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Pointcloud_Concatenate:用于合并PointCloud2数据的ROS包

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简介:
Pointcloud_Concatenate是一款ROS软件包,专门设计用来高效地将多个PointCloud2格式的数据流进行合并操作,在机器人感知与建图领域应用广泛。 连接/合并点云并输出单个连接的点云pointcloud_concatenate 该软件包提供了一个节点,可用于将多个点云连接为一个整体。一次最多可以处理4个点云;如果需要更多,则可以通过链接此节点的输出到另一个pointcloud_concatenate 节点来实现。 依赖关系:该软件包取决于pcl和pcl_ros库。 安装方法: 1. 将包克隆至工作区中; 2. 在启动文件里集成这个节点。 3. 运行rosdep确保已安装所有必需的依赖项,具体命令为 rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y。 启动文件:该节点设计用于作为更大规模启动程序的一部分来使用,并且提供了一个示例启动文件(例如concat.launch),展示了必要的参数和主题设置。此示例配置了订阅三个点云的节点,以10 Hz频率在base_link坐标系下运行。

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客服
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  • Pointcloud_ConcatenatePointCloud2ROS
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    Pointcloud_Concatenate是一款ROS软件包,专门设计用来高效地将多个PointCloud2格式的数据流进行合并操作,在机器人感知与建图领域应用广泛。 连接/合并点云并输出单个连接的点云pointcloud_concatenate 该软件包提供了一个节点,可用于将多个点云连接为一个整体。一次最多可以处理4个点云;如果需要更多,则可以通过链接此节点的输出到另一个pointcloud_concatenate 节点来实现。 依赖关系:该软件包取决于pcl和pcl_ros库。 安装方法: 1. 将包克隆至工作区中; 2. 在启动文件里集成这个节点。 3. 运行rosdep确保已安装所有必需的依赖项,具体命令为 rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y。 启动文件:该节点设计用于作为更大规模启动程序的一部分来使用,并且提供了一个示例启动文件(例如concat.launch),展示了必要的参数和主题设置。此示例配置了订阅三个点云的节点,以10 Hz频率在base_link坐标系下运行。
  • livox转pointcloud2
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    本项目提供了一个将Livox激光雷达数据转换为PointCloud2格式的ROS节点,便于与ROS生态系统中的其他模块集成和处理。 将Livox雷达的点云格式从msg转换为pointcloud2格式。在源代码文件livox_repub.cpp中的src目录下实现此功能。 用途:该程序用于将Livox HAP雷达生成的原始msg格式点云数据转换成rviz可视化工具可以识别的pointcloud2格式,以便用户能够通过rviz查看到Livox设备采集的点云数据。此外,经过转换后的数据将以pointcloud2的形式发布在话题中。
  • ROS中将LaserScan消息转换为PointCloud2示例代码
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    本示例代码展示了如何在ROS环境中,利用传感器数据将LaserScan格式的消息转化为更通用的三维点云数据PointCloud2,便于进行进一步的数据处理和机器人导航应用。 在ROS环境中,有一个示例代码用于将LaserScan消息转换为PointCloud2d格式。该过程涉及两个topic:首先从/scan接收sensor_msgs::LaserScan类型的消息,并将其转化为sensor_msgs::PointCloud类型的点云数据;然后将生成的点云发布到名为/pointcloud的新话题中。
  • odom_to_trajectory:订阅里程计发布轨迹ROS
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    odom_to_trajectory 是一个ROS包,它通过订阅里程计数据来生成和发布连续的机器人运动轨迹,适用于自主导航与路径规划。 odom_to_trajectory 是一个ROS程序包,用于订阅里程计数据并发布轨迹信息。该程序包会将随时间生成的里程计值附加到值向量中,并包含两个节点:path_odom_plotter 和 path_ekf_plotter。 - **path_odom_plotter** 节点订阅未过滤的2D里程计,从机器人获取最后1000个姿态数据,并发布未经滤波的轨迹。相关的脚本段落件为 `path_odom_plotter.py`。 - 订阅者:“/odom” - 发布者:“/odompath” - **path_ekf_plotter** 节点订阅经过滤波器处理后的3D里程计数据,从机器人获取最后1000个姿态信息,并发布过滤过的轨迹。相关的脚本段落件为 `path_ekf_plotter.py`。 - 订阅者:“/robot_pose_ekf/odom_combined” - 发布者:“/ekfpath” 启动节点的步骤如下: 第一步:安装套件 ``` $ cd /home/workspace/catkin_ws/src ```
  • Yolov4和ROS Melodic预编译可直接下载使含测试
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    本项目提供YOLOv4与ROS Melodic的预编译软件包,用户无需复杂配置即可轻松安装及运行。内含详尽测试数据集以供验证模型性能和进行开发实验。 YOLOv4是一种高效且准确的目标检测算法,是You Only Look Once系列的第四代版本,在计算机视觉领域非常流行。它能在保持高精度的同时实现快速实时目标检测,并通过引入更先进的数据增强、模型结构优化以及损失函数调整等改进来提升其性能。 ROS(Robot Operating System)是一个开源操作系统,专为机器人软件开发设计。ROS Melodic是其中一个发行版,于2018年发布,提供了丰富的软件库和工具以方便开发者构建、编写、调试及部署机器人应用。 将YOLOv4与ROS Melodic结合意味着可以利用强大的目标检测能力来增强机器人的智能化水平。darknet_ros是一个集成YOLOv4到ROS环境中的软件包,它允许用户通过ROS消息接口使用YOLOv4进行目标检测。 在该压缩包中,darknet_ros文件夹可能包含以下组件: 1. `src`:源代码目录,包含了连接YOLOv4模型与ROS的C++代码。 2. `launch`:启动文件用于启动darknet_ros节点。 3. `config`:配置文件可以设定YOLOv4模型路径、检测阈值及其他参数。 4. `scripts`:可能包含一些辅助脚本,如加载或转换模型权重工具。 5. `worlds`:可能包含Gazebo模拟世界的配置用于测试目标检测功能。 6. `test_images` 或 `test_videos`: 测试数据集,展示YOLOv4在ROS中的运行效果。 使用这个预编译好的包,开发者可以省去自行集成YOLOv4到ROS的过程,并简化工作流程。只需要按照文档指示设置好环境并启动相应节点即可利用YOLOv4进行实时目标检测,在无人机监控、自动驾驶和服务机器人等领域有着广泛的应用前景。 在实际应用中,可能需要了解以下知识点: - YOLOv4的模型结构及其性能提升方法。 - ROS的基本概念如节点、话题、服务和参数服务器等。 - 如何发布及订阅ROS话题,并处理图像数据。 - 使用`roslaunch`命令启动ROS节点以及通过`rviz`可视化工具查看目标检测结果。 - 根据需求调整配置文件以平衡检测速度与精度。 该压缩包为开发者提供了一个快速集成的目标检测解决方案,使他们能够专注于更高层次的机器人应用开发。通过对这个软件包的学习和实践可以加深对YOLOv4及ROS集成的理解,并提升实际项目中的应用能力。
  • (C++) 将 bag pointcloud 格式点云转换为 pointcloud2 发布
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    本项目采用C++编写,旨在将bag文件中存储的pointcloud格式数据转换成pointcloud2格式,并通过ROS平台进行发布。 功能:1. 将bag包中的pointcloud格式的点云转换为pointcloud2格式,并发布;2. 分离gpsimu消息为两个独立的消息(gps 和 imu),并分别发布。注意:在进行上述操作时,发布的每个消息的时间戳(header.stamp)保持不变,与原数据一致;3. 在运行前,请打开/home/zy/pointCloud_to_pointCloud2/src/myTransform/config/config.yaml文件,并将其中的bag包路径更改为自己的bag包的实际路径。
  • vision_to_mavros: ROS和非ROS(Python)代码将基视觉系统(例如外部定位系统)传输...
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    Vision_to_Mavros是一个集成ROS与Python代码的项目,旨在连接视觉系统与MAVROS,实现如外部分位系统等传感器数据的有效传输。 本段落介绍了一组非ROS(Python及cpp)代码的集合,这些代码用于将基于视觉系统的数据转换为相应的主题或消息格式,以支持精确的定位与导航任务,在飞行控制堆栈中使用。该代码已经过测试,并附带了详细的安装和使用的说明文档。 主要传感器信息未具体列出。 对于ArduPilot的安装设置: - ROS版本:请参考维基页面上的相关指南。 - 非ROS版本:遵循相应Wiki页面提供的指导进行操作。 包含的主要内容有: 1. **ROS节点**: - 一个将tf姿势数据转换为NED帧格式的节点,用于与视觉相关的MAVROS主题。有关Realsense T265传感器的具体用法和解释可以参考相关博文。 - t265_fisheye_undistort_node:此节点负责对来自Realsense T265鱼眼相机的数据进行失真校正,以供其他软件包使用。有关该功能的详细说明可以在相关的技术文章中找到。 以上内容为精确定位和导航任务提供了重要的支持工具和技术文档资源。
  • SF-PKG:适ROS传感器融软件
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    SF-PKG是一款专为ROS设计的高级传感器融合软件包,旨在提供强大的数据处理和集成功能,支持广泛的应用场景。 用于ROS的通用传感器融合程序包采用此框架,在具有通用ROS节点的C++库中实现低级传感器融合估计方法。所用的方法/算法包括:加权移动平均、移动中位数、卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波器和无味卡尔曼滤波器,以及采样重要性重采样(粒子滤波)。安装这些软件包需要Eigen3库;如果未安装,则在运行catkin_make时会出现错误。将目录“Eigen/”从该归档文件复制到/usr/include/eigen3就足够了,无需进行正式的安装过程。 程序包结构如下: - sf_estimation:实现各种状态估计算法或过滤器的通用低层传感器融合框架。 - sf_msgs:包含sf_filter节点可以发布消息的相关软件包。 - sf_filter:该文件夹包含了配置好的ROS节点源代码。可复制此文件夹以创建另一个具体的过滤器版本。 - doc:提供有关代码文档、示例和教程的信息,帮助用户理解和使用这些程序包。 例如,提供了几种用于配置ROS节点的示例。
  • ROSros-arduino
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    ros-arduino包是ROS(机器人操作系统)与Arduino硬件交互的桥梁,允许用户将传感器数据从Arduino设备发送到ROS,并控制Arduino执行复杂的动作。 ROS作为上位机控制下位机Arduino的教程,在官网上存在一些Bug,但官网提供的案例非常有用。这段内容由淮阴工学院Rima团队编写。
  • 两个Excel表格匹配与工具
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    本工具专为高效匹配和合并两个Excel表格中的数据设计,能够迅速识别并整合相关记录,简化数据分析流程。 本软件能够实现两个Excel文件之间整行数据的强制匹配(当使用Excel自带功能无法完成匹配任务时,可以采用此软件解决)。它会将成功匹配的数据合并为一行,并输出到新的Excel表格中。此外,源文件中的未匹配成功的行也会被包含在新生成的Excel表格内。 附带提供有详细的使用说明和示例以供参考。