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Pointcloud to Laserscan: 将3D点云转为2D激光扫描

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简介:
本项目致力于开发高效算法,将复杂的三维点云数据转化为二维激光扫描格式,适用于机器人导航与环境感知领域。 ROS 2 pointcloud <-> laserscan转换器是一个软件包,用于将sensor_msgs/msg/PointCloud2消息转换为sensor_msgs/msg/LaserScan消息,并返回结果。该组件是原始ROS 1软件包的端口。 pointcloud_to_laserscan::PointCloudToLaserScanNode 是一个ROS 2组件,它接收 sensor_msgs/msg/PointCloud2 消息并将其转换成 sensor_msgs/msg/LaserScan 消息。发布的话题为 scan(sensor_msgs/msg/LaserScan),用于输出激光扫描数据。订阅的主题是 cloud_in(sensor_msgs/msg/PointCloud2),作为输入点云的来源。 如果没有用户订阅,该组件不会运行。

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客服
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  • Pointcloud to Laserscan: 3D2D
    优质
    本项目致力于开发高效算法,将复杂的三维点云数据转化为二维激光扫描格式,适用于机器人导航与环境感知领域。 ROS 2 pointcloud <-> laserscan转换器是一个软件包,用于将sensor_msgs/msg/PointCloud2消息转换为sensor_msgs/msg/LaserScan消息,并返回结果。该组件是原始ROS 1软件包的端口。 pointcloud_to_laserscan::PointCloudToLaserScanNode 是一个ROS 2组件,它接收 sensor_msgs/msg/PointCloud2 消息并将其转换成 sensor_msgs/msg/LaserScan 消息。发布的话题为 scan(sensor_msgs/msg/LaserScan),用于输出激光扫描数据。订阅的主题是 cloud_in(sensor_msgs/msg/PointCloud2),作为输入点云的来源。 如果没有用户订阅,该组件不会运行。
  • 优质
    点云到激光扫描转换技术致力于将三维空间中的大量散乱数据点转化为精确的激光扫描图像,实现高效的空间建模与测量,在建筑、地理信息及机器人导航等领域展现出广泛应用前景。 为了将MID360雷达的点云数据转换为二维雷达数据以供move_base使用,可以安装pointcloud_to_laserscan软件包来实现三维点云到二维LaserScan的转换。需要注意的是,在下载时不要使用git clone命令,即便选择了特定版本,最终仍然会得到默认版本的内容。正确的做法是直接从官方网站或相关资源页面下载ZIP压缩包,并将其解压至ROS工作空间中。我的ROS版本为noetic,因此应选择对应于该版本的lunar-devel分支进行安装和配置。
  • 数据
    优质
    激光扫描点云数据是通过激光扫描技术获取的空间环境中的三维坐标信息集合,广泛应用于地形测绘、建筑建模和机器人导航等领域。 标准模式的激光点云数据可以用于练习激光点云软件处理。
  • 数据
    优质
    激光扫描技术通过发射和接收激光束来测量空间中物体表面的位置信息,并将这些三维坐标集合称为点云数据,广泛应用于地形测绘、建筑建模等领域。 本数据利用激光扫描仪获取的三维点云数据包含了地面和电线杆的信息,可以为用户提供实验数据。
  • 数据
    优质
    激光扫描技术产生的点云数据是三维空间中物体表面大量密集分布的坐标点集合,广泛应用于地形测绘、建筑建模和工业检测等领域。 本数据利用激光扫描仪获取的三维点云数据包含了地面和电线杆的信息,可以为用户提供实验数据。
  • (C++) bag 包中的 pointcloud 格式 pointcloud2 并发布
    优质
    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。
  • C++ 3D线项目源码
    优质
    本项目提供一套基于C++开发的3D线激光扫描系统源代码,涵盖数据采集、点云处理和三维重建等核心模块。 此项目为参与型项目,可供相关人员参考以获取灵感。该项目使用Visual Studio 2013、OpenCV2 和 PCL。
  • 基于STM32的测距仪(连续生成图像)
    优质
    本项目设计并实现了一款基于STM32微控制器的激光扫描测距设备,能够连续扫描环境并生成精确的点云图像数据。 扫描激光测距仪具有以下参数: - 每秒5次扫描 - 每转180次测量(角分辨率为2度) - 最大距离为4米 - 测量精度约为3至5厘米,具体取决于反射表面的颜色 该设备采用三角法进行物体的距离测量。相关资源包括详细的教程介绍、源代码、硬件设计、电路PCB和机械结构等资料。这个项目适合大学本科生用作毕业设计参考,同时也适用于创业项目的启动以及大型课程设计或学校及省级相关的科研项目申请等场景。
  • LMI公司Gocator线仪的格式换工具,支持txt、stl、obj等数据csv格式
    优质
    LMI公司的Gocator线激光扫描仪配备专用格式转换工具,能够高效地将txt、stl、obj等多种格式的点云数据便捷转换为csv格式,助力用户轻松处理和分析扫描数据。 标题中的“LMI公司线激光扫描仪 Gocator格式转换工具”指的是由LMI Technologies公司生产的Gocator系列3D智能传感器,这些设备常用于工业检测、测量和质量控制中。Gocator能够生成点云数据,即一系列空间坐标点,用于描绘物体表面的三维形状。在处理这些数据时,有时需要将其转换成不同的格式以适应特定的应用或软件。 描述中的“可将扫描txt、stl、obj等点云数据转换为csv格式”表明该工具可以处理以下三种常见的点云数据格式: 1. **TXT**:这是一种纯文本段落件格式,通常包含每一坐标点的X、Y和Z值。这种格式易于阅读和编写,但不适合大型点云数据存储。 2. **STL**(Surface Tessellation Language):这是3D建模中广泛使用的文件格式,主要保存三角形网格的信息,常用于3D打印和计算机辅助设计(CAD)应用。 3. **OBJ**:这是一种通用的3D模型格式,支持多边形、曲线和曲面,并可以包含颜色或纹理信息。相比STL,OBJ更灵活但通常占用更多存储空间。 CSV(Comma Separated Values)是一种常用的数据交换格式,特别适合于数据分析软件如Microsoft Excel中的使用。CSV文件以逗号分隔字段,便于导入各种统计分析工具中进行进一步处理和解析。在3D点云数据的上下文中,CSV文件可能包含每一坐标点的X、Y、Z值以及其他属性。 标签“软件插件”表明该CsvConverter可能是Gocator软件的一个扩展程序或独立应用程序,专门用于执行上述格式转换任务。用户可以通过此工具快速高效地将Gocator扫描得到的数据从txt、stl或obj等格式转换为CSV,并在Excel或其他支持CSV的软件中进行进一步分析。 这个工具解决了点云数据在不同应用场景之间的兼容性问题,提高了数据处理效率,对于那些需要整合3D扫描数据到数据分析流程中的工程团队来说非常有用。使用时,用户可能需先加载原始的数据文件(如txt、stl或obj),然后通过提供的界面选择输出为CSV格式,并最终得到可以直接分析的文件。
  • 深度图像(用于导航与定位):depthimage_to_laserscan
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    DepthImageToLaserScan节点转换深度图数据为激光扫描信息,适用于机器人导航和定位系统,促进自主移动机器人的环境感知能力。 深度图像到激光扫描(depthimage_to_laserscan)是ROS中的一个关键模块,用于将RGB-D相机生成的深度图像数据转换为类似激光雷达的扫描数据。这种转换对于机器人导航、避障和定位非常重要。在ROS环境中,该功能允许利用视觉传感器获取的深度信息来模拟出类似于LIDAR的数据流,并进行三维空间感知和建图。 实现这一过程涉及以下关键步骤: 1. **处理深度图像**:理解RGB-D相机生成的每个像素代表对应点距离的概念至关重要。通常使用OpenCV或PCL库来进行这种数据处理。 2. **ROS节点操作**:`depthimage_to_laserscan`是一个订阅来自特定话题(如`cameradepthimage_raw`)深度图像并发布转换后的激光扫描信息的ROS节点,它通过ros::NodeHandle与ROS环境交互。 3. **消息类型转换**:该过程需要将传感器获取的原始图像数据转化为一系列距离测量值和相关旋转轴、范围及角度等信息。这涉及到从`sensor_msgsImage`到`sensor_msgsLaserScan`的消息格式转变。 4. **坐标变换处理**:深度图中的点与机器人或激光雷达使用的参考系可能不同,因此需要进行图像像素到相机坐标再到世界坐标的转换,并使用TF框架来管理这些变化。 5. **滤波和分割优化**:为了生成有效的激光扫描数据,通常会应用各种过滤方法(如近邻、中值等)去除噪声及无效的数据点。同时根据实际场景设定合理的有效检测区域以排除不必要障碍物或背景干扰。 6. **角度分段处理**:连续的深度图像需要被离散化为一系列特定的角度范围,以便于后续激光扫描数据生成。 7. **发布激光扫描信息**:将这些经过转换和优化后的距离测量结果打包成`LaserScan`消息,并发送到相关话题(如`scan`),供其他导航或避障算法使用。 在深度图像到激光扫描的ROS包中,可以通过查看源代码文件来进一步理解具体实现细节。例如,在该包的`src/depthimage_to_laserscan.cpp`文件里可以找到详细的编码逻辑描述。此外,通过研究其依赖项和构建配置文件(如manifest.xml、CMakeLists.txt及package.xml),可以获得关于如何在ROS环境中操作深度图像数据更全面的理解。