velodyne在ros可視化

yuejun318 2017-08-30 01:54:16

當運行roslaunch velodyne_pointcloud VLP16_points.launch calibration:=/home/phd/VLP-16.yaml 時，一直提示unable to open calibration file ：home/phd/VLP-16.yaml
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重新下載VLP-16.xml 文件rosrun velodyne_pointcloud gen_calibration.py ~/Desktop/VLP-16.xml 可以解決（文件路徑更改爲自己的）

用法云过滤器 cloudfilter节点用于滤除除管外的所有点。 rosrun dingo_dock cloudfilter rviz.launch 该启动文件使用正确的配置运行rviz，以可视化cloudfilter节点。 roslaunch dingo_dock rviz.launch track_test.launch 该启动文件运行rosbag，rviz和cloudfilter节点。 rosbag需要放在rosbag/tube.bag的包装中。 roslaunch dingo_dock track_test.launch

YQ5 概述这是在校园环境中收集的长期视觉本地化数据集。这五个轨迹分别是在2017-08-23、2017-08-24、2017-08-28和2018-01-29的夏季和冬季收集的，其中2017-08-24的轨迹与其他四个轨迹相反轨迹。所有数据均以Rosbag格式提供，可以使用开源机器人操作系统（ROS）进行可视化，修改和应用。每个Rosbag文件包含来自以下传感器的同步数据： Velodyne VLP-16激光雷达一对Point Grey相机 MTi-100 IMU 您可以在使用passward d43p下载数据集。请注意，2017年3月3日，2017年3月7日和2017年3月9日在Spring又收集了21个沿几乎相同轨迹的数据，这是我们在工作中用来构建地图以测试长期术语视觉本地化。数据集中使用的摄像机是ZED立体摄像机。您可以在找到数据。用法由于原始包装袋超出了

LI-Calib 概述 LI-Calib是用于校准6DoF刚性变换和3D LiDAR与IMU之间的时间偏移的工具包。它基于连续时间的批次优化。基于IMU的成本和LiDAR点到surfel距离共同最小化，这使得校准问题在一般情况下受到了很好的约束。先决条件（经过动力学和旋律测试） sudo apt-get install ros-melodic-pcl-ros ros-melodic-velodyne-msgs （经过1.14.0版测试）（连续时间工具包）穿山甲（用于可视化和用户界面）请注意， Kontiki和Pangolin包含在第三方文件夹中。安装克隆项目的源代码并进行构建。 # init ROS workspace mkdir -p ~ /catkin_li_calib/src cd ~ /catkin_li_calib/src catkin_init_work

激光雷达数据解码在此项目中，您可以在Windows中解码激光雷达数据帧（pcap文件）并创建自己的数据集（测试数据集），而无需在Ubuntu下使用任何基于c ++的巨大lib或ROS 在激光雷达数据帧解码部分：目前仅支持LSC32（雷神智能系统）（您也可以更改参数以适合其他激光雷达，例如velodyne，robosense ...）。将LSC32激光雷达记录的pcap文件作为输入。从pcap文件中提取所有帧。保存数据框：数据框另存为Pointcloud文件（.pcd）和/或文本文件（.txt）可以通过yaml文件进行参数化。在数据集中准备部分：文件格式转换（如果要使数据集像KITTI格式，则将文本格式转换为bin）文件重命名数据框可视化输出在点云文件中2个点中的一个样本以下所有点云文本文件都具有以下字段：时间[musec]，X [m]，Y [m]

环境：ubuntu20.04 ,ros-foxy,vscode,velodyne-16 背景：练习如何将velodyne-16雷达点云数据在ros2中读取并可视化．折腾了很久，并没有找到类似案例，所以自己总结一下．１. 修改电脑ip 这里修改自己电脑ip,跟大多数网上关于ros1设置本地ip方法一样： ifconfig获取自己电脑ip,修改了为手动，子掩码和网关参考图示即可．操作完成后，修改效果类似如图：（这里的192.168.1.100是个人电脑ip，注意根据个人情况来实际填写） 2. 修改雷达ip

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