单线激光雷达（Lidar）学习三：使用雷达数据/scan转/PointCloud后生成鸟瞰图

前言：

雷达广泛应用于自动驾驶中，作用非常重要，是自动驾驶无人车中的作为“眼睛“的一环。雷达运行时会产生许多数据，可用于各种各样的计算后使用。下面就使用雷达驱动发布的/scan中的数据进行生成鸟瞰图。（附加代码）

一、启动雷达节点（以镭神单线雷达ls01b_v2为例进行）

$roslaunch ls01b_v2 ls01b_v2.launch

二、创建节点订阅/scan并转化为点云信息/PointCloud

详情请参考上一篇博文
https://blog.csdn.net/wxhy666/article/details/113674317

三、启动数据转化节点

$rosrun lswj_pkg data_conversion
（注:lswj_pkg改为自己现用的功能包）

四、创建节点订阅/PointCloud

#!/usr/bin/env python
import sys
sys.path.remove('/opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages')
import cv2
sys.path.append('/opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages')
from cv_bridge import CvBridge
import numpy as np
import rospy
from sensor_msgs.msg import PointCloud2,Image
import sensor_msgs.point_cloud2 as pc2
import osclass pt2brid_eye:def __init__(self):       #接收/scan发布/pointcloudself.image_pub = rospy.Publisher('/bird_eyes', Image, queue_size=1)self.pt_sub=rospy.Subscriber("/PointCloud", PointCloud2, self.callback)self.bridge = CvBridge()def callback(self,lidar):lidar = pc2.read_points(lidar)points = np.array(list(lidar))im = self.point_cloud_2_birdseye(points) self.image_pub.publish(self.bridge.cv2_to_imgmsg(im))print("convert!")def point_cloud_2_birdseye(self,points):       #鸟瞰图生成x_points = points[:, 0]y_points = points[:, 1]z_points = points[:, 2]f_filt = np.logical_and((x_points > -50), (x_points < 50))s_filt = np.logical_and((y_points > -50), (y_points < 50))filter = np.logical_and(f_filt, s_filt)indices = np.argwhere(filter)x_points = x_points[indices]y_points = y_points[indices]z_points = z_points[indices]x_img = (-y_points*80).astype(np.int32)+500y_img = (-x_points *80).astype(np.int32)+500      pixel_values = np.clip(z_points,-2,2)pixel_values = ((pixel_values +2) / 4.0) * 500im=np.zeros([1080,1080],dtype=np.uint8)im[y_img, x_img] = pixel_valuesreturn imif __name__ == '__main__':print("opencv: {}".format(cv2.__version__))pt2img=pt2brid_eye()rospy.init_node('pt_to_brid_eyeImage_node')rospy.spin()

五、并运行生成鸟瞰图

$rosrun lsw_pkg bird_eye

出现convert则为成功，报错后出现convert则忽略错误即可

六、开启rviz节点监视/PointCloud点云数据

$rosrun rviz rviz

开启rviz后选择add加入PointCloud2,选择正确的话题topic（PointCloud）
效果如下

七、开启rqt_image_view查看鸟瞰图

$rosrun rqt_image_view rqt_image_view

话题选择/bird_eyes，效果如下

八、附带代码

我创建了一个一将运行所有节点的launch文件也添加上去了，有需要可以参考一下

$roslaunch lswj_pkg bird_eye_view.launch

launch 文件内容如下

<launch><node name="ls01b_v2" pkg="ls01b_v2" type="ls01b_v2" output="screen"><param name="scan_topic" value="scan"/>         #设置激光数据topic名称<param name="frame_id" value="laser_link"/>     #激光坐标<param name="serial_port" value="/dev/ttyUSB0"/>  #雷达连接的串口<param name="baud_rate" value="460800" />        #雷达连接的串口波特率<param name="angle_resolution" value="0.25"/>     #雷达角度分辨率<param name="zero_as_max" value="false"/>        # 设置为true探测不到区域会变成最大值<param name="min_as_zero" value="false"/>        # true：探测不到区域为0，false：探测不到区域为inf<param name="rpm" value="600"/>                 #　雷达转速<param name="angle_compensate" value="true"/>                 #　角度补偿，非同轴<rosparam file="$(find ls01b_v2)/launch/includes/filter.yaml" command="load"/></node><node name="data_conversion" pkg="lswj_pkg" type="data_conversion" output="screen"/><node name="bird_eye" pkg="lswj_pkg" type="bird_eye" output="screen"/><node pkg="rviz" type="rviz" name="rviz"/><node pkg="rqt_image_view" type="rqt_image_view" name="rqt_image_view"/>
</launch>

结语：
本人是一个正在学习的小菜鸟，如果此博文对您有所帮助，请不要忘记点赞哦，谢谢。
仅供参考，如问题诸多，还望指正修改，多多包涵^_<&,

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一、启动雷达节点（以镭神单线雷达ls01b_v2为例进行）

二、创建节点订阅/scan并转化为点云信息/PointCloud

三、启动数据转化节点

四、创建节点订阅/PointCloud

五、并运行生成鸟瞰图

六、开启rviz节点监视/PointCloud点云数据

七、开启rqt_image_view查看鸟瞰图

八、附带代码

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