Velodyne ROS 节点 时间戳以及话题

该博客详细介绍了ROS环境下Velodyne VLP-16雷达节点的时间戳处理和数据转换过程,包括从socket实时数据中读取雷达扫描packet,将原始数据转换为点云数据,并分析了时间戳的校正方法。此外,还讨论了节点的坐标变换及其在经典SLAM应用中的角色。

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1. 概述

阅读Velodyne在ROS下VLP-16雷达节点源代码,将有用的部分总结一下,主要是时间戳以及topic的处理。

2. 溯源

雷达的节点源代码使用了nodelet这个概念,先慢慢看吧。根据源代码采用倒推的方式查找时间戳定义以及数据的读取代码。
1
构造函数 Convert::Convert中进行了节点初始化,主要就是从参数服务器中读取设定值。包括最小角度,最大角度等。

/** @brief Constructor. */
  Convert::Convert(ros::NodeHandle node, ros::NodeHandle private_nh, std::string const & node_name):
    data_(new velodyne_rawdata::RawData()), first_rcfg_call(true),
    diagnostics_(node, private_nh, node_name)
  {
   
    // Get startup parameters
    private_nh.param<std::string>("fixed_frame", config_.fixed_frame, "velodyne");
    private_nh.param<std::string>("target_Frame", config_.target_frame, "velodyne");
    private_nh.param<double>("min_range", config_.min_range, 10.0);
    private_nh.param<double>("max_range", config_.max_range, 200.0);
    private_nh.param<bool>("organize_cloud", config_.organize_cloud, false);

    boost::optional<velodyne_pointcloud::Calibration> calibration = data_->setup(private_nh);
    if(calibration)
    {
   
        ROS_DEBUG_STREAM("Calibration file loaded.");
        config_.num_lasers = static_cast<uint16_t>(calibration.get().num_lasers);
    }
    else
    {
   
        ROS_ERROR_STREAM("Could not load calibration file!");
    }

    if(config_.organize_cloud)
    {
   
      container_ptr_ = boost::shared_ptr<OrganizedCloudXYZIRT>(
          new OrganizedCloudXYZIRT(config_.max_range, config_.min_range,
              config_.target_frame, config_.fixed_frame,
              config_.num_lasers, data_->scansPerPacket()));
    }
    else
    {
   
      container_ptr_ = boost::shared_ptr<PointcloudXYZIRT>(
          new PointcloudXYZIRT(config_.max_range, config_.min_range,
              config_.target_frame, config_.fixed_frame,
              data_->scansPerPacket()));
    }


    // advertise output point cloud (before subscribing to input data)
    output_ =
      node.advertise<sensor_msgs::PointCloud2>("velodyne_points", 10);

    srv_ = boost::make_shared <dynamic_reconfigure::Server<velodyne_pointcloud::
      CloudNodeConfig> > (private_nh);
    dynamic_reconfigure::Server<velodyne_pointcloud::CloudNodeConfig>::
      CallbackType f;
    f = boost::bind (&Convert::callback, this, _1, _2);
    srv_->setCallback (f);

    // subscribe to VelodyneScan packets
    velodyne_scan_ =
      node.subscribe("velodyne_packets", 10,
                     &Convert::processScan, (Convert *) this,
                     ros::TransportHints().tcpNoDelay(true));

    // Diagnostics
    diagnostics_.setHardwareID("Velodyne Convert");
    // Arbitrary frequencies since we don't know which RPM is used, and are only
    // concerned about monitoring the frequency.
    diag_min_freq_ = 2.0;
    diag_max_freq_ = 20.0;
    using namespace diagnostic_updater;
    diag_topic_.reset(new TopicDiagnostic("velodyne_points", diagnostics_,
                                       FrequencyStatusParam(&diag_min_freq_,
                                                            &diag_max_freq_,
                                                            0.1, 10),
                                       TimeStampStatusParam()));
  }

需要说明
雷达的对数在校准文件中读取,我使用的是16通道,因此后面都按照num_lasers = 16来进行

    boost::optional<velodyne_pointcloud::Calibration> calibration = data_->setup(private_nh);
    if(calibration)
    {
   
        ROS_DEBUG_STREAM("Calibration file loaded.");
        config_.num_lasers = static_cast<uint16_t>(calibration.get().num_lasers);
    }

ROS下处理过后的雷达数据topic为velodyne_points,消息类型为sensor_msgs::PointCloud2

    // advertise output point cloud (before subscribing to input data)
    output_ =
      node.advertise<sensor_msgs::PointCloud2>("velodyne_points"
<think>嗯,用户想了解如何从ROSrosbag中提取点云话题时间戳。首先,我需要确认用户对ROSrosbag的基本了解程度。可能用户已经有一定的ROS使用经验,但在处理数据时遇到了问题。他们可能需要这些时间戳来进行数据分析、同步或其他处理。 接下来,我应该考虑不同的方法来实现这个目标。常见的方法包括使用rosbag命令行工具、Python的rosbag API,或者编写ROS节点实时处理。用户可能需要一个简单快捷的方法,或者更灵活的程序化解决方案。 首先,使用rosbag info命令可以快速查看话题的信息,包括时间戳范围。但用户可能希望获取每个消息的具体时间戳,而不仅仅是统计信息。这时候,rostopic echo结合grep可能是一个办法,但时间戳的格式可能需要处理,比如从头部信息中提取。 然后,Python脚本的方法会更灵活。使用rosbag库,遍历指定话题的每个消息,获取header.stamp的时间,并转换为秒或其他格式。需要注意Python 2和Python 3的区别,但当前ROS Noetic使用的是Python 3,所以可能需要提醒用户环境配置的问题。 另外,用户可能需要时间戳的存储方式,比如保存到文本文件或者CSV中,方便后续处理。在脚本中实现这一点并不复杂,但需要确保文件操作的正确性,比如正确打开和关闭文件,处理可能的异常。 还需要考虑时间戳的基准问题,是使用消息头的时间还是rosbag记录的时间。通常,header.stamp更准确,因为它是由传感器或节点生成的,而rosbag的时间可能受到系统时钟的影响。需要明确说明这一点,避免用户误解。 另外,用户可能遇到的问题包括话题名称不正确、没有正确安装ROS工具或Python包等。可能需要提醒他们检查话题是否存在,安装必要的依赖,比如python3-rosbag等。 最后,是否需要处理大量的数据?如果rosbag文件很大,Python脚本的效率如何?可能需要建议分块处理或使用更高效的方法,但通常rosbag的读取已经优化过,对于一般大小的文件应该足够。 总结下来,用户需要一个清晰的步骤指南,涵盖不同方法,以及注意事项和可能的扩展。需要确保每个步骤的准确性,比如正确的命令和代码示例,避免语法错误。同时,用中文清晰解释每个步骤的目的和操作,帮助用户理解背后的原理,而不仅仅是复制粘贴命令。</think>在ROS系统中提取rosbag中点云话题时间戳,可通过以下三种方法实现。我将按照从简单到复杂的顺序为您逐步说明: 1. **使用rosbag命令行工具** ```bash # 查看所有话题时间戳范围 rosbag info your_bag.bag | grep -A 10 "topics:" # 直接提取指定话题时间戳 rostopic echo -b your_bag.bag -p /your_pointcloud_topic/header/stamp > timestamps.csv ``` 注意:需将`/your_pointcloud_topic`替换为实际话题名称(如`/velodyne_points`) 2. **Python脚本解析(推荐方法)** ```python #!/usr/bin/env python3 import rosbag from tqdm import tqdm # 进度条显示 bag_path = 'your_bag.bag' topic_name = '/your_pointcloud_topic' output_file = 'timestamps.txt' with rosbag.Bag(bag_path, 'r') as bag: # 获取消息总数用于进度显示 total = bag.get_message_count(topic_filters=[topic_name]) with open(output_file, 'w') as f: # 添加进度条 for topic, msg, t in tqdm(bag.read_messages(topics=[topic_name]), total=total, desc="Processing"): # 提取时间戳(秒单位,含小数) timestamp = msg.header.stamp.to_sec() f.write(f"{timestamp}\n") print(f"时间戳已保存至 {output_file}") ``` 3. **C++ ROS节点实时处理** ```cpp #include <ros/ros.h> #include <sensor_msgs/PointCloud2.h> void cloudCallback(const sensor_msgs::PointCloud2::ConstPtr& msg) { ros::Time stamp = msg->header.stamp; ROS_INFO_STREAM("Timestamp: " << stamp); } int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "timestamp_extractor"); ros::NodeHandle nh; ros::Subscriber sub = nh.subscribe("/your_pointcloud_topic", 10, cloudCallback); ros::spin(); return 0; } ``` **关键注意事项:** 1. 时间戳类型说明: - `header.stamp`:传感器原始时间戳(优先使用) - `rosbag时间`:消息被记录的本地时间 2. 时间格式转换: ```python # 将ROS Time转换为Python datetime from datetime import datetime dt = datetime.fromtimestamp(msg.header.stamp.to_time()) ``` 3. 安装依赖: ```bash sudo apt-get install python3-rosbag pip install tqdm # 用于显示进度条 ``` **扩展应用:** - 时间同步:可将点云时间戳与IMU、图像等传感器时间戳对齐 - 数据分析:计算点云发布频率:`awk 'NR>1 {print $1-p} {p=$1}' timestamps.txt | tail -n +2 > intervals.txt` - 可视化:使用matplotlib绘制时间间隔分布 建议优先使用Python脚本方法,既适合离线处理大数据包,又能灵活扩展处理逻辑。若需实时处理,可参考C++节点方案进行修改。
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