PCL学习笔记02:在ROS下建立编译链接PCL模块

这篇博客详细介绍了如何在Ubuntu 18.04上安装ROS,管理ROS环境变量,创建catkin工作空间,并在ROS环境中构建和运行基于PCL的模块。通过安装openni软件包,创建PCL功能包,编译运行程序,以及使用Qt Creator作为集成开发环境,读者将学会如何在ROS中实现PCL点云处理的可视化。

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一、Ubuntu上安装ROS

二、管理ROS环境变量

  • 检查是否正确配置了脚本环境,执行命令:export | grep ROS
    在这里插入图片描述
  • 如果发现没有配置,那么就要配置ROS环境变量
    在这里插入图片描述

三、创建ROS工作空间

(一)参考教程

  • 网址:
### ROS2中PCL的使用方法 在ROS2环境中,PCL(Point Cloud Library)可以通过多种方式进行集成使用。以下是关于如何在ROS2中利用PCL进行点云处理的具体说明。 #### PCL库简介 PCL是一个开源项目,专注于提供一系列工具来处理大规模点云数据集以及三维几何形状的操作[^1]。它支持广泛的算法实现,包括滤波、分割、配准、特征提取等。 #### 数据类型的转换 为了使PCL能够无缝工作于ROS消息传递框架下,需要完成不同类型之间的相互转化。例如,在某些情况下可能需要用到`pcl::PCLPointCloud2`这种形式的消息类型来进行高级别的抽象表示;而在其他时候则更倾向于采用具体的模板实例化版本如`pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>`以便直接访问底层数据结构[^3]。 当涉及到跨平台兼容性或者是未知输入源的情况下,推荐优先考虑使用`sensor_msgs/msg/PointCloud2`作为中间媒介,并通过专门提供的API函数执行必要的映射过程: ```cpp // 将 sensor_msgs::msg::PointCloud2 转换为 pcl::PCLPointCloud2 void convertToPCL(const sensor_msgs::msg::PointCloud2& ros_cloud, pcl::PCLPointCloud2& pcl_cloud){ pcl_conversions::toPCL(ros_cloud, pcl_cloud); } // 反向操作:从 pcl::PCLPointCloud2 返回到标准 ROS 消息格式 void convertFromPCL(const pcl::PCLPointCloud2& pcl_cloud, sensor_msgs::msg::PointCloud2& ros_cloud){ pcl_conversions::fromPCL(pcl_cloud, ros_cloud); } ``` 对于更加精细控制的需求,则可以选择先将通用型对象解包成特定参数化的容器后再做进一步加工: ```cpp #include <pcl/conversions.h> ... pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>()); pcl::fromPCLPointCloud2(pcl_input, *cloud); // 解析字段信息填充至目标变量当中去 ``` 以上代码片段展示了如何基于C++语言环境下来回切换不同层次的表现形式[^2]^[]^。 #### 安装配置指南 确保开发机器上已经安装好最新稳定版的PCL软件包之后,还需要调整对应的编译选项使得两者之间建立起联系。这一步骤通常涉及修改项目的 `package.xml` 文件以声明对外部依赖项的要求: ```xml <depend>pcl_ros</depend> <!-- 如果存在的话 --> <!-- 或者单独指定核心组件 --> <build_depend>pcl</build_depend> <exec_depend>pcl</exec_depend> ``` 接着更新 CMakeLists.txt 来引入相应的头文件路径及链接库列表: ```cmake find_package(PCL REQUIRED) include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS}) link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS}) add_executable(example_node src/example.cpp) target_link_libraries(example_node ${catkin_LIBRARIES} ${PCL_LIBRARIES}) ``` 最后按照常规流程构建整个工程即可正常使用上述功能模块了。 ---
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