MarkerArray 可视化工具

MoveIt2在Rviz中的可视化代码解析

visual_tools.deleteAllMarkers(); visual_tools.publishText(text_pose, "Clear_Goal", rvt::WHITE, rvt::XLARGE); visual_tools.publishAxisLabeled(another_pose, "goal"); visual_tools.publishTrajectoryLine(my_plan.trajectory_, joint_model_group); visual_tools.trigger(); visual_tools.prompt("Press 'next' in the RvizVisualToolsGui window to continue the demo");

这段代码是使用MoveIt2中的RvizVisualTools来在Rviz中可视化一些信息和轨迹的。以下是对代码的详细解释和一些可能的改进建议:

代码功能解析

  1. visual_tools.deleteAllMarkers();

    • 删除Rviz中所有通过RvizVisualTools发布的标记(markers)。这通常用于清除之前的可视化内容,避免画面过于混乱。

  2. visual_tools.publishText(text_pose, "Clear_Goal", rvt::WHITE, rvt::XLARGE);

    • 在Rviz中发布一段文本信息。

      • text_pose:文本的位置,是一个geometry_msgs::Pose类型的消息,指定了文本在空间中的位置和姿态。

      • "Clear_Goal":要显示的文本内容。

      • rvt::WHITE:文本的颜色,这里设置为白色。

      • rvt::XLARGE:文本的大小,这里设置为超大号。

  3. visual_tools.publishAxisLabeled(another_pose, "goal");

    • 在Rviz中发布一个带有标签的坐标轴。

      • another_pose:坐标轴的位置和姿态,同样是geometry_msgs::Pose类型。

      • "goal":坐标轴的标签。

  4. visual_tools.publishTrajectoryLine(my_plan.trajectory_, joint_model_group);

    • 在Rviz中发布一条轨迹线。

      • my_plan.trajectory_:轨迹数据,通常是一个robot_trajectory::RobotTrajectory对象。

      • joint_model_group:关节模型组,指定了轨迹对应的关节组。

  5. visual_tools.trigger();

    • 触发所有之前发布的可视化内容,使其在Rviz中显示。

  6. visual_tools.prompt("Press 'next' in the RvizVisualToolsGui window to continue the demo");

    • 弹出一个提示框,提示用户在Rviz的RvizVisualToolsGui窗口中按下“next”按钮以继续演示。

改进建议

  1. 确保text_poseanother_pose的值是合理的

    • 这两个变量应该是geometry_msgs::Pose类型的消息,需要确保它们的位置和姿态是符合预期的。例如:

      cpp

    • 复制

      geometry_msgs::Pose text_pose;
      text_pose.position.x = 0.5;
      text_pose.position.y = 0.0;
      text_pose.position.z = 1.0;
      text_pose.orientation.w = 1.0;
  1. 检查my_plan.trajectory_是否有效

    • 在发布轨迹之前,需要确保my_plan.trajectory_是一个有效的轨迹对象,并且包含数据。如果轨迹为空,可能会导致Rviz中没有显示任何轨迹。

  2. 确认joint_model_group是否正确

    • joint_model_group应该是MoveIt中定义的关节模型组的名称。如果名称不匹配,可能会导致轨迹无法正确显示。

  3. 处理用户输入

    • visual_tools.prompt()会阻塞程序,直到用户在Rviz的RvizVisualToolsGui窗口中按下“next”按钮。如果需要更灵活的用户交互,可以考虑使用其他方法,例如通过键盘输入或按钮回调。

  4. 清理代码

    • 如果这段代码是用于演示或调试,建议在发布完所有内容后,使用visual_tools.deleteAllMarkers()清理Rviz中的标记,避免标记过多导致画面混乱。

示例代码(完整版)

以下是一个完整的示例代码,展示如何在MoveIt2中使用RvizVisualTools进行可视化:

cpp

复制

#include <moveit/move_group_interface/move_group_interface.h>
#include <moveit/planning_scene_interface/planning_scene_interface.h>
#include <moveit/robot_model_loader/robot_model_loader.h>
#include <moveit/robot_state/robot_state.h>
#include <moveit/robot_state/conversions.h>
#include <moveit/visualization_tools/rviz_visual_tools.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    // 初始化ROS节点
    ros::init(argc, argv, "moveit_demo");
    ros::NodeHandle nh;

    // 创建MoveGroup接口
    moveit::planning_interface::MoveGroupInterface move_group("manipulator");

    // 创建RvizVisualTools
    moveit::visualization::RvizVisualTools visual_tools("world");
    visual_tools.deleteAllMarkers();

    // 发布文本信息
    geometry_msgs::Pose text_pose;
    text_pose.position.x = 0.5;
    text_pose.position.y = 0.0;
    text_pose.position.z = 1.0;
    text_pose.orientation.w = 1.0;
    visual_tools.publishText(text_pose, "Clear_Goal", rvt::WHITE, rvt::XLARGE);

    // 发布坐标轴
    geometry_msgs::Pose another_pose;
    another_pose.position.x = 0.5;
    another_pose.position.y = 0.0;
    another_pose.position.z = 0.5;
    another_pose.orientation.w = 1.0;
    visual_tools.publishAxisLabeled(another_pose, "goal");

    // 触发可视化
    visual_tools.trigger();

    // 提示用户
    visual_tools.prompt("Press 'next' in the RvizVisualToolsGui window to continue the demo");

    return 0;
}

总结

这段代码通过RvizVisualTools在Rviz中可视化了一些信息和轨迹。确保text_poseanother_posemy_plan.trajectory_等变量的值是合理的,并且joint_model_group与MoveIt中的关节组名称匹配。如果需要更灵活的用户交互,可以考虑使用其他方法替代visual_tools.prompt()

### SAM2 可视化代码实现 SAM2 是一种基于平滑与映射(Smoothing and Mapping)的优化框架,广泛应用于机器人领域中的状态估计和地图构建。对于可视化部分,通常会依赖于 ROS 中的标准工具链以及一些自定义的发布机制来展示轨迹、点云和其他相关信息。 #### 1. **ROS Rviz 集成** 在 LIO-SAM 或其他类似的 SLAM 系统中,Rviz 是最常用的可视化工具之一。LIO-SAM 默认支持通过 `rviz` 显示其生成的地图和轨迹[^3]。以下是常见的显示方式: - **点云数据**:LIO-SAM 发布的 `/lio_sam/mapping/cloud_registered` 主题可以被订阅并用于显示注册后的点云。 - **里程计路径**:主题 `/lio_sam/odometry` 提供了机器人的位姿信息,可以直接在 Rviz 中作为 Path 类型显示。 - **局部帧坐标系**:可以通过设置 MarkerArray 来动态更新 IMU 和 LiDAR 的局部坐标系位置。 ```bash roslaunch lio_sam rviz.launch ``` 上述命令会在启动时自动加载预设好的 Rviz 配置文件,其中包含了必要的显示选项。 --- #### 2. **MATLAB 后处理绘图** 如果需要更精细的数据分析或者离线绘制,则可利用 MATLAB 对保存的日志文件进行解析。具体步骤如下: - 将 ROS 数据记录为 `.bag` 文件。 - 使用 Python 工具包如 `rosbags` 解析消息流,并提取所需字段存储至 CSV 格式。 - 加载到 MATLAB 并调用内置函数完成三维散点图或曲线拟合操作。 示例脚本片段: ```matlab % Load data from csv file generated by rosbag parser. data = readtable('trajectory.csv'); figure; scatter3(data.x, data.y, data.z, 'filled'); grid on; xlabel('X-axis'); ylabel('Y-axis'); zlabel('Z-axis'); title('Trajectory Visualization Using MATLAB'); ``` 注意这里假设已存在名为 `trajectory.csv` 的输入源[^1]。 --- #### 3. **Python 自定义渲染引擎** 除了借助第三方软件外,还可以开发独立的应用程序来进行交互式的图形呈现。推荐采用 PyVista 库因为它具备强大的几何运算能力和简洁易懂的 API 设计风格。 简单例子演示如何读取 PLY 模型并旋转视角角度观察整体结构特征: ```python import pyvista as pv mesh = pv.read("map.ply") # Replace with actual filename. plotter = pv.Plotter() plotter.add_mesh(mesh, color="tan", show_edges=True) camera_position = [(0., -5., 3.), (0., 0., 0.), (0., 0., 1.)] plotter.camera_position = camera_position plotter.show(title='Custom Map Viewer') ``` 以上代码展示了如何加载由 LIO-SAM 输出的PLY格式网格模型,并调整相机初始方位以便更好地理解环境布局[^2]。 --- ####
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