激光雷达点云数据处理

步骤：

1. 通过rosbag录制激光雷达数据

2. 将rosbag转为pcd格式，一帧一个文件

3. 解析pcd文件数据

详细步骤

使用速腾16线激光雷达
1. cd到激光雷达程序目录，运行launch文件
2. rostopic list 查看topic信息，然后rosbag record /rslidar_points，会在对应目录下生成一个以时间命名的文件，里面记录的激光雷达点云数据，链接：http://wiki.ros.org/ROS/Tutorials/Recording%20and%20playing%20back%20data
通过以下命令来将rosbag转换为pcd
rosrun pcl_ros bag_to_pcd Desktop/2018-10-10-14-19-26.bag /rslidar_points Desktop/pcd

rosbag路径需要转换的topic pcd文件存储路径

通过以下代码将pcd文件解析出来，并且通过pcl viewer将那一帧的点云数据可视化

#include <iostream>
#include <string>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
using namespace std; int main (int argc, char** argv){
typedef pcl::PointXYZRGBA PointT;
pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<PointT>); std::string dir = "/home/deanjin/Desktop/pcd/";
std::string filename = "1539152366.934292000.pcd"; if (pcl::io::loadPCDFile<PointT> ((dir+filename), *cloud) == -1){
//* load the file
PCL_ERROR ("Couldn't read PCD file \n");
return (-1);
}
printf("Loaded %d data points from PCD\n",
cloud->width * cloud->height); printf("points size is %ld\n", cloud->points.size());for (size_t i = 0; i < cloud->points.size (); i+=10000)
printf("%8.3f %8.3f %8.3f %5d %5d %5d %5d\n",
cloud->points[i].x,
cloud->points[i].y,
cloud->points[i].z,
cloud->points[i].r,
cloud->points[i].g,
cloud->points[i].b,
cloud->points[i].a
); pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Cloud viewer");
viewer.setCameraPosition(0,0,-3.0,0,-1,0);
viewer.addCoordinateSystem(0.3); viewer.addPointCloud(cloud);
while(!viewer.wasStopped())
viewer.spinOnce(100);
return (0);
}

CmakeList.txt

cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3)
project(test)
find_package(PCL REQUIRED)
include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})
add_executable(test test.cpp)
target_link_libraries(test ${PCL_LIBRARIES})

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