rviz 显示Laserscan 数据 缓冲之前数据显示.

rviz显示Laserscan数据缓冲问题解决
最新推荐文章于 2024-03-10 21:28:14 发布
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rviz 显示Laserscan 数据 缓冲之前数据显示.

解决方法：重启roscore。

ros中rviz查看激光雷达数据 hokuyo
dorothy0129的博客
08-22 1万+
一开始没加tf会报错如下 [ WARN] [1531227099.238940419]: MessageFilter [target=map ]: Dropped 100.00% of messages so far. 解决如下 启动传感器驱动，加上tf变换，从/odom到激光 roslaunch urg_node urg_lidar.launch <launc...
ROS Melodic rviz工具包学习笔记
Electrical_IT的博客
09-12 3800
版本是melodic 官网链接： rviz/UserGuide - ROS Wiki 安装： sudo apt-get install ros-melodic-rviz
求助文（已解决）：rviz中LaserScan显示接受到了信息，但图中啥也没有。发布端是vrep中一个激光传感器。
A172494的博客
07-02 4130
rviz的界面 fixed frame 没错，LaserScan 中的Topic也没错。这两个我是确定的。显示收到的messages received 一直在增加，这也说明接收到了信息了吧，但显示界面中啥也没有。 所以，最大可能是发过来的数据有问题，也就是发布端有问题。 发布端我是用的vreq中最开始的一个教程。 小车上的激光用的SICK_Tim310_fast，按照例程走完之后，激光模块上有个警告。 警告文字如下： Object ‘Laser_link’ is not dynamically e
[转]ROS 传感器消息及RVIZ可视化Laserscan和PointCloud
weixin_34232617的博客
07-02 442
https://blog.csdn.net/yangziluomu/article/details/79576508 https://answers.ros.org/question/60239/how-to-extract-and-use-laser-data-from-scan-topic-in-ros-using-c/ https://answers.ros.org/question/1...
Rviz内建显示类型
ribbite
02-22 3963
名称 描述 使用的消息 Axes 显示一组坐标轴 Effort 显示正施加在机器人每个旋转关节上的力 sensor_msgs/JointStates Camera 创建一个以机器人视角的新窗口，窗口中显示的是图片 sensor_msgs/Image，sensor_msgs/CameraInfo Grid 显示一个平面上的2D或者3D的网格
RViz LaserScan没有topic, Waiting for laser_scans....，gmapping构建二维栅格地图
weixin_45659091的博客
03-30 1637
RViz LaserScan没有topic,gmapping构建二维栅格地图 被Waiting for laser_scans.... 刷屏！！！
机器人感知与导航_ROS点云数据处理_Livox雷达CustomMsg转PointCloud2格式转换工具_用于将大疆览沃Livox雷达驱动程序发布的CustomMsg格式点云数据.zip
05-04
比如，可能需要引入缓冲机制来处理不同时间戳的数据，或者利用并行计算技术来提高数据处理效率。 本文所提及的格式转换工具对于机器人感知与导航领域来说是一个非常重要的工具，它能够在不同的设备和软件之间架起...
/** * @brief 机器狗雷达转激光扫描节点 * 完全参考 pointcloud2_scan_car.cpp 的实现方法 */ #include <rclcpp/rclcpp.hpp> // ROS2 C++接口 #include <sensor_msgs/msg/point_cloud2.hpp> // 点云消息类型 #include <sensor_msgs/msg/laser_scan.hpp> // 激光扫描消息类型 #include <pcl_conversions/pcl_conversions.h> // PCL与ROS消息转换 #include <pcl/point_cloud.h> // PCL点云数据结构 #include <pcl/point_types.h> // PCL点类型定义 #include <pcl/filters/voxel_grid.h> // 体素滤波 #include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h> // 统计离群点滤波 #include <pcl/filters/radius_outlier_removal.h> // 半径离群点滤波 #include <tf2/LinearMath/Transform.h> // TF2变换 #include <tf2/LinearMath/Quaternion.h> // TF2四元数 #include <tf2_ros/buffer.h> // TF2缓冲区 #include <tf2_ros/transform_listener.h> // TF2变换监听器 #include <tf2_sensor_msgs/tf2_sensor_msgs.hpp> // TF2传感器消息变换 #include <cmath> // 数学函数 #include <vector> // 向量容器 #include <chrono> // 时间相关功能 /** * @brief 机器狗点云转激光扫描类 * 将机器狗3D点云数据转换为2D激光扫描数据，用于导航避障 */ class DogPointCloudToLaserScan : public rclcpp::Node { public: /** * @brief 构造函数 - 完全参考pointcloud2_scan_car.cpp */ DogPointCloudToLaserScan() : Node("dog_pointcloud_to_laserscan") { RCLCPP_INFO(this->get_logger(),"机器狗雷达转换节点启动成功"); RCLCPP_INFO(this->get_logger(),"机器狗雷达：前方180度扫描，专注0-1.5米近距离检测"); // 参数声明 - 完全参考pointcloud2_scan_car.cpp this->declare_parameters<double>("", { {"roll", 0.0}, // 绕X轴旋转角度 {"pitch", 0.0}, // 绕Y轴旋转角度 {"yaw", 0.0}, // 使用原始数据，无需旋转 {"min_z", -0.3}, // 专注地面到低矮障碍物高度 {"max_z", 0.8}, // 机器狗高度范围内的障碍物 {"min_range", 0.0}, // 从0米开始检测 {"max_range", 1.5}, // 只检测1.5米范围内 {"angle_min", -1.57}, // 保持前方180度 (-90度) {"angle_max", 1.57}, // 保持前方180度 (+90度) {"angle_increment", M_PI/180.0} // 角度增量，1度分辨率 }); // 点云预处理参数 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp this->declare_parameters<double>("", { {"voxel_size", 0.02}, // 体素滤波网格大小 {"outlier_mean_k", 50}, // 统计滤波K近邻数量 {"outlier_stddev", 1.0}, // 统计滤波标准差阈值 {"radius_search", 0.1}, // 半径滤波搜索半径 {"min_neighbors", 5}, // 半径滤波最小近邻数 {"intensity_threshold", 10.0} // 强度阈值过滤 }); // 其他参数 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp this->declare_parameter<std::string>("frame_id", "utlidar_lidar"); // 使用原始坐标系，避免变换问题 this->declare_parameter<std::string>("output_topic", "/dog_scan"); // 输出话题名 this->declare_parameter<std::vector<double>>("angle_blocks", std::vector<double>{}); this->declare_parameter<bool>("use_voxel_filter", true); this->declare_parameter<bool>("use_statistical_filter", false); this->declare_parameter<bool>("use_radius_filter", true); this->declare_parameter<bool>("use_median_filter", false); this->declare_parameter<bool>("use_intensity_filter", false); this->declare_parameter<bool>("use_temporal_filter", false); this->declare_parameter<int>("queue_size", 30); // 获取参数 - 逐个获取确保正确 roll_ = this->get_parameter("roll").as_double(); pitch_ = this->get_parameter("pitch").as_double(); yaw_ = this->get_parameter("yaw").as_double(); min_z_ = this->get_parameter("min_z").as_double(); max_z_ = this->get_parameter("max_z").as_double(); min_range_ = this->get_parameter("min_range").as_double(); max_range_ = this->get_parameter("max_range").as_double(); angle_min_ = this->get_parameter("angle_min").as_double(); angle_max_ = this->get_parameter("angle_max").as_double(); angle_increment_ = this->get_parameter("angle_increment").as_double(); frame_id_ = this->get_parameter("frame_id").as_string(); std::string output_topic = this->get_parameter("output_topic").as_string(); // 获取点云预处理参数 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp const auto filter_params = this->get_parameters({"voxel_size", "outlier_mean_k", "outlier_stddev", "radius_search", "min_neighbors", "intensity_threshold"}); voxel_size_ = filter_params[0].as_double(); outlier_mean_k_ = static_cast<int>(filter_params[1].as_double()); outlier_stddev_ = filter_params[2].as_double(); radius_search_ = filter_params[3].as_double(); min_neighbors_ = static_cast<int>(filter_params[4].as_double()); intensity_threshold_ = filter_params[5].as_double(); // 获取过滤器启用状态 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp use_voxel_filter_ = this->get_parameter("use_voxel_filter").as_bool(); use_statistical_filter_ = this->get_parameter("use_statistical_filter").as_bool(); use_radius_filter_ = this->get_parameter("use_radius_filter").as_bool(); use_median_filter_ = this->get_parameter("use_median_filter").as_bool(); use_intensity_filter_ = this->get_parameter("use_intensity_filter").as_bool(); use_temporal_filter_ = this->get_parameter("use_temporal_filter").as_bool(); int queue_size = this->get_parameter("queue_size").as_int(); // 处理角度屏蔽参数 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp auto angle_blocks_param = this->get_parameter("angle_blocks").as_double_array(); if (angle_blocks_param.size() % 2 != 0) { RCLCPP_WARN(this->get_logger(), "angle_blocks参数元素数量应为偶数，已忽略最后一个元素"); angle_blocks_param.pop_back(); } for (size_t i = 0; i < angle_blocks_param.size(); i += 2) { angle_blocks_.emplace_back(angle_blocks_param[i], angle_blocks_param[i+1]); } // 初始化坐标变换 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp update_transform(); // 计算扫描参数 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp const size_t ranges_size = std::ceil((angle_max_ - angle_min_) / angle_increment_); scan_msg_.ranges.assign(ranges_size, std::numeric_limits<float>::infinity()); scan_msg_.header.frame_id = frame_id_; scan_msg_.angle_min = angle_min_; scan_msg_.angle_max = angle_max_; scan_msg_.angle_increment = angle_increment_; scan_msg_.time_increment = 0.0; scan_msg_.scan_time = 0.033; scan_msg_.range_min = min_range_; scan_msg_.range_max = max_range_; // 初始化TF - 新增 tf_buffer_ = std::make_shared<tf2_ros::Buffer>(this->get_clock()); tf_listener_ = std::make_shared<tf2_ros::TransformListener>(*tf_buffer_); // 创建订阅和发布 - 直接订阅L1原始点云 cloud_sub_ = this->create_subscription<sensor_msgs::msg::PointCloud2>( "/utlidar/cloud", queue_size, // ✅ 直接订阅L1原始点云（串口转网口，有硬件延迟） std::bind(&DogPointCloudToLaserScan::cloud_callback, this, std::placeholders::_1)); // 🔧 使用BEST_EFFORT QoS以匹配Nav2 costmap的订阅策略 rclcpp::QoS qos_profile(queue_size); qos_profile.reliability(rclcpp::ReliabilityPolicy::BestEffort); scan_pub_ = this->create_publisher<sensor_msgs::msg::LaserScan>(output_topic, qos_profile); // 打印配置信息 print_filter_config(); RCLCPP_INFO(this->get_logger(), "订阅: /utlidar/cloud -> 发布: /dog_scan (串口转网口硬件延迟已校正)"); RCLCPP_INFO(this->get_logger(), "坐标系: %s, 检测范围: %.1f-%.1fm, 高度: %.2f-%.2fm", frame_id_.c_str(), min_range_, max_range_, min_z_, max_z_); } private: /** * @brief 打印过滤器配置信息 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp */ void print_filter_config() { RCLCPP_INFO(this->get_logger(), "机器狗雷达预处理配置:"); RCLCPP_INFO(this->get_logger(), " 体素滤波: %s (大小: %.3f)", use_voxel_filter_ ? "启用" : "禁用", voxel_size_); RCLCPP_INFO(this->get_logger(), " 统计离群点滤波: %s (K: %d, 标准差: %.2f)", use_statistical_filter_ ? "启用" : "禁用", outlier_mean_k_, outlier_stddev_); RCLCPP_INFO(this->get_logger(), " 半径离群点滤波: %s (半径: %.3f, 最小近邻: %d)", use_radius_filter_ ? "启用" : "禁用", radius_search_, min_neighbors_); } /** * @brief 更新坐标变换 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp */ void update_transform() { tf2::Quaternion q; q.setRPY(-roll_, -pitch_, -yaw_); transform_.setRotation(q); } /** * @brief 点云预处理函数 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp */ void preprocess_cloud(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud) { auto start_time = std::chrono::high_resolution_clock::now(); size_t original_size = cloud->size(); // 体素滤波 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp if (use_voxel_filter_ && cloud->size() > 100) { pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> voxel_filter; voxel_filter.setInputCloud(cloud); voxel_filter.setLeafSize(voxel_size_, voxel_size_, voxel_size_); voxel_filter.filter(*cloud); } // 统计离群点滤波 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp if (use_statistical_filter_ && cloud->size() > 100) { pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> stat_filter; stat_filter.setInputCloud(cloud); stat_filter.setMeanK(outlier_mean_k_); stat_filter.setStddevMulThresh(outlier_stddev_); stat_filter.filter(*cloud); } // 半径离群点滤波 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp if (use_radius_filter_ && cloud->size() > 100) { pcl::RadiusOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> radius_filter; radius_filter.setInputCloud(cloud); radius_filter.setRadiusSearch(radius_search_); radius_filter.setMinNeighborsInRadius(min_neighbors_); radius_filter.filter(*cloud); } auto end_time = std::chrono::high_resolution_clock::now(); auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end_time - start_time).count(); if (cloud->size() < original_size * 0.9 || duration > 20) { RCLCPP_DEBUG(this->get_logger(), "机器狗雷达预处理: %zu -> %zu 点 (%.1f%%), 耗时: %ld ms", original_size, cloud->size(), original_size > 0 ? (100.0 * cloud->size() / original_size) : 0.0, duration); } } /** * @brief 点云回调函数 - 完全参考pointcloud2_scan_car.cpp */ void cloud_callback(const sensor_msgs::msg::PointCloud2::SharedPtr msg) { // 简化处理：直接使用原始数据，不做坐标变换 // 让RViz通过TF自动处理坐标显示 sensor_msgs::msg::PointCloud2 transformed_msg = *msg; // 转换点云数据 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>()); pcl::fromROSMsg(transformed_msg, *cloud); // 点云预处理 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp preprocess_cloud(cloud); // 重置扫描数据 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp std::fill(scan_msg_.ranges.begin(), scan_msg_.ranges.end(), std::numeric_limits<float>::infinity()); // ⏱️ L1雷达是串口转网口，硬件传输延迟大，直接用系统当前时间替换时间戳 scan_msg_.header.stamp = this->get_clock()->now(); // 存储每个角度索引的点 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp std::vector<std::vector<float>> angle_ranges(scan_msg_.ranges.size()); // 处理每个点 - 完全参考pointcloud2_scan_car.cpp int total_points = 0; int height_filtered = 0; int range_filtered = 0; int valid_points = 0; for (const auto& point : *cloud) { total_points++; // 坐标变换 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp tf2::Vector3 p(point.x, point.y, point.z); const tf2::Vector3 transformed = transform_ * p; // 高度过滤 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp if (transformed.z() < min_z_ || transformed.z() > max_z_) { height_filtered++; continue; } // 计算极坐标 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp const double range = std::hypot(transformed.x(), transformed.y()); const double angle = std::atan2(transformed.y(), transformed.x()); // 角度屏蔽检查 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp bool is_blocked = false; for (const auto& block : angle_blocks_) { const double start = block.first; const double end = block.second; if (start <= end) { if (angle >= start && angle <= end) { is_blocked = true; break; } } else { if (angle >= start || angle <= end) { is_blocked = true; break; } } } if (is_blocked) continue; // 过滤有效距离 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp if (range < min_range_ || range > max_range_) { range_filtered++; continue; } // 计算扫描索引 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp const int index = static_cast<int>((angle - angle_min_) / angle_increment_); // 调试：记录前几个点的详细信息 if (valid_points < 5) { RCLCPP_INFO(this->get_logger(), "🔍 点%d: x=%.2f, y=%.2f, z=%.2f, range=%.2f, angle=%.2f度, index=%d", valid_points, transformed.x(), transformed.y(), transformed.z(), range, angle*180.0/M_PI, index); } // 收集每个角度索引的所有点 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp if (index >= 0 && static_cast<size_t>(index) < scan_msg_.ranges.size()) { angle_ranges[index].push_back(range); valid_points++; } else if (valid_points < 5) { RCLCPP_WARN(this->get_logger(), "⚠️ 索引超范围: index=%d, 范围=[0, %zu)", index, scan_msg_.ranges.size()); } } // 对每个角度索引的点进行处理 - 完全参考pointcloud2_scan_car.cpp for (size_t i = 0; i < angle_ranges.size(); ++i) { if (angle_ranges[i].empty()) continue; // 对每个角度的点进行排序 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp std::sort(angle_ranges[i].begin(), angle_ranges[i].end()); // 使用中值或最近点作为该角度的距离 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp if (angle_ranges[i].size() >= 3) { // 使用中值滤波 scan_msg_.ranges[i] = angle_ranges[i][angle_ranges[i].size() / 2]; } else { // 使用最近点 scan_msg_.ranges[i] = angle_ranges[i].front(); } } // 时间平滑处理 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp if (use_temporal_filter_ && !previous_scan_.ranges.empty()) { const float alpha = 0.3f; for (size_t i = 0; i < scan_msg_.ranges.size(); ++i) { if (std::isfinite(previous_scan_.ranges[i]) && std::isfinite(scan_msg_.ranges[i])) { scan_msg_.ranges[i] = alpha * scan_msg_.ranges[i] + (1.0f - alpha) * previous_scan_.ranges[i]; } } } // 保存当前扫描用于下次平滑 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp if (use_temporal_filter_) { previous_scan_ = scan_msg_; } // 发布扫描数据 scan_pub_->publish(scan_msg_); // 统计有数据的角度范围 int filled_ranges = 0; for (size_t i = 0; i < angle_ranges.size(); ++i) { if (!angle_ranges[i].empty()) filled_ranges++; } // 调试信息 - 每5秒输出一次统计 RCLCPP_INFO_THROTTLE(this->get_logger(), *this->get_clock(), 5000, "🔍 机器狗雷达统计: 总点数=%d, 高度过滤=%d, 距离过滤=%d, 有效点数=%d, 有数据角度=%d/%zu", total_points, height_filtered, range_filtered, valid_points, filled_ranges, angle_ranges.size()); } // 成员变量 - 完全参考pointcloud2_scan_car.cpp rclcpp::Subscription<sensor_msgs::msg::PointCloud2>::SharedPtr cloud_sub_; rclcpp::Publisher<sensor_msgs::msg::LaserScan>::SharedPtr scan_pub_; sensor_msgs::msg::LaserScan scan_msg_; sensor_msgs::msg::LaserScan previous_scan_; tf2::Transform transform_; std::vector<std::pair<double, double>> angle_blocks_; // 参数存储 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp double roll_, pitch_, yaw_; double min_z_, max_z_; double min_range_, max_range_; double angle_min_, angle_max_, angle_increment_; std::string frame_id_; // 点云预处理参数 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp double voxel_size_; int outlier_mean_k_; double outlier_stddev_; double radius_search_; int min_neighbors_; double intensity_threshold_; // 过滤器启用标志 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp bool use_voxel_filter_; bool use_statistical_filter_; bool use_radius_filter_; bool use_median_filter_; bool use_intensity_filter_; bool use_temporal_filter_; // TF变换相关 - 新增 std::shared_ptr<tf2_ros::Buffer> tf_buffer_; std::shared_ptr<tf2_ros::TransformListener> tf_listener_; }; /** * @brief 主函数 - 参考pointcloud2_scan_car.cpp */ int main(int argc, char * argv[]) { rclcpp::init(argc, argv); rclcpp::spin(std::make_shared<DogPointCloudToLaserScan>()); rclcpp::shutdown(); return 与这个代码的区别是什么
10-08
| **输入数据** | 激光扫描数据 (`sensor_msgs/msg/LaserScan`) | 点云数据 (`sensor_msgs/msg/PointCloud2`) | | **主要功能** | 截取激光雷达角度范围并实现避障控制 | 将3D点云转换为2D激光扫描数据 | | **处理...
[rviz] 'discarding message because the queue is full'
最新发布
11-06
*适用于：`TF`/`LaserScan`/`Camera`等数据流的Display插件[^1][^2] #### ️ 2. 降低数据发布频率 对于传感器节点，添加`throttle`节点过滤高频数据： ```bash ros2 topic hz /sensor_topic --window 5 # 先监测...
揭秘ROS2话题通信底层逻辑：激光雷达数据流高效传输的8个优化要点
# ROS2话题通信机制与激光雷达数据流的深度解析 在现代机器人系统中，传感器数据的高效传输不再是“能通就行”的简单问题，而是一场关于**延迟、可靠性、资源消耗与架构弹性**之间的精密博弈。尤其是在移动机器人、...
ROS 传感器消息及RVIZ可视化Laserscan和PointCloud
05-27
在使用ROS各个传感器消息之前，弄清楚各个传感器在ROS是如何表示的显得极为重要。特别是，Laserscan, PointCloud等用了很久之后，感觉已经很熟悉了，但是一些细节行的东西一直没有深究，并且对某些参数难以形成直觉上的认识，很大程度上影响了在与其他算法或者硬件衔接时的问题。这里，我单独的将Laserscan，PointCloud发布在rviz中，通过修改不同的ROS消息参数，直观的观察其在参数的作用。
ROS 中Rviz中 laserscan 的 status一直在error和OK间跳转的问题
weixin_39594441的博客
04-08 4149
在建地图的过程中发现rviz收进来的 lidar信号的状态一直在error和 ok间乱跳，大概能最多到500帧后就一直错误了，一直显示unknown reason for transform failure. 错误的状态截屏如下： 因为每次重新启动 rviz后总能发现前面一段时间的帧状态还是OK的，后来就一直在 error和OK间跳，跳到最后就一直是error了。 最后发现有个queue si...
ROS2 rviz2 添加LaserScan插件TF报错
weixin_56641176的博客
05-22 958
ROS2 Rviz2添加LaserScan激光雷达可视化插件时，TF坐标变换报错！
rviz缓存多帧数据 怎么消除
zhangfenger的博客
06-24 1535
用rosbag录了一段数据，在rviz上显示。 rviz打开之前的一个配置.rviz后，突然就缓存多帧数据了，之前还好好的。 把所有程序都关掉，然后重启roscore，还是缓存多帧数据，于是重启电脑，也还是不行。于是重新打开rviz，重新添加topic，这样不会缓存多帧数据，然后又打开之前的.rviz配置，就不会缓存多帧数据了。不知道原理是什么，作为暂时的解决方法吧。 还有一种方法，先放ba...
laserScan/PointCloud
weixin_43389008的博客
10-21 442
LaserScan 消息类型 sensor_msgs/LaserScan和 sensor_msgs/PointCloud跟其他的消息一样，包括tf帧和与时间相关的信息。为了标准化发送这些信息，消息类型Header被用于所有此类消息的一个字段。 类型Header包括是哪个字段。字段seq对应一个标识符，随着消息被发布，它会自动增加。字段stamp存储与数据相关联的时间信息。以激光扫描为例，stamp可能对应每次扫描开始的时间。字段frame_id存储与数据相关联的tf帧信息。以激光扫描为例，它将是激光数据
rviz过往数据未清除（lifetime不起作用）
whuzhang16的博客
03-01 2910
在用rviz的marker显示轨迹时，历史轨迹一直未清除，lifetime也设置了，但没起作用： 借助了这两篇文章排查原因： rviz marker lifetime has no effect ROS 学习踩坑笔记8-rviz marker /markerArray 显示 及删除问题 也没解决，后来听别人指导，可能是marker的id没设置好“每个点都有各自的id，然后新更新的id都没有覆盖到之前残留的id”，按照这个方法调整了id，问题解决。 ...
从Rviz观测雷达数据到节点节点激光雷达避障
qq_46056247的博客
03-10 1416
需要现在git上获取开源项目在src目录下克隆软件包。
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