在ROS系统中使用PCL教程

1、在ROS系统中使用PCL教程在ROS中点云的数据类型在ROS中表示点云的数据结构有：sen sor_msgs: Poin tCloudsen sor_msgs: Poin tCloud2p cl: Poin tCloudvT禾 R p cl: Poi ntCloudvT 和 p cl:toROSMsg禾 R sen sor_msgs: Poi ntCloud2关于PCL在ros的数据的结构，具体的介绍可查看 /pcl/Overview关于 sensor_msgs:PointCloud2禾口 pcl:PointCloudvT之间的转换之间的转使用 pcl:fromROSM

2、sg sen sor_msgs: Poi ntCloud 换_使用 sen sor_msgs:c on vert Poin tCloud2T oPoin tCloudsen sor_msgs:co nvert Poi ntCloudT oP oi ntCloud2.那么如何在ROS中使用PCL呢？(1 )在建立的包下的CMakeLists.txt文件下添加依赖项findpackage(catkin REQUIRED COMPONENTS roscpp厂 os pystdnsgssersor_pisgscv_bridgetnage_traris potpcl_coiwesionspcl_ros在

3、package.xml文件里添加:lib pcl-vbuild_de pen dlib pcl-all-devv/build_de pend allv/ru n_depend在src文件夹下新建.cpp文件#includevros/ros.h/ PCL sp ecific includes#include #include vp cl_conversions/pcl_conversions.h#include vp cl/poin t_cloud.h#include vp cl/point_typ es.h ros:Publisher pub; void cloud_cb ( const se

4、nsor_msgs:PointCloud2ConstPtr& input) / Create a container for the data.sensor_msgs: Po intCloud2 out put;/ Do data p rocessing here.out put = *input;/ Publish the data.pub.p ublish (out pu t); int main ( int argc, char* argv) / Initialize ROSros:init (argc, argv, my_p cl_tutorial ); ros:NodeHandle

5、nh;ros:Subscriber sub = nh.subscribe ( input , 1, cloud_cb);output , 1);pub = nh.advertise ( / Sp inros:s pin ();在CMakeLists.txt 文件中添加：add_executable(exa mple src/exa mpl e.c pp) target_link_libraries(exa mple $catkin_LIBRARIES) catkin_make之后生成可执行文件,roslaunch op enni_launch op enni.launchrosrun ros_

6、slam exa mple inp ut:=/camera/de pth/points运行以下命令这是打开kinect发布的命令运行我们生成的文件运行RVIZ可视化以下，添加了程序发布的点云的话题既可以显示。同时也 可以使用PCL自带的显示的函数可视化(这里不再一一赘述)$ rosru n rviz rviz在RVIZ中显示的点云的数据格式sensor_msgs:PointCloud2;那么如果我们想实现对获取的点云的数据的滤波的处理，这里就是进行一个 简单的体素网格采样的实验同样在src文件夹下新建.CPP文件，然后我们的程序如下。也就是要在回调 函数中实现对获取的点云的滤波的处理，但是我们

7、要特别注意每个程序中的 点云的数据格式以及我们是如何使用函数实现对ROS与PCL的转化的。程序如下/*关于使用 sensor_msgs/PointCloud2 ，*/#include/ PCL的相关的头文件#include #include vp cl_conversions/pcl_conversions.h#include vp cl/poin t_cloud.h#include vp cl/point_typ es.h#include vp cl/filters/voxel_grid.h/申明发布器-ros: Publisher p ub;/回调函数void cloud_cb ( con

8、st sensor_msgs:PointCloud2ConstPtr& input)/ 特别注意的是这里面形参的数据格式 /声明存储原始数据与滤波后的数据的点云的格式P cl: PCLP ointCloud2* cloud = new p cl: PCL PointCloud2;式 p cl: PCLP ointCloud2Const Ptr cloud Ptr(cloud);p cl: PCLP ointCloud2 cloud_filtered;/转化为PCL中的点云的数据格式p cl_conversions:t oP CL(*i np ut, *cloud);p cl:VoxelGrid

9、v pci: PCLP ointCloud2 sor;/滤波的头文件/原始的点云的数据格/存储滤波后的数据格式/进行一个滤波处理/实例化滤波sor.setIn pu tCloud (cloud Ptr);/ 设置输入的滤波sor.setLeafSize ( 0.1 , 0.1 , 0.1); /设置体素网格的大小sor.filter (cloud_filtered);/ 存储滤波后的点云/再将滤波后的点云的数据格式转换为ROS下的数据格式发布出去sensor_msgs: PointCloud2 out put;/声明的输出的点云的格式pcl_conversions:fro mP CL(clou

10、d_filtered, out put);/ 第一个参数是输入，后面的是输出/发布命令pub.p ublish (out pu t);int main ( int argc, char* argv) /初始化ROS节点ros:init (argc, argv,my_p cl_tutorial);ros:NodeHandle nh;/声明节点的名称/为接受点云数据创建一个订阅节点ros:Subscriber sub = nh.subscribe ( input , 1, cloud_cb); /创建 ROS 的发布节点pub = nh.advertisevsensor_msgs:PointClo

11、ud2 ( output , 1); / 回调 ros:spin (); -看一下结果如图，这是在 RVIZ中显示的结果，当然也可以使用 PCL库实现可 视化(注意我们在rviz中显示的点云的数据格式都是sen sor_msgs: Poi ntCloud2这是PCL点云库中定义的一种的数据格式，在要区另 I厂 p cl: PCLP oi ntCloud2RVIZ中不可显示，)的举例应用。这一类型的数据格式是PCL库中关于使用 pcI/PointCloud定义的一种数据格式这里面使用了两次数据转换从sen sor_msgs/Poin tCloud2 p cl:ModelCoefficie nts

12、s.代码P cl/Poi ntCloudvTp cl_msgs:ModelCoefficie nt#include vros/ros.h/ PCL sp ecific includes#include vsensor_msgs/ Po intCloud2.h#include vp cl_conversions/pcl_conversions.h#include vp cl/ros/conversions.h/关于平面分割的头文件#include#include vp cl/poin t_cloud.h#include vp cl/point_typ es.h vp cl/sa mpl e_co

13、nsensus/model_t yp es.h/分割模型的头文件/采样一致性的方法/ransac分割法#include vp cl/sa mpl e_consensus/method_t yp es.h#include vp cl/segmentation/sac_segmentation.h ros:Publisher pub; void cloud_cb ( const sensor_msgs:PointCloud2ConstPtr& input) - -/ 将点云格式为sensor_msgs/PointCloud2格式转为 pcl/PointCloudp cl: PointCloudv

14、pel: PointXYZ cloud;p cl:fromROSMsg (*in put, cloud);/ 关键的一句数据的转换p cl:ModelCoefficients coefficients;/ 申明模型的参数pcl:Pointindices inliers;/申明存储模型的内点的索引/创建一个分割方法P cl:SACSegmentationv pel: PointXYZ seg;/这一句可以选择最优化参数的因子seg.setOptimizeCoefficients ( true ); /以下都是强制性的需要设置的 seg.setModelTy pe (p cl:SACMODEL_

15、PLANE);/ 平面模型seg.setMethodT ype (p cl:SAC_RANSAC);/分割平面模型所使用的分割方法seg.setDistanceThreshold ( 0.01);/ 设置最小的阀值距离seg.setin pu tCloud (cloud.makeShared ();/ 设置输入的点云boost sharedptrseg.segment (inliers, coefficients);/cloud.makeShared()仓 U建一个/把提取出来的内点形成的平面模型的参数发布出去P cl_msgs:ModelCoefficients ros_coefficien

16、ts;p cl_conversions:fro mP CL(coefficients, ros_coefficients); pub.p ublish (ros_coefficients); - int main ( int argc, char* argv) / Initialize ROSros:init (argc, argv,my_p cl_tutorial);ros:NodeHandle nh;/ Create a ROS subscriber for the input po int cloudros:Subscriber sub = nh.subscribe ( input ,

17、1, cloud_cb);/ Create a ROS p ublisher for the out put model coefficientspub = nh.advertisevpcl_msgs:ModelCoefficients (output , 1);/ Spin-ros:s pin ();提取点云中平面的参数并且发布岀去PCL对ROS的接口的总结比如：P cl:toROSMsg(*cloud,out put);cloud转换成ros里面的提供的以消息为基础的转ROSPCL数据类型成消息型。一些最实现的功能是将pel 里面的 Pcl:Pointcloudvpel:PointXYZs

18、en sor_msgs: Poin tCloud2 out put这个类型。PCL对ROS的接口提供 PCL数据结构的转换，通过通过 换系统系统。这有一系列的转换函数提供用来转换原始的 有用常用的的 message类型列举在下面。Ros消息里面的每一个部分。它包pcl:Header 类型std_msgs : Header: 这不是真的消息类型，但是用在 含了消息被发送的时间和序列号和框名。PCL等于voidvoidvoidvoidvoidvoidvoidvoidvoidvoidvoidvoidvoidvoid这是最重要的类型。这个消息通常是用来转换pci: PCL Poin tcioud2这个

19、类型也很重要，因为前面版本的sen sor_msgs: Poin tCioud2:pci: Poi ntCioud类型的，可能被废除。p ci_msgs: Pointin dices:p ci:Pointin dicesp ci_msgs: Po iygo nM eshpci 里面等于 pci:PoiygonMeshpci_msgs:Vertices:这个类型包含了一系列的顶点作为一个数组的下标，来描述一个多边形。在 pci里面等于 Pci:Verticespci_msgs:ModeiCoefficie nts:这存储了一个模型的不同的系数，比如描述一个平面需要4个系数。在 PCL里面等于 P

20、ci:ModeiCoefficients上面的数据可以从PCL转成ROS里面的PCL。所有的函数有一个类似的特征，意味着一旦我们知道这样去转换一个类型，我们就能学会转换其他的类型。下面的函数是在pci_c on versio ns命名空间里面提供的函数下面的函数是在pci_c on versio ns 命名空间里面提供的函数copyl mageMetaData (const sen sor_msgs:Image &image, p ci:P CLImage &p cl_image)copyP CLImageMetaData (const p ci: PCLImage &p ci_image,

21、sen sor_msgs:lmage &image)copyPCLPoin tCIoud2MetaData (co nst pcl:PCLPoin tCIoud2 &pci_p c2, sen sor_msgs:Poin tCIoud2 &pc2)这个类型存储属于点云里面的点的下标，在pci里面等于这个类型包括消息需要描述多边形网眼，就是顶点和边，在copyPoin tCioud2MetaData (const sen sor_msgs:Poin tCioud2 &p c2, p ci: PCLP oi ntCloud2 &p ci_pc2)fromPCL (const p ci: PCLIm

22、age &p ci_image, sen sor_msgs:Image &m age)fromPCL (const std:vector &pcl_pfs, std:vector &pf s)fromPCL (con st pci: PCLPoin tCloud2 &p cl_ pc2, sen sor_msgs: Poin tCloud2 &p c2)moveFromPCL (p ci: PCLImage &p ci_image, sen sor_msgs:Image &image)moveFro mPCL (p cl: PCL Poin tCloud2 &pcl_pc2, sen sor_

23、msgs: Poin tCloud2 &pc2)moveT oPCL (se nsor_msgs:lmage &image, p cl:P CLImage &p cl_image)moveT oPCL (se nsor_msgs: Poin tCIoud2 &p c2, p cl: PCLPoin tCIoud2 &pcl_p c2)moveT oPCL (p cI_msgs:ModeICoefficie nts &mc, p cI:ModeICoefficie nts &p cl_mc)toPCL (const sen sor_msgs:Image &image, p cl:P CLImag

24、e &p cl_image)toPCL (const sen sor_msgs: Poin tCIoud2 &pc2, p cl: PCLP oi ntCloud2 &pcl_p c2)总结出来就是void fromPCL (const vPCL Type& vROS Message typ e &);void moveFromPCL ( &);void toPCL (const vROS Message type& vPCL Type&);void moveToPCL (vROS Message type& vPCL Type&);PCL类型必须被替换成先前指定的PCL类型和ROS里面相应的

25、类型。sensor_msgs: PointCioud2有一个特定的函数集去执行转换void toROSMsg (const pci:PointCioudvT& sensor_msgs:PointCioud2 &);ROS 的点云 sensor_msgs:PointCloud2 类型void fromROSMsg (const sensor_msgs:PointCloud2 & pci:PointCloudvT&);中的 pci:PointCloudvT类型void moveFromROSMsg (sensor_msgs:PointCloud2 & pci:PointCloudvT&);pci:

26、 PointCloudvT类型转换为转为PCL转换为记录关于我们运行 rosla unch openni_launch openn i.la unch命令时生成的话题以及这些话题的数据类型便于后期的处理，只有知道它们的数据结构，才能很好的对数据进行处理，我们观察到使用rost op ic list的所有话题的列表，当然其中也有一些不经常使用的话题类型，比如下面这些话题是我们经常使用 的/camera/de pth/image/camera/de pth/image_raw/camera/de pth/points/camera/ir/image_raw/camera/rgb/image_col

27、or/camera/rgb/image_raw发布的话题：image_raw (se nsor_msgs/lmage) :未处理的原始图像 使用命令查看 sensor_msgs/lmage的数据camera_i nfo(se nsor_msgs/Camera Info):包含了相机标定配置以及相关数据 gs/ReqtonOfIrterest rot xoffs色t y_offset height widthROS格式点云或包与点云数介绍几个ROS节点运行的几种工具。他们的作用是 据(PCD文件格式之间的相互转换。(1) bag_to_ped用法：rosr un p cl_ros bag_t o

28、_pcd vinpu t_file.bag vtop ic vout pu t_directory读取一个包文件，保存所有ROS点云消息在指定的PCD文件中。(2) convert_pcd_to_image用法：rosr un p cl_ros con vert_ pcd_to_image vcloud .pcd加载一个PCD文件，将其作为 ROS图像消息每秒中发布五次。(3) con vert_ poin tcloud_to_image用法：rosr un p cl_ros con vert_ poin tcloud_to_image inpu t:=/my_cloud out pu t:=

29、/my_image查看图像： rosru n image_view image_view image:=/my_image订阅一个ROS的点云的话题并以图像的信息发布出去。(4) Pcd_to_pointcloud用法：rosr un p cl_ros p cd_t o_poin tcloud vfile .p cd vi nterval ? vfile .pcd is the (required) file n ame to read.? vin terval is the (op ti on al) nu mber of sec onds to slee p betwee n messag

30、es. If vin terval is zero or not sp ecified the message is p ublished once.加载一个PCD文件，发布一次或多次作为ROS点云消息(5) pointcloud_to_pcd例如： rosr un p cl_ros p oi ntcloud_to_ pedinpu t:=/velody ne/poin tcloud2订阅一个ROS的话题和保存为点云PCD文件。每个消息被保存到一个单独的文件，名称是由一个可自定义的前缀参数，ROS时间的消息，和以PCD扩展的文件。那么我们使用一个简单的例子来实现在ROS中进行平面的分割，同时注

31、意到使关于使用 p cl/PointCloudvT式这里面使用了两次从 p cl:ModelCoefficients用的数据转换的使用的举例应用。这一类型的数据格式是PCL库中数据转换从 sensor_msgs/PointCloud2 到 至 y P cl_msgs:ModelCoefficients./*定义的一种数据格pcl/PointCloudvT和*/ #include /ROS#include / PCL sp ecific includes#include #include vp cl_conversions/pcl_conversions.h#include vp cl/ros/

32、conversions.h#include vp cl/poin t_cloud.h#include vp cl/point_typ es.h#include vp cl/io/pcd_io.h/关于平面分割的头文件/分割模型的头文件/采样一致性的方法/ransac分割法#include vp cl/sa mpl e_consensus/model_t yp es.h #include vp cl/sa mpl e_consensus/method_t yp es.h #include vp cl/segmentation/sac_segmentation.h ros:Publisher pu

33、b; void cloud_cb ( const sensor_msgs:PointCloud2ConstPtr& input) - -/ 将点云格式为sensor_msgs/PointCloud2 格式转为 pcl/PointCloudp cl: PointCloudv pel: PointXYZ cloud;/关键的一句数据的转换/申明模型的参数p cl:fromROSMsg (*in put, cloud);p cl:ModelCoefficients coefficients;p cl: Po intindices inliers;/申明存储模型的内点的索引/创建一个分割方法p cl:SACSegmentation seg;/这一