kitti之ros可视化_学习笔记--第4课:车子模型的添加
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了kitti之ros可视化_学习笔记--第4课:车子模型的添加相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
环境:ubuntu16.04,ros-kinetic,python2,vscode,opencv,rviz
概要:这节课笔记,展示的是,添加车子模型到ros里面,并在rviz显示。
资料准备及预处理可参考博客,https://blog.csdn.net/qq_45701501/article/details/116447770
0、车子模型的下载解压等相关
1)下载链接:https://free3d.com/3d-models/collada-car
这里注意的是,选择免费的(多金例外),而且解压后,模型格式为dae类型的。个人选择下载模型为:
2)解压后的文件,直接放到包(个人创建的包名为kitti_tutorial_compare)的src文件夹同级目录中,参考如图示:
3)小建议,有需要的小伙伴,可以私聊。
1、源码及解析
首先,使用catkin_create_pkg [packageName] [依赖]
,创建一个包,如
ylh@y:~/all_ws/src$ catkin_create_pkg kitti_tutorial_compare rospy
然后,返回工作空间上一级目录,使用catkin_make
编译工作空间,如
ylh@y:~/all_ws$ catkin_make
最后,才把源码放到该包的src
文件夹中。
如果还有关于包创建不了解的,可以百度一下或者查看个人之前的博客。
这里为了便于文件的编写,我们把读取
kitti数据文件,发布函数
定义文件,执行
文件分成三个文件,分别对应data_utils.py,publish_utils.py,p5_kitti.py
。
发布车子模型使用到的marker
知识,可参考链接http://wiki.ros.org/rviz/DisplayTypes/Marker
官方文档介绍。
对于读取数据文件,data_utils.py
:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
import cv2
import numpy as np
import os
#读取图片路径函数
def read_camera(path):
return cv2.imread(path)
#读取点云路径函数
def read_point_cloud(path):
return np.fromfile(path,dtype=np.float32).reshape(-1,4)
对于发布函数定义文件,publish_utils.py
:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
import rospy
from std_msgs.msg import Header
from visualization_msgs.msg import Marker#绘制相机视野指示线模块
from sensor_msgs.msg import Image,PointCloud2
from geometry_msgs.msg import Point#Point来自ros包定义,所以需要定义;若不清楚,则需要到ros官网上面查看具体那个包
import sensor_msgs.point_cloud2 as pcl2
from cv_bridge import CvBridge
import numpy as np
import tf
FRAME_ID='map'
#发布图片函数
def publish_camera(cam_pub,bridge,image):
cam_pub.publish(bridge.cv2_to_imgmsg(image,"bgr8"))
#发布点云函数
def publish_point_cloud(pcl_pub,point_clond):
header=Header()
header.stamp=rospy.Time.now()
header.frame_id=FRAME_ID
pcl_pub.publish(pcl2.create_cloud_xyz32(header,point_clond[:,:3]))
#发布车子外形函数
def publish_car_model(model_pub):
mesh_marker=Marker()
mesh_marker.header.frame_id=FRAME_ID
mesh_marker.header.stamp=rospy.Time.now()
mesh_marker.id=-1#id只能设置整数,不能设置带有小数的
mesh_marker.lifetime=rospy.Duration()
mesh_marker.type=Marker.MESH_RESOURCE#这里的MESH_RESOURCE表示导入的是3d模型
mesh_marker.mesh_resource="package://kitti_tutorial/Audi R8/Models/Audi R8.dae"#下载的dae模型存在问题,只是显示部分
#设定模型位置
mesh_marker.pose.position.x=0.0
mesh_marker.pose.position.y=0.0
mesh_marker.pose.position.z=-1.73#这里负数,是因为以激光雷达坐标系而定义的,1.73是根据官方发布的位置定义所取的
#设计车子模型的旋转量
q=tf.transformations.quaternion_from_euler(0,0,np.pi/2)#(np.pi/2,0,np.pi)这里根据下载的车子模型放置位置进行调整
mesh_marker.pose.orientation.x=q[0]#这里是一些模型四元数参数赋值;四元数简单理解就是表示方位这么一个量,详细可google维基百科
mesh_marker.pose.orientation.y=q[1]
mesh_marker.pose.orientation.z=q[2]
mesh_marker.pose.orientation.w=q[3]
#设置车子模型的颜色
mesh_marker.color.r=1.0
mesh_marker.color.g=1.0
mesh_marker.color.b=1.0
mesh_marker.color.a=1.0
#设置车子模型的大小
mesh_marker.scale.x=0.6
mesh_marker.scale.y=0.6
mesh_marker.scale.z=0.6
model_pub.publish(mesh_marker)#把模型发布出去
对于执行文件,p5_kitti.py
:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
from data_utils import *
from publish_utils import *
DATA_PATH='/home/ylh/data/kitti/RawData/2011_09_26/2011_09_26_drive_0005_sync'
if __name__=='__main__':
frame = 0
rospy.init_node('kitti_node',anonymous=True)
cam_pub=rospy.Publisher('kitti_cam',Image,queue_size=10)#建立发布图片topic
pcl_pub=rospy.Publisher('kitti_point_cloud',PointCloud2,queue_size=10)#建立发布点云topic
ego_pub=rospy.Publisher('kitti_ego_car',Marker,queue_size=10)#建立发布指示线marker的topic
model_pub=rospy.Publisher('kitti_car_model',Marker,queue_size=10)#建立发布车子模型的marker的topic
bridge=CvBridge()
rate=rospy.Rate(10)
while not rospy.is_shutdown():
#读取图片
image=read_camera(os.path.join(DATA_PATH,'image_02/data/%010d.png'%frame))
#发布图片
publish_camera(cam_pub,bridge,image)
#读取点云
point_clond=read_point_cloud(os.path.join(DATA_PATH,'velodyne_points/data/%010d.bin'%frame))
#发布点云
publish_point_cloud(pcl_pub,point_clond)
#发布车子模型marker;由于不需要读取资料,所以直接发布即可
publish_car_model(model_pub)
#发布
rospy.loginfo("published")
rate.sleep()
frame+=1
frame%=154
2、运行操作注意点
1)终端编译.py文件指令:chmod +x xxx.py
,如:
ylh@y:~/all_ws/src/kitti_tutorial_compare/src$ chmod +x p5_kitti.py
注意,data_utils.py
,publish_utils.py
文件也是需要执行这个操作的。
2)发布三步总结为,读取kitti对应数据,建立发布函数,发布。
3).py文件编写注意:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
这两句话,一个是表示是python文件,一个是避免中文注释带来bug,并且这俩一定要放到文件开头,我是python小白,这是个人碰壁得到的经验,内在原因不清楚,如果是python熟悉的小伙伴,可以给点建议哈。
4)运行时,依次执行:
终端1:roscore
ylh@y:~$ roscore
效果样式:
SUMMARY
========
PARAMETERS
* /rosdistro: kinetic
* /rosversion: 1.12.17
NODES
auto-starting new master
process[master]: started with pid [29097]
ROS_MASTER_URI=http://y:11311/
setting /run_id to 6a5ead02-aed2-11eb-997f-d45d64d7a8c2
process[rosout-1]: started with pid [29111]
started core service [/rosout]
终端2:rosrun [packagename] xxx.py
ylh@y:~/all_ws/src/kitti_tutorial_compare/src$ rosrun kitti_tutorial_compare p4_kitti.py
效果样式:
[INFO] [1620350984.000907]: camera image published
[INFO] [1620350984.103306]: camera image published
[INFO] [1620350984.200628]: camera image published
终端3:rviz
rviz
效果样式:
ylh@y:~$ rviz
[ INFO] [1620350716.287772508]: rviz version 1.12.17
[ INFO] [1620350716.287799198]: compiled against Qt version 5.5.1
[ INFO] [1620350716.287805118]: compiled against OGRE version 1.9.0 (Ghadamon)
[ INFO] [1620350716.901989725]: Stereo is NOT SUPPORTED
[ INFO] [1620350716.902087295]: OpenGl version: 4.5 (GLSL 4.5).
3、效果
选择topic,让图片在rviz中显示:Add-By topic-[topicname]
,如图
如果想下次不用再依次选择加载topic的话,可以选择rviz-save config as-xxx.rviz
来保存现有配置,下次就可以直接选择打开xxx.rviz
,若增加了topic,再次保存配置即可。
最后,结合前面课程,效果可达到如图:
4、个人碰到一些问题
1)车子模型dae文件存在问题,我这里显示只有一半而已:
但是,影响不大,哈哈哈,白嫖东西,能用就行,不要要求太高。
2)一开始加载的模型方位不对,如图:
通过调整publish_utils.py
文件publish_car_model函数中,
#设计车子模型的旋转量
q=tf.transformations.quaternion_from_euler(0,0,np.pi/2)#(np.pi/2,0,np.pi)这里根据下载的车子模型进行调整方位
mesh_marker.pose.orientation.x=q[0]
mesh_marker.pose.orientation.y=q[1]
mesh_marker.pose.orientation.z=q[2]
mesh_marker.pose.orientation.w=q[3]
此外,车子大小也是可以修改函数中对应部分就可以了。publish_car_model该函数定义颜色属性也是不起效果的。
调整过后,就可以得到上面3中效果图。
至此,利用marker,读取车子dae文件,建立publisher并发布到ros,在rviz可视化车子模型的任务完成了~
期待下一节课,添加2号相机视野指示
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学习课程来源up主,AI葵:
https://www.youtube.com/watch?v=TBdcwwr5Wyk
致谢AI葵老师
不积硅步,无以至千里
好记性不如烂笔头
感觉有点收获的话,麻烦大大们点赞收藏哈
以上是关于kitti之ros可视化_学习笔记--第4课:车子模型的添加的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
kitti之ros可视化_学习笔记--第1课:资料准备及环境介绍
kitti之ros可视化_学习笔记--第6课:发布imu资料
kitti之ros可视化_学习笔记--第7课:发布gps资料