激光雷达扫描角度裁剪

本文介绍了如何针对思岚A1激光雷达进行角度裁剪,以满足仅扫描【0,π】范围的需求。在ROS环境中,通过在node.cpp的publish_scan()函数中添加角度比较语句实现裁剪。裁剪后,slam建图效果显著,仅显示180°的扫描范围,提高了建图的针对性。

    采用的是思岚的激光雷达A1,由于base的机构设计,需要对雷达进行角度裁剪。rplidar A1的扫描角度的定义如下:

 

    参考博文:https://blog.youkuaiyun.com/lu199012/article/details/73457209

我需要的扫描范围是【0,π】,在ROS中,顺时针为负,逆时针为正,裁剪方法:在node.cpp中void publish_scan()函数中添加图中的角度比较的语句即可.

               scan_msg.ranges[node_count-1-i] = read_value;
            scan_msg.intensities[node_count-1-i] = (float) (nodes[i].sync_quality >> 2);
        }
    }
 //  printf("------------scan_msg.ranges.size()=%d\n",scan_msg.ranges.size());//
#if 1
    for(int i = 0;i<scan_msg.ranges.size();i++)
        {
                //if(((scan_msg.angle_min+i*scan_msg.angle_increment) > M_PI)&&((scan_msg.angle_min+i*scan_msg.angle_increment) < M_PI*2))
                if(((scan_msg.angle_min+i*sca
### 使用激光雷达进行充电桩识别的技术方案及实现方法 #### 技术背景 激光雷达是一种基于光脉冲测距原理的传感器,可以生成环境中的精确点云数据。这些点云数据可用于构建周围环境的三维模型,并从中提取特定特征以完成对象检测和定位的任务。 #### 数据处理流程 为了使用激光雷达识别充电桩,通常需要经过以下几个阶段的数据处理: 1. **订阅激光雷达数据并转换为点云** 首先,从激光雷达获取原始扫描数据,并将其转化为二维或三维点云形式[^1]。这一过程涉及将极坐标系下的距离和角度信息映射到笛卡尔坐标系下。 2. **点云预处理与滤波** 原始点云可能包含噪声或其他无关的信息,因此需要对其进行滤波操作。常见的滤波方法包括统计滤波器、体素网格降采样以及直通滤波等[^4]。这一步骤旨在减少冗余数据,提高后续计算效率。 3. **特征提取** 对于充电桩这类具有固定几何形状的目标物体来说,其显著特点是存在明确的角度结构(例如90度)。通过分析点云的空间分布特性,可提取出潜在候选区域内的关键特征点集合。 4. **匹配与验证** 利用已知模板或者先前学习得到的知识库对提取出来的局部描述符进行比较,判断哪些部分最有可能对应真实的充电桩实体位置[^2]。如果采用迭代最近邻法(ICP),还可以进一步优化姿态估计精度。 5. **确定中心点坐标与方向矢量** 经过以上几步筛选之后,最终选定符合条件的最佳解作为输出结果——即充电桩的具体空间方位及其指向信息^。 #### 实现优势 相比其他感知手段而言,利用单线型别的低成本型号即可满足需求;而且由于整个运算逻辑较为简单明了,在嵌入式平台上也能轻松运行起来[^3]。 ```python import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN def preprocess_point_cloud(point_cloud): """执行基本过滤步骤""" filtered_points = point_cloud[(point_cloud[:, 2] > -1) & (point_cloud[:, 2] < 2)] # Z轴范围裁剪 return filtered_points def detect_charger(filtered_points, eps=0.5, min_samples=10): """聚类寻找可能的充电粧""" clustering_model = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples).fit(filtered_points) labels = clustering_model.labels_ unique_labels = set(labels) clusters = [] for label in unique_labels: cluster = filtered_points[labels == label] if len(cluster) >= min_samples and is_right_angle_shape(cluster): # 自定义函数检查是否接近矩形落形态 clusters.append(cluster.mean(axis=0)) # 取均值得到近似质心 return clusters # 示例用方式省略... ```
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