python读取大疆激光雷达LVX数据并显示

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根据大疆的协议解析的LVX文件，并用open3d 显示出来，LVX文件是从大疆官网下载的地平线雷达的数据，其他雷达的数据应该也可以解析。

直接放效果和代码吧

20210602_131722

lonlon ago的视频
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代码写的很直接简单，打开文件，解析，显示，没有什么其他的步骤，有问题可以留言。

#coding:utf-8
import structimport open3d as o3d  # 0.9版本
import numpy as np# 读取雷达数据头部分:path = r'..\livox\Horizon1.lvx'   # 这里替换成你的数据路径
f = open(path, 'rb')
data = f.read()
total_len = len(data)
f.close()f = open(path, 'rb')print("size LvxFilePublicHeader ", struct.calcsize(LvxFilePublicHeader))
data = f.read(struct.calcsize(LvxFilePublicHeader))  #24
print(data)
data_tuple = struct.unpack(LvxFilePublicHeader, data)
print(data_tuple)data = f.read(struct.calcsize(LvxFilePrivateHeader))  #24+5
print("size LvxFilePrivateHeader ",struct.calcsize(LvxFilePrivateHeader))
data_tuple = struct.unpack(LvxFilePrivateHeader, data)
print(data_tuple)data = f.read(struct.calcsize(LvxDeviceInfo))  #24+5+59=88
print("size LvxDeviceInfo ",struct.calcsize(LvxDeviceInfo))
data_tuple = struct.unpack(LvxDeviceInfo, data)
print(data_tuple)
print(data_tuple[33])  # device_type is 3 Horizon#----------------------------------------------------------------------------------
# 读取雷达数据帧部分:point_list = []
frame_list = []
idx = 0
print(struct.calcsize(LvxFilePublicHeader) + struct.calcsize(LvxFilePrivateHeader)+ struct.calcsize(LvxDeviceInfo))
current_offset = struct.calcsize(LvxFilePublicHeader) + struct.calcsize(LvxFilePrivateHeader)+ struct.calcsize(LvxDeviceInfo)vis = o3d.visualization.Visualizer()
vis.create_window(window_name='map', width=1000, height=720)
vis.get_render_option().background_color = np.asarray([0, 0, 0])  # 背景颜色
point_cloud = o3d.geometry.PointCloud()
vis.add_geometry(point_cloud)
to_reset = Truewhile (current_offset < total_len):current_frame_offset = 0data = f.read(struct.calcsize(FrameHeader))data_tuple = struct.unpack(FrameHeader, data)  # 原始格式是元祖，为什么要转array，元祖不能索引assert (current_offset == data_tuple[0])next_offset = data_tuple[1]current_frame_offset += struct.calcsize(FrameHeader)while (current_offset + current_frame_offset < next_offset):data = f.read(struct.calcsize(LvxBasePackHeader))current_frame_offset += struct.calcsize(LvxBasePackHeader)data_tuple = struct.unpack(LvxBasePackHeader, data)  # 原始格式是元祖，为什么要转array，元祖不能索引data_type = data_tuple[7]data_size = size_map[data_type]data = f.read(data_size)current_frame_offset += data_sizeif data_type == 2:idx += 1data_tuple = struct.unpack(LivoxExtendRawPoint, data)  # 96*5data_unpack = np.array(data_tuple, dtype=int).reshape(-1, 5)  # np.array会多耗时15毫秒point_list.append(data_unpack)elif data_type == 6:# data_tuple = struct.unpack(LivoxImuPoint, data)  #IMUpass  # 暂时不需要IMU数据else:pass  # 只解析这2种数据，其他的丢弃if idx == 250:  # 每250个数据包为一帧point_list = np.vstack(point_list)point_list = point_list[:, :3] / 1000print("point_list", point_list.shape)point_cloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(point_list)# time.sleep(3)vis.update_geometry(point_cloud)  # 0.8版本之后才可以这样用# vis.update_geometry()if to_reset:vis.reset_view_point(True)to_reset = Falsevis.poll_events()vis.update_renderer()point_list = []idx = 0current_offset += current_frame_offsetassert (current_offset == next_offset)

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