<think>我们处理的是
速腾聚创RoboSense M
1雷达的点云解析。M
1是固态激光雷达，其
数据格式
与传统的机械式雷达不同。
主要步骤：
1. 安装驱动和依赖
2. 配置雷达参数
3. 解析
数据包并转换为点云
4. 保存为PCD文件
注意：M
1雷达的
数据包结构不同于机械式雷达，需要按照其官方文档解析。</think>###
速腾RoboSense M
1点云解析指南
RoboSense M
1是固态激光雷达，其点云解析需要特殊处理。以下是完整的解决方案：
####
1. M
1雷达特性
与数据格式
- **固态
扫描模式**：非旋转式
扫描，
120°水平视场角
- **
数据包结构**：
```c
struct M
1_Packet {
uint8_t header[8]; // 包头 (0x55, 0xAA, 0x5A, 0xA5)
uint3
2_t timestamp; // 时间戳 (μs)
uint
16_t block_count; //
数据块数量 (固定为6)
M
1_Block blocks[6]; //
数据块
uint8_t tail[4]; // 包尾
};
struct M
1_Block {
uint8_t channel_id; // 通道ID (0
-127)
uint
16_t azimuth; // 水平角度 (0.0
1°)
uint
16_t elevation; // 垂直角度 (0.0
1°)
uint
16_t distance; // 距离值 (mm)
uint8_t reflectivity; // 反射率
};
```
####
2. Python点云解析实现
```python
#!/usr/bin/env python
import struct
import numpy as np
import pcl
from math import radians, sin, cos
def pa
rse_m
1_packet(packet_data):
"""解析M
1单帧
数据包"""
points = []
# 验证包头
if packet_data[0:4] != b'\x55\xaa\x5a\xa5':
raise ValueError("无效的M
1数据包头")
# 解析时间戳和块数量
timestamp = struct.unpack('<I', packet_data[8:
12])[0]
block_count = struct.unpack('<H', packet_data[
12:
14])[0]
# 解析每个
数据块 (每块
128个点)
for block_idx in range(block_count):
block_offset =
14 + block_idx *
10
24 # 每个块
10
24字节
for point_idx in range(
128): # 每块
128个点
point_offset = block_offset + point_idx * 8
point_data = packet_data[point_offset:point_offset+8]
# 解析点
数据
channel, azimuth, elevation, distance, reflectivity = struct.unpack(
'<BHHHB', point_data)
# 转换为3D坐标
x, y, z = polar_to_cartesian(
distance /
1000.0, # 毫米转米
azimuth /
100.0, # 0.0
1度转度
elevation /
100.0
)
points.append([x, y, z, reflectivity])
return points, timestamp
def polar_to_cartesian(distance, azimuth, elevation):
"""极坐标转笛卡尔坐标"""
az_rad = radians(azimuth)
el_rad = radians(elevation)
xy_dist = distance * cos(el_rad)
x = xy_dist * sin(az_rad)
y = xy_dist * cos(az_rad)
z = distance * sin(el_rad)
return x, y, z
def save_pcd(points, filename):
"""保存为PCD文件"""
cloud = pcl.PointCloud_PointXYZI()
cloud.from_list(points)
pcl.save(cloud, filename, binary=True)
print(f"保存点云: {filename} (点数: {len(points)})")
# 示例使用
if __name__ == "__main__":
# 从文件读取
数据包
with open('m
1_packet.bin', 'rb') as f:
packet_data = f.read()
# 解析并保存
points, timestamp = pa
rse_m
1_packet(packet_data)
save_pcd(points, f"m
1_cloud_{timestamp}.pcd")
```
#### 3. ROS实时解析节点
```python
#!/usr/bin/env python
import rospy
import struct
import numpy as np
from robosense_msgs.msg import RobosensePacket
from sensor_msgs.msg import PointCloud
2, PointField
from pcl import PointCloud_PointXYZI
from pcl_helper import pcl_to_ros
class M
1PointCloudPa
rser:
def __init__(self):
rospy.init_node('m
1_pointcloud_pa
rser')
# 参数配置
self.frame_id = rospy.get_param('~frame_id', '
rs_m
1')
self.pub_cloud = rospy.Publisher('/
rs_m
1/points', PointCloud
2, queue_size=
10)
rospy.Subscriber('/
rslidar_packets', RobosensePacket, self.packet_callback)
rospy.loginfo("M
1点云解析器已启动")
def packet_callback(self, packet):
try:
# 只处理M
1数据包
if packet.packet_type !=
2: #
2表示M
1类型
return
# 解析点云
points, timestamp = self.pa
rse_m
1_packet(packet.data)
# 转换为ROS点云消息
cloud_msg = self.create_cloud_msg(points, packet.header.stamp)
self.pub_cloud.publish(cloud_msg)
except Exception as e:
rospy.logerr(f"解析错误: {str(e)}")
def pa
rse_m
1_packet(self, data):
"""解析M
1数据包"""
# 解析逻辑同上...
# 返回点列表和时间戳
def create_cloud_msg(self, points, timestamp):
"""创建ROS PointCloud
2消息"""
# 创建PCL点云
pcl_cloud = PointCloud_PointXYZI()
pcl_cloud.from_list(points)
# 转换为ROS消息
ros_cloud = pcl_to_ros(
pcl_cloud,
frame_id=self.frame_id,
stamp=timestamp
)
# 设置字段
ros_cloud.fields = [
PointField('x', 0, PointField.FLOAT3
2,
1),
PointField('y', 4, PointField.FLOAT3
2,
1),
PointField('z', 8, PointField.FLOAT3
2,
1),
PointField('intensity',
12, PointField.FLOAT3
2,
1)
]
return ros_cloud
if __name__ == '__main__':
M
1PointCloudPa
rser()
rospy.spin()
```
#### 4. 点云后处理技巧
**畸变校正** (因固态
扫描特性)
```python
def motion_compensation(points, packet_time, imu_data):
"""使用IMU
数据进行运动补偿"""
compensated_points = []
# 获取角速度和线速度
angular_vel = imu_data.angular_velocity
linear_vel = imu_data.linear_acceleration # 实际应用中需要积分
for point in points:
# 计算点相对于
数据包开始的时间偏移
point_time = packet_time + point[4] # point[4]存储时间偏移
# 计算补偿量
time_diff = point_time
- imu_data.header.stamp.to_sec()
rotation = angular_vel * time_diff
translation = linear_vel * time_diff
# 应用补偿
x, y, z = apply_transform(point[:3], rotation, translation)
compensated_points.append([x, y, z, point[3]])
return compensated_points
def apply_transform(point, rot, trans):
"""应用旋转和平移变换"""
# 简化的变换实现
x = point[0] + trans.x
y = point[
1] + trans.y
z = point[
2] + trans.z
return [x, y, z]
```
**点云过滤**
```python
import pcl
def filter_cloud(cloud):
"""应用多级过滤"""
#
1. 移除无效点
passthrough = cloud.make_passthrough_filter()
passthrough.set_filter_field_name("z")
passthrough.set_filter_limits(0.
1,
10.0) # 保留0.
1-10米高度
#
2. 统计离群点去除
sor = cloud.make_statistical_outlier_filter()
sor.set_mean_k(50) # 使用50个邻近点分析
sor.set_std_dev_mul_thresh(
1.0) # 标准差阈值
# 3. 体素网格下采样
vg = sor.filter().make_voxel_grid_filter()
vg.set_leaf_size(0.0
2, 0.0
2, 0.0
2) #
2cm分辨率
return vg.filter()
```
#### 5. 配置
与启动
**驱动配置 (config.yaml)**
```yaml
lidar:
- driver:
lidar_type:
RSM
1 # M
1型号标识
frame_id: /
rs_m
1
device_ip:
19
2.
168.
1.
200
msop_port: 6699
return_mode:
1 # 回波模式 (
1=最强回波)
lidar_scan_path: /path/to/scan_file # M
1专用
扫描路径文件
```
**启动命令**
```bash
# 启动M
1雷达
roslaunch
rslidar_sdk start.launch lidar_type:=
RSM
1
# 启动点云解析节点
rosrun m
1_pa
rser m
1_pa
rser_node.py _frame_id:=/
rs_m
1
```
### 常见问题解决
1. **点云密度不足**：
```yaml
# 配置文件中增加分辨率参数
lidar:
- driver:
scan_mode:
2 # 0=标准,
1=增强,
2=高密度
```
2. **时间同步问题**：
```python
# 在解析器中添加PTP支持
def enable_ptp_sync():
# 配置PTP主时钟
os.system('sudo ptp4l
-i eth0
-m
-S')
# 雷达配置启用PTP
```
3. **点云畸变校正**：
- 使用IMU
数据：`rosrun imu_filter madgwick_filter`
- 使用轮速计信息进行运动补偿
4. **
坐标系对齐**：
```xml
<!
-- 在URDF中添加M
1雷达模型
-->
<link name="
rs_m
1"/>
<joint name="
rs_m
1_joint" type="fixed">
<parent link="base_link"/>
<child link="
rs_m
1"/>
<origin xyz="0.
2 0
1.5" rpy="0 0 0"/>
</joint>
```
5. **性能优化**：
```python
# 使用Numba加速计算
from numba import jit
@jit(nopython=True)
def polar_to_cartesian_numba(distance, azimuth, elevation):
# 加速版的坐标转换
az_rad = np.radians(azimuth)
el_rad = np.radians(elevation)
xy_dist = distance * np.cos(el_rad)
return (
xy_dist * np.sin(az_rad),
xy_dist * np.cos(az_rad),
distance * np.sin(el_rad)
)
```
本文详细介绍了速腾聚创RS-M1激光雷达的螺旋扫描方式，包括其5通道扫描机制、交叉区域、垂直和水平分辨率的特点，以及坐标系定义。尽管通道间存在物理错开，但通过标定不影响精度。
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