TI voxelsdk点云ros publisher

该博客介绍利用TI voxelsdk的python接口,实现点云数据的实时采集,并通过ros进行发布,涉及信息技术中的点云数据处理与发布。

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利用TI voxelsdk的python接口实时采集点云数据并通过ros发布

import Voxel
import numpy as np
import rospy
import sensor_msgs.point_cloud2 as pc2
from sensor_msgs.msg import PointCloud2
from std_msgs.msg import Header

rospy.init_node('voxel_publisher')
pub=rospy.Publisher('pointcloude', PointCloud2)

def pointcloud_cb(cam, raw_frame, type_):
    frame = Voxel.XYZIPointCloudFrame.typeCast(raw_frame)
    data = np.array(frame.depth, copy=True).astype(np.float)
    data = np.reshape(data, (frame.size.height, frame.size.width))
    // 删除intensity数据
    data = np.delete(data, 3, axis=1)
    // 发布主题
    global pub
    header = Header()
    header.stamp = rospy.Time.now()
    header.frame_id = '%s'%frame.id
    pc = pc2.create_cloud_xyz32(header, data)
    pub.publish(pc)
    
sys=Voxel.CameraSystem()
devs=sys.scan()
cam=sys.connect(devs[0])
cam.registerCallback(Voxel.DepthCamera.FRAME_XYZI_POINT_CLOUD_FRAME, pointcloud_cb)
cam.start()

rate = rospy.Rate(30)
while not rospy.is_shutdown():
    rate.sleep()
    pass
    
cam.stop()
### 使用TI毫米波雷达在ROS中进行点云数据可视化 #### 安装必要的软件包 为了使TI毫米波雷达IWR1443能够在ROS环境中正常工作并显示其采集到的点云信息,需先安装`ti_mmwave_rospkg`这一官方支持库。该库包含了驱动程序以及一系列辅助工具来帮助开发者快速上手设备开发。 #### 配置与启动节点 完成上述准备工作之后,可以通过命令行输入如下指令来加载特定于硬件型号(`iwr1443`)及其应用场景(三维空间感知)下的配置文件,并激活相应的功能模块[^1]: ```bash roslaunch ti_mmwave_rospkg 1443_multi_3d_0.launch ``` 此操作会自动创建一个名为`/ti_mmwave/range_doppler_heatmap`的话题用于发布由传感器获取的数据集;同时也会开启RViz图形界面以便直观观察这些动态变化的信息流。 #### RVIZ设置 当成功运行以上脚本后,在打开的Rviz窗口内应添加PointCloud2类型的显示项并将Topic订阅指向`/ti_mmwave/pointcloud`以查看实际捕捉到的目标物体分布情况。此外还可以调整其他参数比如颜色映射方案、视角角度等个性化选项提升用户体验感。 #### 常见问题排查指南 - **无法看到任何图像**:确认是否正确选择了Point Cloud主题路径,并且确保雷达本身处于良好状态没有任何物理损坏。 - **性能低下或延迟严重**:优化计算机资源配置,关闭不必要的后台进程和服务,考虑升级硬件设施如增加内存容量或是更换更高效的处理器单元。 - **连接不稳定**:核查USB接口接触状况及线缆质量,尝试重新插拔或者替换不同端口测试稳定性差异。
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