云消息格式

    千次阅读 2018-11-30 17:13:08
    sensor_msgs/PointCloud2.msg # This message holds a collection of N-dimensional points, which may # contain additional information such as normals, intensity, etc. The # point data is stored as a ...
  • msg_utils 包含python消息实用程序的ros2软件包。 例如,将PointCloud2 msg读入列表。
  • 记录一下使用matlab提取ROS pointcloud2类型的数据的函数 readbag = rosbag('pcl_out.bag'); %读入.bag bagmessage = readMessages(readbag); %提取bag文件中的信息 bagmessage是cell类型,bagmessage{1}如下:...
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  • https://answers.ros.org/question/136916/conversion-from-sensor_msgspointcloud2-to-pclpointcloudt/
  • .h文件 #include <sensor_msgs/PointCloud2.h> #include <pcl_conversions/pcl_conversions.h> ...void pointCloud2Callback(const sensor_msgs::PointCloud2ConstPtr &msg) {..
  • Ros将ros::PointCloud2格式的数据解析为pcl点云数据格式 #include "ros/ros.h" #include "sensor_msgs/PointCloud2.h" #include <iostream> #include <sensor_msgs/PointCloud.h> #include <pcl/...
  • conversion of sensor_msgs::PointCloud2ConstPtr

    千次阅读 2019-05-30 12:27:59
    https://answers.ros.org/question/65046/conversion-of-sensor_msgspointcloud2constptr/ https://answers.ros.org/question/9239/reading-pointcloud2-in-c/
  • ROS中sensor_msgs::PointCloud2类型消息解读 实例 header: seq: 2116 stamp: secs: 1586919439 nsecs: 448866652 frame_id: "LidarSensor1" height: 1 width: 3 fields: - name: "x" offset: 0 ...
  • 关键代码: ros::Publisher cloud_...sensor_msgs::PointCloud2 output; pcl::io::loadPCDFile("/home/a/pcd/1.pcd",cloud); pcl::toROSMsg(cloud,output); ros::Rate loop_rate(10); while(ros::ok()) { clo..
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  • sensor_msgs::PointCloud2ConstPtr lidar_msg = m.instantiate<sensor_msgs::PointCloud2>(); 查看bag文件的数据类型 rosbag info XXX.bag 可以明显看出,用的是自带的sensor_msgs/PointCloud2类型的读取...
  • 需要从 mat 文件中读取点云数据 (numpy格式) 转换成 ROS 中的 sensor_msgs/PointCloud2 格式发布。 2. 代码 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # license removed for brevity import rospy from std_...
  • #include <pcl_conversions/pcl_conversions.h>...pcl/point_types.h> #include <pcl/PCLPointCloud2.h> #include <pcl/conversions.h> #include <pcl_ros/transforms.h&g...
  • msg数据格式是sensor_msgs.PointCloud2 这是一个一维或二维的数组,数据经过处理,无法直接读取点坐标XYZ信息,需要一步读取操作。 我的深度相机发出的topic的名字是/my_camera/depth/points #! /usr/bin/env python...
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    千次阅读 2020-01-21 16:37:53
    友情提示:ROS与navigation教程中看range_sensor_layer 的写法以及social_navigation_layers和ROS与navigation教程-obstacle层 ...对于observe_sources参数列表中列出的每个“PointCloud”源,其信息用于...
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    千次阅读 2020-09-10 23:58:39
    geometry函数 void transformLaserScanToPointCloud (const std::string &target_frame, const sensor_msgs::LaserScan &scan_in, sensor_msgs::PointCloud &cloud_out, tf::Transformer &tf, int channel_...

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