Ubuntu16.04 + ROS kinetic 环境下Ti毫米波雷达数据的可视化、导出并在MATLAB中处理

前言

本文采用的雷达型号为AWR1443BOOST,假定你是在Ubuntu16.04 + ROS kinetic环境下,并且已经安装配置好毫米波雷达

1 数据可视化

毫米波雷达通电并与电脑连接后,在终端中运行:

roslaunch ti_mmwave_rospkg rviz_1443_3d.launch

启动RViz可视化雷达数据指令
就可以在弹出的RViz中可视化雷达数据
RViz可视化界面

2 数据导出

1)数据在终端上打印

rostopic echo /mmWaveDataHdl/RScan

打印雷达数据指令
随后终端连续打印出雷达数据
终端上打印雷达数据

2)数据录制为bag文件

打开一个终端,进入想要存放数据的目录下:

mkdir ~/bagfiles
cd ~/bagfiles

录制bag文件命令:

rosbag record -a

录制bag文件

3) bag文件转为txt文件

file_name.bag文件中的topic_name话题消息转到为txt_name.txt文件:

rostopic echo -b file_name.bag -p /topic_name > txt_name.tx

在本文中话题消息名为/mmWaveDataHdl/RScan,上述命令进一步为:

 rostopic echo -b file_name.bag -p /mmWaveDataHdl/RScan > txt_name.txt

bag文件转txt文件

4)数据录制为pcd文件

topic_name话题消息录制为pcd文件:

rosrun pcl_ros pointcloud_to_pcd input:=/topci_name

在本文中话题消息名为/mmWaveDataHdl/RScan,上述命令进一步为:

 rosrun pcl_ros pointcloud_to_pcd input:=/mmWaveDataHdl/RScan

录制pcd文件指令
雷达数据连续录制为pcd文件
连续录制pcd文件

3 MATLAB处理中pcd文件

在MATLAB中读取名为pcd_name的pcd文件:

ptCloud = pcread('pcd_name.pcd')

提取xyz三维位置数据:

xyz = ptCloud.Location

提取强度数据:

intensity = ptCloud.Intensity
<think>好的,用户现在想了解的是`rostopic echo /rslidar_points`这个命令的作用。首先,我需要回忆一下之前用户询问的`rostopic hz`,这次是关于`rostopic echo`的。用户可能是在学习ROS相关的内容,或者是实际使用中需要查看雷达点云数据。 首先,确定`rostopic echo`的基本功能。这个命令是用来实时显示某个话题上发布的消息内容。用户给出的例子是`/rslidar_points`,这通常指的是来自激光雷达(如RoboSense的雷达)的点云数据话题。所以用户可能在处理激光雷达的数据,需要查看消息的具体结构或内容。 接下来,我需要解释命令的输出结构。点云数据通常以`sensor_msgs/PointCloud2`消息类型发布,包含头部信息(时间戳、坐标系)、点云属性(如x,y,z坐标,强度等),以及实际的数据数组。需要详细说明每个部分的作用,比如header里的frame_id对于坐标变换很重要,height和width可能表示点云的组织形式,是否为有序点云等。 用户可能的深层需求是理解如何解析这些数据,或者调试时查看数据是否正确。比如,他们可能在开发SLAM算法、障碍物检测等,需要确认点云是否正常发布,或者检查数据格式是否符合预期。此外,用户可能遇到数据无法接收的问题,这时候使用`rostopic echo`可以验证话题是否有数据流出。 还需要注意使用`-n1`这样的参数示例,帮助用户限制输出行数,避免终端被刷屏。同时,提示用户使用`rosmsg show sensor_msgs/PointCloud2`来查看详细的消息结构,这可能帮助他们理解每个字段的含义,或者在编程时正确解析数据。 另外,用户可能对如何进一步处理这些数据感兴趣,比如转换为PCL库的格式,或者可视化。但当前问题主要是介绍`rostopic echo`命令,所以可能需要点到为止,或者询问是否需要进一步的信息。 总结来说,回答需要结构清晰,先介绍命令功能,再详细说明输出内容,然后给出典型应用场景,最后提供使用技巧和注意事项。确保用户能够理解如何有效使用该命令进行调试和验证。</think>以下是关于 `rostopic echo /rslidar_points` 命令的详细介绍: --- ### 1. **命令功能** - `rostopic echo` 用于实时显示指定话题(这里是 `/rslidar_points`)的消息内容。 - **适用场景**:调试时查看传感器数据、验证消息格式、检查数据是否正常发布。 --- ### 2. **输出内容解析** `/rslidar_points` 通常是激光雷达(如 RoboSense)发布的点云数据话题,消息类型为 `sensor_msgs/PointCloud2`。命令输出的典型内容如下(简化示例): ```yaml header: seq: 1234 stamp: secs: 1620000000 nsecs: 123456789 frame_id: "rslidar" height: 1 width: 120000 fields: - name: "x" offset: 0 datatype: 7 # FLOAT32 count: 1 - name: "y" offset: 4 datatype: 7 count: 1 - name: "z" offset: 8 datatype: 7 count: 1 - name: "intensity" offset: 12 datatype: 7 count: 1 is_bigendian: False point_step: 16 # 每个点的字节数(x+y+z+intensity=4*4=16) row_step: 1920000 data: [ ... ] # 二进制点云数据(长度约为 width*point_step) is_dense: True # 无无效点 ``` #### 关键字段说明: - **`header`**:消息的元数据,包含时间戳(`stamp`)和坐标系(`frame_id`,如 `rslidar`)。 - **`height` 和 `width`**:点云的维度,若 `height=1` 表示无序点云(如机械式雷达)。 - **`fields`**:定义每个点的数据结构(如坐标 `x,y,z` 和强度 `intensity`)。 - **`data`**:存储所有点的二进制数组,需按 `point_step` 解析。 --- ### 3. **典型用途** - **验证数据流**:确认雷达是否正常发布数据(若无输出,可能是未启动或话题名称错误)。 - **调试格式**:检查 `frame_id` 是否与 TF 树中的坐标系一致,避免坐标变换问题。 - **查看数据规模**:通过 `width` 和 `data` 长度估算点云密度(例如 `width=120000` 表示单帧约 12 万个点)。 --- ### 4. **使用技巧** - **限制输出行数**:添加 `-n1` 参数仅显示一条消息(避免终端刷屏): ```bash rostopic echo /rslidar_points -n1 ``` - **可视化替代方案**:直接查看二进制 `data` 不直观,建议使用工具(如 RViz 或 Python 脚本)可视化点云。 - **消息类型详情**:通过 `rosmsg show sensor_msgs/PointCloud2` 查看完整消息定义。 --- ### 5. **注意事项** - **数据量过大**:激光雷达点云数据庞大,频繁使用 `rostopic echo` 可能导致终端卡顿。 - **解析二进制数据**:`data` 字段需按 `fields` 定义的格式解析,推荐使用 `sensor_msgs.point_cloud2.read_points()`(Python API)。 如果需要进一步处理点云数据(如转换为 PCL 格式或可视化),请告知具体需求!
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