ROS1,用C++实现获取激光雷达数据,并使用gazebo测试

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实现步骤

  1. 构建一个新的软件包,包名叫做lidar_pkg。
cd catkin_ws/src/

catkin_create_pkg lidar_pkg roscpp rospy sensor_msgs

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输入code,打开vscode
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  1. 在软件包中新建一个节点,节点名叫做lidar_node。
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  2. 在节点中,向ROS大管家NodeHandle申请订阅话题/scan,并设置回调函数为LidarCallback()。

  3. 构建回调函数LidarCallback(),用来接收和处理雷达数据。

  4. 调用ROSINFO()显示雷达检测到的前方障碍物距离。

步骤345的代码如下

#include <ros/ros.h>
#
<think>嗯,用户想在ROS2中使用C++处理激光雷达数据,我之前了解过ROS1的相关内容,但现在需要转到ROS2。首先,ROS2和ROS1在API上有不少变化,比如节点初始化和话题订阅的方式。我需要回忆ROS2的基本结构,比如节点的创建和回调函数的使用。 用户提供的引用都是关于ROS1的,比如引用[3]中的代码用了ros::init和ros::NodeHandle,但在ROS2中这些会被替换成rclcpp的类。例如,ROS2的节点需要继承自rclcpp::Node,或者使用create_node函数。然后,订阅话题的方式也不同,ROS2使用create_subscription,且需要指定消息类型、话题名、回调函数以及QoS设置。 另外,ROS2中的消息类型可能和ROS1有所不同,比如sensor_msgs::LaserScan在ROS2中应该还是在sensor_msgs包中,但命名空间可能有所调整。需要确保包含正确的头文件,比如#include "sensor_msgs/msg/laser_scan.hpp"。 然后,回调函数的参数在ROS2中需要使用智能指针,比如const sensor_msgs::msg::LaserScan::SharedPtr msg,而ROS1中是直接传递消息对象。同时,ROS2的日志输出使用RCLCPP_INFO而不是ROS_INFO,这点需要注意。 在编写代码结构时,main函数需要初始化rclcpp,创建节点,保持spin。可能还需要处理参数,比如QoS配置,但用户可能只需要基本功能的话,可以先使用默认的QoS设置。 编译方面,ROS2使用ament_cmake,所以需要在CMakeLists.txt中添加可执行文件,链接rclcpp和传感器消息的依赖。同时,package.xml中需要添加对应的依赖项,比如rclcpp和sensor_msgs。 测试部分,用户可能需要运行Gazebo模拟,或者在真实硬件上测试。需要确保激光雷达的话题名称正确,比如/scan,或者根据实际设备调整。运行节点后,可能需要查看日志输出,确认回调函数是否正确接收和处理数据。 可能遇到的问题包括:话题名称不匹配、回调函数未触发、消息字段不同等。需要检查节点是否正确订阅,以及数据类型是否匹配。此外,ROS2的DDS配置可能影响通信,如果使用不同的中间件,可能需要调整QoS策略。 最后,用户可能需要扩展功能,比如处理激光雷达数据的具体应用,比如避障或SLAM,但当前问题主要是如何订阅和处理数据。所以回答应分步骤,从创建包、编写节点、配置编译到运行测试,逐步指导用户实现基本功能。</think>### 在ROS2中使用C++处理激光雷达数据实现步骤 #### 1. 创建ROS2包配置依赖 在ROS2工作空间的src目录下执行: ```bash ros2 pkg create lidar_demo --build-type ament_cmake --dependencies rclcpp sensor_msgs ``` 此命令创建名为`lidar_demo`的包,自动配置`package.xml`和`CMakeLists.txt`的基础依赖[^1]。 #### 2. 编写C++节点代码 在包的`src`目录下创建`lidar_node.cpp`,实现订阅逻辑: ```cpp #include "rclcpp/rclcpp.hpp" #include "sensor_msgs/msg/laser_scan.hpp" class LidarNode : public rclcpp::Node { public: LidarNode() : Node("lidar_node") { auto callback = [this](const sensor_msgs::msg::LaserScan::SharedPtr msg) { // 处理激光数据示例:获取正前方距离 float front_dist = msg->ranges[msg->ranges.size()/2]; RCLCPP_INFO(this->get_logger(), "正前方距离: %.2f 米", front_dist); }; subscription_ = create_subscription<sensor_msgs::msg::LaserScan>( "/scan", 10, callback); } private: rclcpp::Subscription<sensor_msgs::msg::LaserScan>::SharedPtr subscription_; }; int main(int argc, char * argv[]) { rclcpp::init(argc, argv); rclcpp::spin(std::make_shared<LidarNode>()); rclcpp::shutdown(); return 0; } ``` #### 3. 配置编译选项 在`CMakeLists.txt`中添加: ```cmake add_executable(lidar_node src/lidar_node.cpp) ament_target_dependencies(lidar_node rclcpp sensor_msgs) install(TARGETS lidar_node DESTINATION lib/${PROJECT_NAME}) ``` #### 4. 编译与运行 ```bash colcon build --packages-select lidar_demo source install/setup.bash ros2 run lidar_demo lidar_node ``` #### 5. 数据验证 通过以下命令查看激光数据话题: ```bash ros2 topic echo /scan --no-arr ``` 节点运行时将在终端持续输出正前方距离的测量值[^3]。 --- ###
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