ROS C++编程：Kitti数据集处理与点云拼接

最新推荐文章于 2024-11-21 10:52:51 发布
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文章标签： c++ 计算机视觉 opencv 点云
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本篇博客利用ROS C++处理Kitti数据集，涉及将数据集转为txt、计算法向量、裁剪点云及拼接结果保存。通过PCL库实现点云法向量计算和裁剪，借助ROS进行点云数据处理。

概述：
在本篇文章中，我们将使用ROS C++编程语言来处理Kitti数据集，包括将数据集转换为txt格式、计算法向量、裁剪数据，并最后保存点云拼接的结果。我们将逐步介绍所需的代码和步骤，并提供相应的源代码示例。

  1. 数据集转换为txt格式
    Kitti数据集是一个基于车辆视觉的数据集，其中包含了大量的图像和点云数据。为了使用ROS进行处理，我们首先需要将Kitti数据集转换为txt格式。下面是一个示例代码，用于读取Kitti数据集的点云文件，并将其转换为txt格式。
#include <iostream>
#include <fstream>
#
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在 KITTI 数据集中利用车辆位姿真值拼接 pcd 点云并滤波，得到一个准确的点云地图： 全部代码如下（C++）： #include "stdlib.h" #include <unistd.h> #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> #include <pcl/common/transforms.h> #include <pcl/common/projection_matrix.h> #include &l
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前言 之前我们使用了python将KITTI Odometry中的旋转矩阵转换为旋转向量，但他是基于全局的一个pose数据 而SLAM过程中常常使用的是帧间转换，这次我们来将全局的pose转换为pose之间的变换。 数学知识 在学习SLAM过程中我们我们常常会计算得到两帧之间的变换——2D-2D n-1时刻到n时刻的变换这里定义为[R,t]，R是旋转矩阵，t是平移 n时刻的全局pose变换这里定义为[Rn,tn]，R是旋转矩阵，t是平移 n-1时刻的全局pose变换这里定义为[Rn-1,tn-1]，R是旋
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KITTI Odometry数据集点云拼接
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