创建工程 首先,我们创建ROS Package,假设,我们创建的名为wb_serial。接下来打开src下的main.cpp文件,添加节点代码和发布点云数据代码。这里我们截取了两段: 第一段:创建节点//初始化节点
ros::init(argc, argv, "lbwb_ladar");
//声明节点句柄
ros::NodeHandle nh;
// 发布话题
//ros::Publish
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2024-05-14 20:22:13
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文章目录0.引言1.修改两个CMakeLists.txt文件2.源码编译3.测试PCL 0.引言 因笔者课题涉及点云处理,需要通过PCL进行点云数据分析处理,查阅现有网络资料,实现了VisualStudio2015(x86)配置PCL1.8.1点云库(见:VisualStudio如何配置PCL点云库?)。而笔者对CloudCompare二次开发较为熟悉,希望在CloudCompare中使用PC
目录方法1:方法1实验效果:方法2(c++):方法2(python)方法2实验效果:结论: 网上大部分寻找重叠区域都是对一个点云建立kdtree,然后在r半径内搜索另外一个点云的点。这种方法适合两个点云完全一样。一般的点云数据并不完全一样,例如两条航带的点云,并不完全相同,如果应用这方法会损失很多点,造成特征计算的不准确性。下面介绍两种方法:写在前面的结论:第二种方法速度和精度上均优于第一种方法
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2023-06-02 13:48:59
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文章目录1 准备工作2 几个基本概念3 节点4 Client Libraries5 roscore6 使用rosnode7 使用rosrun8 总结回顾 这篇教程主要介绍了 roscore, rosnode,和 rosrun等命令行工具。 1 准备工作首先安装一个轻量级的tutorial:$ sudo apt-get install ros-<distro>-ros-tutoria
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2024-04-24 20:20:50
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1、体素滤波下采样简介:在建图时,从多个视野扫描的点云会存在重复情况,近似点会占用大量空间,并占用较大时间复杂度,对空间中数据进行下采样,优化时间复杂度。作用:处理大数据点云时,例如点云批准,花费时间巨大,通过体素滤波选取体素中心点代替目标点云,减少匹配时间,实现更快速的曲面重建。#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
//点云下采样
pcl::Poi
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2024-09-28 23:48:10
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# 点云融合的介绍与Python实现
## 什么是点云?
点云是一种三维空间中点的集合,每个点通常包含空间坐标(x, y, z)和其他属性(如颜色、强度等)。点云数据广泛应用于计算机视觉、机器人、地理信息系统(GIS)、自动驾驶等领域。由于现实世界的复杂性,获取的点云数据可能存在噪声、缺失或冗余,需要进行融合处理以提升数据的质量和准确性。
## 点云融合的必要性
点云融合的主要目的是将来自
# 多个点云融合Python实现
作为一名经验丰富的开发者,我将为你详细介绍如何实现多个点云的融合。在本文中,我将使用Python编程语言,并提供逐步的指导和示例代码。
## 流程概述
下面是实现多个点云融合的基本步骤概述。我们将按照以下流程进行操作:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库和模块 |
| 2 | 加载点云数据 |
| 3 | 对每个点
原创
2023-07-28 05:03:37
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计算图是一个由各种ROS2元素组成的网络,共同完成数据的传输,其中每一个完成具体功能的模块称之为“节点”(Node),例如控制车轮速度、获取雷达数据等,节点之间通过话题(Topic)、服务(Service)、动作(Actions)或者参数(Parameter)实现数据的收发。 一个完整的机器人系统就是由多个节点组成的,每个节点各司其职,完成自己的工作。在ROS2中,每一个
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2024-03-04 20:19:04
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作者丨千百度基于Lidar的object检测模型包括Point-based [PointRCNN(CVPR19), IA-SSD(CVPR22)等], Voxel-based [PointPillars(CVPR19), CenterPoint(CVPR21)等],Point-Voxel-based [PV-RCNN(CVPR20), HVPR(CVPR21)等]和M
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2023-10-07 10:53:32
363阅读
# 使用Python提取ROS点云数据的指南
在机器视觉和机器人技术中,点云数据是一种非常重要的3D数据表示形式。通过Robot Operating System(ROS),你可以方便地获取和处理这些点云数据。在本文中,我们将一步步指导你如何使用Python提取ROS中的点云数据,并展示整个过程。
## 整体流程
下面是提取ROS点云数据的整体流程表。
| 步骤 | 内容
# Python 图像点云数据融合
## 引言
在计算机视觉和机器人技术的领域中,数据融合是一项关键技术。通过将来自不同传感器的数据结合起来,我们能够获得更准确的信息。在众多传感器中,图像和点云数据融合是一种常见的技术应用。本文将介绍如何使用Python进行图像与点云的融合,通过实例代码和相关图示帮助大家理解这一过程。
## 图像与点云数据简介
图像是通过相机获取的二维数据,而点云是通过激
原创
2024-09-10 03:16:08
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# Python 多个点云拼接融合
## 引言
在计算机视觉和机器人领域,点云数据是3D物体建模和场景重建的重要信息来源。点云是由许多在三维空间中的离散点组成的,因此在实际应用中,常常需要将多个点云数据进行拼接和融合,以构建完整的三维模型。本文将介绍如何使用Python进行多个点云的拼接与融合,并通过示例代码阐述相关的概念。
## 点云的基本概念
点云是可以通过3D扫描、LiDAR传感器等
原创
2024-09-05 05:59:10
2649阅读
使用了NLP中热门Transformer,因为点云的无序性和无规则性,恰好Transformer解决的是就是此类问题,因此使用Transformer处理点云极其恰当。哈哈哈,万物皆可transformer。为点云设置自注意力层,实现识别物体、物体分割、语义场景分割。(虽然我也不知道这个变形金刚是干嘛的,哈哈哈)相关工作自从pointnet提出点云的概念后,就3D点云的特性(无序性和无规则性),各学
本文介绍一篇3D点云分割网络:Cylinder3D,论文已收录于 CVPR 2021。 这里重点是理解本文提出的 Cylindrical Partition 和 Asymmetrical 3D Convolution Network。论文链接为:https://arxiv.org/pdf/2011.10033.pdf项目链接为:https://github.com/xinge008/Cylind
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2024-01-22 09:55:00
86阅读
1、粗配准拼接 #include <pcl/common/transforms.h>
#include <pcl/console/parse.h>
#include <pcl/console/time.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#in
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2024-02-28 10:02:25
1270阅读
# 如何在Android中显示ROS点云数据
在本篇文章中,我们将学习如何在Android应用程序中显示ROS(Robot Operating System)发送的点云数据。为了确保这个过程清晰易懂,我们将逐步介绍整个实现流程,并提供相应的代码和解释。
## 实现流程
下面是实现“在Android中显示ROS点云”的步骤:
| 步骤编号 | 步骤描述 |
# Python 多副点云拼接融合教程
在计算机视觉和3D建模领域,多副点云的拼接与融合是一项非常重要的技术。这篇文章将引导你逐步实现使用Python对点云进行拼接和融合。我们将使用一些常用的库,如Open3D和NumPy,来完成这些操作。
## 流程概述
下面是一个简单的多副点云拼接与融合的流程表:
| 步骤 | 描述 |
|---
原创
2024-09-04 06:46:52
777阅读
1. 简介fusion_pointclouds 主要目的为Ubuntu环境下无人车多激光雷达标定之后, 将多个激光雷达点云话题/坐标系 通过PCL (Point Cloud Library)融合为 一个ros点云话题,以便于后期点云地面分割与地面处理等等。1.1 应用场景图1:为了保证激光雷达的360°环境覆盖,我们需要用到多传感器的拼接图2:只单纯融合激光雷达的信息,多激光雷达会发生重叠,因此需
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2024-06-13 13:08:50
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这是一篇关于ROS Android的开发环境搭建的笔记对于一些在配置ros android环境失败的朋友们可能会有一些帮助,本文会介绍关于ros android环境搭建和开发实例的运行 ,以及一些安装过程中可能会碰到的问题和解决办法我使用的系统和ros版本是ubuntu14.04 + ROS Indigo目前ROS和Android的通信方式主要分两种: 一、rosbridge 通过Websocke
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2023-10-26 15:55:32
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图像配准基础入门知识、背景点云点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合,在获取物体表面每个采样点的空间坐标后,得到的是点的集合,称之为“点云”(Point Cloud)点云图像是最基础也是最常见的三维图像点云的分类根据激光测量原理得到的点云,包括三维坐标(XYZ)和激光反射强度(Intensity)。强度信息与目标的表面材质、粗糙度、入射角方向,以及仪器的发射能量,激光波
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2023-12-09 11:18:25
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