ROS下自定义PointCloud类型

来源：互联网发布：linux 显卡性能测试编辑：程序博客网时间：2024/06/10 18:16

如果您只想了解如何自定义PointCloud类型，请跳过前半部分分析内容。

Velodyne VLP16线激光雷达的输出数据其实很丰富，但是由于PCL预先定义的PointCloud数据类型的成员变量有限，因此部分数据并未得到使用，而是被直接遗弃。

如果想要使用这部分数据，就应当自行定义PonitCloudT。

典型的Velodyne输出数据如下，可见其中ring的数据并未被使用。本文以此为例，说明如何使用自定义PointCloudT。

header:   seq: 4301  stamp:     secs: 1468570227    nsecs: 890882000  frame_id: velodyneheight: 1width: 20264fields:   -     name: x    offset: 0    datatype: 7    count: 1  -     name: y    offset: 4    datatype: 7    count: 1  -     name: z    offset: 8    datatype: 7    count: 1  -     name: intensity    offset: 16    datatype: 7    count: 1  -     name: ring    offset: 20    datatype: 4    count: 1is_bigendian: Falsepoint_step: 32row_step: 648448data: [119, 77, 185, ...]

点云数据流如下

sensor_msgs/PointCloud2中定义如下，可见x,y,z等数据并非在此被提取，而是整个fields被复制。

Header headeruint32 heightuint32 widthPointField[] fieldsbool    is_bigendian uint32  point_step   uint32  row_step     uint8[] data         bool is_dense

查看pcl::fromROSMsg函数可以发现，此函数将fields中的数据逐一填入pcl::PointCloud的成员变量中。因此，想要得到ring数据，需要使用成员变量含有ring的pcl::PointCloud < T >，因此需要通过自定义PointCloud数据类型实现。

  template<typename T>  void fromROSMsg(const sensor_msgs::PointCloud2 &cloud, pcl::PointCloud<T> &pcl_cloud)  {    pcl::PCLPointCloud2 pcl_pc2;    pcl_conversions::toPCL(cloud, pcl_pc2);    pcl::fromPCLPointCloud2(pcl_pc2, pcl_cloud);  }

至此，思路已经清晰了，以下为如何自定义PointCloud类型。

定义自定义点云的示例代码如下：

/*******point_xyzo.h********/#include <pcl/point_types.h>#include <pcl/point_cloud.h>#include <pcl/io/pcd_io.h>struct MyPointType                 //定义点类型结构{    PCL_ADD_POINT4D;               //该点类型有4个元素    float test;    EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW//确保new操作符对齐操作}EIGEN_ALIGN16;                    //强制SSE对齐POINT_CLOUD_REGISTER_POINT_STRUCT(MyPointType,//注册点类型宏    (float,x,x)    (float,y,y)    (float,z,z)    (float,test,test))int main(int argc,char** argv){    pcl::PointCloud<MyPointType> cloud;    cloud.points.resize(2);    cloud.width=2;    cloud.height=1;    cloud.points[0].test=1;    cloud.points[1].test=2;             cloud.points[0].x=cloud.points[0].y=cloud.points[0].z=0;         cloud.points[1].x=cloud.points[1].y=cloud.points[1].z=3;    pcl::io::savePCDFile("test.pcd",cloud);}

其他注意事项：

要用到哪个类中的函数，不仅需要包含该类的头文件，还需要包含该类impl文件夹下对应的hpp文件，例如

// 用到passthrough函数#include <pcl/filters/passthrough.h>#include <pcl/filters/impl/passthrough.hpp>

使用时包含自定义头文件

#include <pcl_ros/point_cloud.h>#include "point_xyzo.h"

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