激光雷達bag文件播放和轉PCD文件，以及基於PCL的PCD文件的讀取與顯示

一  ros的rviz能夠播放bag

1.運行ros： $ roscore

2.運行rviz： $ rosrun rviz rviz

3.運行rosbag： $ rosbag play XXX.bag

rviz需要添加PointCloud2,然后再PointCloud2的屬性里面的Topic選擇對應的topic。

 

二  bag文件轉PCD文件

參考：http://wiki.ros.org/pcl_ros
方法一：bag_to_pcd

$ rosrun pcl_ros bag_to_pcd <input_file.bag> <topic> <output_directory>

example：

$ rosrun pcl_ros bag_to_pcd data.bag /velodyne_points ./pcd

方法二：pointcloud_to_pcd

一個終端通過ros發送messages，如：$ rosbag play XXX.bag

另一個終端接收，如：$ rosrun pcl_ros pointcloud_to_pcd input:=/velodyne_points

ps:還不清楚為啥方法一生成出來的pcd有點問題，雖然后面看的效果都一樣

三  基於PCL的PCD文件的讀取與顯示

環境：Ubuntu14.04

　　　PCL通過apt-get安裝

 

代碼：

　　參考：https://www.douban.com/group/topic/43580599/?type=like

這段代碼的作用是從@訓文 提供的PCD文件讀取點雲數據，並用PCL的可視化模塊PCLVisualizer顯示出來。 

PCD文件由文件頭和數據域組成，文件頭存儲了點雲數據的字段格式信息，如： 
======================================== 
# .PCD v0.7 - Point Cloud Data file format 
VERSION 0.7 
FIELDS x y z rgba 
SIZE 4 4 4 4 
TYPE F F F U 
COUNT 1 1 1 1 
WIDTH 640 
HEIGHT 480 
VIEWPOINT 0 0 0 0 1 0 0 
POINTS 307200 
DATA binary 
//下面是點雲數據段 
… 
======================================== 

通過上面信息可以知道，這個pcd文件存儲了每個點的x,y,z坐標以及r,g,b,a顏色信息，共有640*480個數據點，以及它是一個二進制文件。讀取pcd時調用loadPCDFile就會自動判斷文件的格式類型，我們只需用相應的點雲類型進行實例化。點雲的類型由pcl/point_types.h這個頭文件聲明。根據文件信息，我們使用了pcl::PointXYZRGBA導入點雲數據。 

讀入數據后，可以遍歷點雲數據，並訪問各個域上的值。 

顯示使用的是PCL的PCLVisualizer。addCoordinateSystem函數可以加入攝像頭的坐標系統（其中紅綠藍分別代表x、y、z軸，對應了正右、正下、正前方）。setCameraPosition函數設定窗口的視角，前三個是視點坐標(x,y,z)，設置為(0,0,-3.0)說明當前視點是攝像頭的后面3米。后三個是視點的向上方向，(0,-1,0)表明以y軸負方向為正上方。 

我們可以通過旋轉縮放等等操作更好地觀察輸出窗口，按"h"可以查看對應的功能。 

代碼： 
#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 = "E:\\PCL\\data\\"; 
std::string filename = "100.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); 

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); 
} 

這個就是機器人觀察到的世界。

 

此時需要CMakeLists.txt

cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3)
project(test)
find_package(PCL REQUIRED) #配置PCL庫
include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS}) #配置頭文件路徑..例#include
add_executable(test test.cpp)
target_link_libraries(test ${PCL_LIBRARIES}) #鏈接PCL庫
set( CMAKE_BUILD_TYPE Debug ) #如果需要調試就加上這行

參考自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_c263b1860102vylc.html

http://pointclouds.org/documentation/tutorials/project_inliers.php