W_Tortoise的博客

目录代码解释说明编译和运行参考在本教程中，我们将介绍如何使用正态分布变换（NDT）算法来确定两个大规模点云（都超过100,000个点）之间的刚性变换。NDT算法是一种配准算法，其使用应用于3D点的统计模型的标准优化技术来确定两个点云之间的最可能的配准。因为其在配准过程中不依赖对应点的特征计算和匹配，所以效率高。有关NDT算法内部工作原理的更多信息，请参阅Martin Magnusson博士的博士...

配准与匹配是在两个数据集中寻找共同的结构或特征，然后利用它们将数据集拼接到一起。PCL提供了迭代最近点算法执行配准与匹配。源文件pcl_matching.cpp：#include <ros/ros.h>#include <pcl/point_cloud.h>#include <pcl/registration/icp.h>#include <p...

当尝试处理点云时，可能会遇到两个问题：过多的噪声太大的密度前者导致算法错误地解释数据，并导致不正确或不准确的结果；后者则使算法花费很多时间去完成运算。滤波创建一个节点，负责过滤pcl-output主题中产生的点云离群值，并且通过pcl_filtered主题将他们发送回来。源文件pcl_filter.cpp：#include <ros/ros.h>#include &...

PCL提供了几种方法来可视化点云，其中最简单的方法是通过点云查看器。目的创建一个节点用来订阅sensor_msgs/PointCloud2，这个节点会使用库中的cloud_viewer（basic）来显示sensor_msgs/PointCloud2。代码源文件pcl_visualize.cpp：#include <iostream>#include <ros/ros...

目的加载PCD文件并将点云结果发布为ROS消息。代码源文件pcl_read.cpp：#include <ros/ros.h>#include <pcl/point_cloud.h>#include <pcl_conversions/pcl_conversions.h>#include <sensor_msgs/PointCloud2.h&gt...

目的创建仅由随机的点组成的PCL点云，并且这个PCL点云最终会通过一个/pcl_output的主题发布出去。代码源文件pcl_create.cpp：#include <ros/ros.h>#include <pcl/point_cloud.h>#include <pcl_conversions/pcl_conversions.h>#include ...

1.创建ROS软件包在工作空间创建一个ROS软件包，这个软件包依赖于pcl_conversions、pcl_ros、pcl_msgs和sensor_msgs包：$ catkin_create_pkg chapter6_tutorials pcl_conversions pcl_ros pcl_msgs sensor_msgs在软件包中创建一个源文件目录：$ rospack profile...

写在前面最近在求职，发现激光雷达就业机会更多，而且我在这方面基础相对薄弱些，所以打算补一补。只要开始，就不晚。这是一篇英文博客翻译，内容是将点云数据转换成鸟瞰图，虽然优快云上已经有翻译，但我还是想自己过一遍，以加深理解。接下来我要好好学学PCL！点云数据点云数据可以表示为具有N行和至少3列的numpy数组。每行对应一个点，其在空间中的位置至少使用3个值表示，即（x，y，z）。如果...

“前视图”投影为了将激光雷达传感器的“前视图”展平为2D图像，必须将3D空间中的点投影到可以展开的圆柱形表面上，以形成平面。以下代码改编自论文：Vehicle Detection from 3D Lidar Using Fully Convolutional Network# h_res = horizontal resolution of the lidar sensor# v_re...

写在前面说好了要学习点云处理，那就从基础做起，我将根据《ROS机器人程序设计》中点云部分的内容写一系列学习笔记。完成后，再学习点云库PCL进阶。理解点云库点云是由飞行时间（Time of Flight）摄像头和激光扫描仪在3D空间采集的有限点集构成的。点云库（PCL）提供了大量数据类型和数据结构，不仅能方便的表示采样空间中的点，而且可以表示采样空间的不同属性，比如颜色、法向量等。PCL同...