点云数据格式解析 sensor_msgs::PointCloud2

最新推荐文章于 2025-06-24 12:06:04 发布
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分类专栏： ROS 系统 SLAM 算法 文章标签： ROS point_cloud
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在使用多线激光的时候需要总是会碰到点云数据，这里简单的接受一下点云数据，并堆数据结构进行分析，方便自己后期对点云特征数据进行处理。

文章目录

Rviz中的点云数据

本书据采用的经典的 loam_velodyne 算法，跑得是开源的包pcap 包， 有时间会详细介绍跑包的方法
在这里插入图片描述

点云数据结构分析

具体官方数据分析： http://docs.ros.org/jade/api/sensor_msgs/html/msg/PointCloud2.html

header:  // 点云的头信息
  seq: 963 //
  stamp:  // 时间戳
    secs: 1541143772
    nsecs: 912011000
  frame_id: "/camera_init"
height: 1   // If the cloud is unordered, height is 1  如果cloud 是无序的 height 是 1
width: 852578  //点云的长度
fields:  //  sensor_msgs/PointField[] fields 
  - 
    name:
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#include ＜sensor_msgs/PointCloud.h＞ #include ＜sensor_msgs/PointCloud2.h＞
小秋 AI SLAM 入门实战教程
05-17 911
和是 ROS 中用于表示点云消息的两个不同的消息类型。headerpointsheaderdata总的来说，提供了更通用、更灵活的点云数据表示方式，适用于各种点云处理和传输的应用场景，而则是较旧版本的点云消息类型，在旧版本的 ROS 中使用较多。通常情况下，建议使用，除非特定情况需要使用。
sensor_msgs::LaserScan雷达数据转换成pcl::PointXYZ数据类型
小秋 AI SLAM 入门实战教程
03-07 680
【代码】sensor_msgs::LaserScan雷达数据转换成pcl::PointXYZ数据类型。
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激光雷达数据类型学习记录
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Raw Message Definition # 该消息包含一个n维点的集合，它可能包含额外的信息，如法线、强度等。点数据以二进制blob的形式存储，其布局由“fields”数组的内容描述。# 点云数据可以组织为2d(类似图像)或1d(无序)。以二维图像组织的点云可以由立体或飞行时间等相机深度传感器产生。# 传感器数据采集时间，坐标坐标系ID (3d点)。uint32 seq。
Unity3D点云数据处理与曲面生成完整指南
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RANSAC算法的基本思想是从数据集中随机选取数据点，构造最小数据集，用这个最小数据集来拟合模型，并用该模型对全部数据进行计算，以求得误差范围内的“一致性”数据点。算法的详细步骤如下：初始化参数：设置一个合适的迭代次数N和一致性点的阈值T。随机采样：在数据集中随机抽取最小点集，例如对于平面模型抽取3个点。模型拟合：利用最小点集拟合出一个模型，例如平面或直线。计算一致性点：对数据集中的每一点计算它与模型的误差，如果误差小于阈值T，则认为该点与模型一致。
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是 ROS 中的标准消息类型之一，用于表示点云数据。点云是一组在三维空间中定义的点的集合，通常由3D传感器（如激光雷达、深度摄像头等）生成，用于描述周围环境的三维信息。使用二进制数据存储实际的点云信息，因此需要按照数据类型解析。包含丰富的点云数据结构，支持任意维度的点信息（例如坐标、颜色、强度等）。包中的一个标准消息类型，能够高效地传递点云数据。以下是一个 ROS 节点的示例，它订阅。话题，并解析每个点的。在这个例子中，订阅了。
ros2 订阅 sensor_msgs/msg/PointCloud2
dc爱傲雪和技术
03-11 2903
由于d405的最佳工作距离为7到50cm，在launch文件中设置{'name': 'clip_distance', 'default': '0.5', 'description': ''},来裁减到距离大于50cm的点云。消息中的每个点都包括了三维坐标（x, y, z）和颜色（rgb）信息，每个字段都是32位浮点数格式，颜色信息需要特殊处理以提取RGB分量。这是一种常用的格式，适合表示三维空间中的坐标和颜色信息。）都只包含一个元素。的偏移量是16，表示在每个点的数据中，颜色信息跟在坐标信息后面。
发布sensor_msgs::PointCloud2点云数据
苏凯的博客
06-05 1486
这个代码片段展示了如何将一个std::vector转换为一个sensor_msgs::PointCloud2消息，并通过ROS发布它。你可以根据需要修改点的生成逻辑和消息的发布频率。
ros-sensor_msgs/PointCloud2消息内容解释
weixin_40826634的博客
02-20 1753
fields-----每个点的成员变量，其中name为对应成员变量的名字，offset为该变量的内存的起点相对于这个点的内存的起点的偏移字节数，比如变量x的内存地址起点与这个点的内存地址起点一致，所以offset为0，因为存储x的内存占用4个字节，所以变量y的内存地址起点相对于这个点的内存地址起点至少需要偏移4个字节，这里是连续存储的,所以offset为4，而后面的intensity与前一个z的内存并不是连续的，datatype为变量的数据类型，具体对应关系如下。width-----每行点云的宽度。
ros2 中将 sensor_msgs::msg::LaserScan ddp; 转换成点云数据 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> lidar_cloud;
09-13
在ROS 2 (Robot Operating System) 中，`sensor_msgs::msg::LaserScan` 类型的数据表示的是激光雷达扫描信息，包含了一系列的测量数据，如角度、强度等。而 `pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>` 是 Point Cloud Library (PCL) 提供的一个结构体，用于存储三维空间中的点云数据，每个点由 x、y 和 z 坐标组成。 要从 `LaserScan` 转换为 `pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>`，你需要对激光雷达的数据进行解析，并将其映射到三维坐标上。以下是一个简化版的步骤： 1. 首先，确保已经包含了所需的库头文件，例如： ```cpp #include <ros/ros.h> #include <sensor_msgs/LaserScan.h> #include <pcl_conversions/pcl_conversions.h> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/point_types.h> ``` 2. 创建一个函数，接收 `sensor_msgs::msg::LaserScan` 数据： ```cpp void laserScanToPointCloud(const sensor_msgs::msg::LaserScan& scan, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>& lidar_cloud) { // 获取激光扫描范围内的点数 int num_points = scan.ranges.size(); // 初始化点云 lidar_cloud.resize(num_points); for (size_t i = 0; i < num_points; ++i) { double angle = scan.angle_min + i * (scan.angle_increment); double distance = scan.ranges[i]; // 将角度转换为x,y坐标（假设激光雷达垂直于地面） float x = distance * cos(angle); float y = distance * sin(angle); // 添加z坐标通常为0，因为激光雷达水平扫描 float z = 0; // 将点添加到点云中 lidar_cloud.points[i].x = x; lidar_cloud.points[i].y = y; lidar_cloud.points[i].z = z; } } ``` 这个函数简单地将激光雷达的线性距离和角度转换为笛卡尔坐标，并放入 `lidar_cloud` 中。
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