ros::Publisher pub_laser_cloud = n.advertise<sensor_msgs::PointCloud2>("/velodyne_points", 2); image_transport::ImageTransport it(n); image_transport::Publisher pub_image_left = it.advertise("/image_left", 2); image_transport::Publisher pub_image_right = it.advertise("/image_right", 2); ros::Publisher pubOdomGT = n.advertise<nav_msgs::Odometry> ("/odometry_gt", 5); nav_msgs::Odometry odomGT; odomGT.header.frame_id = "/camera_init"; odomGT.child_frame_id = "/ground_truth"; ros::Publisher pubPathGT = n.advertise<nav_msgs::Path> ("/path_gt", 5); nav_msgs::Path pathGT; pathGT.header.frame_id = "/camera_init"; 解释一下

时间: 2024-01-24 14:18:34 浏览: 125
这段代码是使用ROS进行机器人系统开发时常用的发布者（Publisher）定义和初始化部分。 首先定义了一个名为 `pub_laser_cloud` 的发布者，用于发布 Velodyne 激光雷达采集到的点云数据，话题名为 `/velodyne_points`，队列长度为 2。 接着使用了 `image_transport` 库定义了两个名为 `pub_image_left` 和 `pub_image_right` 的发布者，用于发布左右两个摄像头采集到的图像数据，话题名分别为 `/image_left` 和 `/image_right`，队列长度同样为 2。 然后定义了一个名为 `pubOdomGT` 的发布者，用于发布机器人的真实位姿数据，话题名为 `/odometry_gt`，队列长度为 5。同时，还定义了一个名为 `odomGT` 的 `nav_msgs::Odometry` 类型的变量，用于存储机器人的真实位姿数据。其中，`header.frame_id` 表示该位姿信息所在的坐标系，这里为 `/camera_init`，`child_frame_id` 表示机器人位姿信息对应的参考坐标系，这里为 `/ground_truth`。 最后定义了一个名为 `pubPathGT` 的发布者，用于发布机器人的真实运动轨迹数据，话题名为 `/path_gt`，队列长度为 5。同时，还定义了一个名为 `pathGT` 的 `nav_msgs::Path` 类型的变量，用于存储机器人的真实运动轨迹数据。其中，`header.frame_id` 表示该轨迹信息所在的坐标系，这里同样为 `/camera_init`。
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ros::init(argc, argv, "kitti_helper"); ros::NodeHandle n("~"); std::string dataset_folder, sequence_number, output_bag_file; n.getParam("dataset_folder", dataset_folder); n.getParam("sequence_number", sequence_number); std::cout << "Reading sequence " << sequence_number << " from " << dataset_folder << '\n'; bool to_bag; n.getParam("to_bag", to_bag); if (to_bag) n.getParam("output_bag_file", output_bag_file); int publish_delay; n.getParam("publish_delay", publish_delay); publish_delay = publish_delay <= 0 ? 1 : publish_delay; ros::Publisher pub_laser_cloud = n.advertise<sensor_msgs::PointCloud2>("/velodyne_points", 2); image_transport::ImageTransport it(n); image_transport::Publisher pub_image_left = it.advertise("/image_left", 2); image_transport::Publisher pub_image_right = it.advertise("/image_right", 2); ros::Publisher pubOdomGT = n.advertise ("/odometry_gt", 5); nav_msgs::Odometry odomGT; odomGT.header.frame_id = "/camera_init"; odomGT.child_frame_id = "/ground_truth"; ros::Publisher pubPathGT = n.advertise ("/path_gt", 5); nav_msgs::Path pathGT; pathGT.header.frame_id = "/camera_init"; std::string timestamp_path = "sequences/" + sequence_number + "/times.txt"; std::ifstream timestamp_file(dataset_folder + timestamp_path, std::ifstream::in); std::string ground_truth_path = "results/" + sequence_number + ".txt"; std::ifstream ground_truth_file(dataset_folder + ground_truth_path, std::ifstream::in); rosbag::Bag bag_out; if (to_bag) bag_out.open(output_bag_file, rosbag::bagmode::Write); Eigen::Matrix3d R_transform; R_transform << 0, 0, 1, -1, 0, 0, 0, -1, 0; Eigen::Quaterniond q_transform(R_transform); std::string line; std::size_t line_num = 0; ros::Rate r(10.0 / publish_delay); 解释一下

这段代码是一个 ROS 节点程序的主要部分，它首先对 ROS 进行初始化，然后获取节点参数，包括数据集文件夹路径、序列号、是否需要将数据保存到 rosbag 文件中等。接着，它创建了一个点云发布器、两个图像发布器、一个...

#include <ros/ros.h>#include <sensor_msgs/Image.h>#include <sensor_msgs/LaserScan.h>#include <depthimage_to_laserscan/DepthImageToLaserScan.h> int main(int argc, char** argv){ // 初始化ROS节点 ros::init(argc, argv, "depth_to_laser"); // 创建ROS节点句柄 ros::NodeHandle nh; // 创建DepthImageToLaserScan客户端，用于调用depthimage_to_laserscan服务 ros::ServiceClient client = nh.serviceClient<depthimage_to_laserscan::DepthImageToLaserScan>("depthimage_to_laserscan"); // 创建激光雷达数据发布者 ros::Publisher laser_pub = nh.advertise<sensor_msgs::LaserScan>("laser_scan", 1); // 创建深度图像订阅者 ros::Subscriber depth_sub = nh.subscribe<sensor_msgs::Image>("depth_image", 1, [&](const sensor_msgs::Image::ConstPtr& depth_msg){ // 创建depthimage_to_laserscan服务请求 depthimage_to_laserscan::DepthImageToLaserScan srv; srv.request.image = *depth_msg; // 调用depthimage_to_laserscan服务，将深度图像转换为激光雷达数据 if (client.call(srv)) { // 将激光雷达数据发布出去 laser_pub.publish(srv.response.scan); } else { ROS_ERROR("Failed to call depthimage_to_laserscan service"); } }); // 进入ROS事件循环 ros::spin();

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这段代码是一个ROS节点的主函数，其中包括了创建节点句柄、创建Publisher和Subscriber等功能。该节点订阅了名为"/fix"的GPS信息topic，并注册了回调函数gpsInfoCallback()，同时也订阅了名为"/imu"的IMU信息topic，...

class Wall_Follwing { private: ros::NodeHandle nhmove; ros::Publisher pub; public: Wall_Follwing() { pub = nhmove.advertise<geometry_msgs::Twist>("/cmd_vel", 1000); } void laser_callback(const sensor_msgs::LaserScanConstPtr &msg) { ROS_INFO("%f", msg->ranges[0]); ROS_INFO("%f", msg->ranges[360]); ros::Rate rate(1); geometry_msgs::Twist vel;

回调函数 laser_callback 则是激光雷达数据的处理函数，其中通过 msg->ranges[] 获取到了激光雷达的距离数据，并通过 ROS_INFO 打印出来。最后，通过 geometry_msgs::Twist 构造一个控制消息，发布到 /cmd_vel 话题...

class ArmConnect: public rclcpp::Node { public: ArmConnect(const arm_connect::TopicType &topic_param); ~ArmConnect() = default; Camera::ImageInfo& GetImageInfo(Camera::CameraNum num); std::vector<std::vector<double>>& GetPointCloudInfo(); void SaveCalibrationDataInfo(const std::string &filename); std::vector<CalibrationData::detection>& GetCalibrationDataInfo(); bool IsGetCalibrationIdInfo(); bool IsGetCakubrationDataInfo(); private: void ImageCallback(const sensor_msgs::msg::Image &msg); void PointCloudCallback(const sensor_msgs::msg::PointCloud2 &msg); void CalibrationDataCallback(const apriltag_msgs::msg::AprilTagDetectionArray &msg); private: rclcpp::Subscription<sensor_msgs::msg::Image>::SharedPtr image_subscriber_; Camera::ImageInfo camera_image_; std::mutex image_lock_; rclcpp::Subscription<sensor_msgs::msg::PointCloud2>::SharedPtr pointcloud_subscriber_; rclcpp::Publisher<sensor_msgs::msg::PointCloud2>:: SharedPtr pointcloud_publisher_; std::vector<std::vector<double>> pointcloud_vector_; pcl::PointCloud::Ptr point_cloud_; std::mutex pointcloud_lock_; rclcpp::Subscription<apriltag_msgs::msg::AprilTagDetectionArray>::SharedPtr calibrationdata_subscriber_; std::vector<CalibrationData::detection> calibrationdata_vector_; mutable bool calibrationdata_flag_ = false; mutable bool calibrationboard_flag_ = false; std::mutex Calibrationdata_lock_; int CalibrationID; }; 上述是一个类的定义，如何在main函数中给上述类中的 int CalibrationID 赋值

在上述代码中，我们首先调用 rclcpp::init() 函数来初始化 ROS 2 节点，然后创建了一个 ArmConnect 类的对象 arm_connect。接下来，我们通过 arm_connect 对象来直接给 CalibrationID 成员变量赋值为 10。 最后，...

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接收到ROS sensor_msgs/PointCloud2 的/lidar_center/velodyne_points数据

你好，我可以回答这个问题。接收到ROS sensor_msgs/PointCloud2 的/lidar_center/velodyne_points数据是指ROS系统接收到了来自激光雷达的点云数据，这些数据可以用于建立三维地图、障碍物检测等应用。

改成c++实现image_sub = message_filters.Subscriber(image_color, Image) velodyne_sub = message_filters.Subscriber(velodyne_points, PointCloud2) # Publish output topic image_pub = None if camera_lidar: image_pub = rospy.Publisher(camera_lidar, Image, queue_size=5) # Synchronize the topics by time ats = message_filters.ApproximateTimeSynchronizer( [image_sub, velodyne_sub], queue_size=5, slop=0.1)

message_filters::Subscriber<sensor_msgs::PointCloud2> pc_sub(nh, "velodyne_points", 1); // Define message synchronizer typedef message_filters::sync_policies::ApproximateTime<sensor_msgs::Image, ...

ros2 中将 sensor_msgs::msg::LaserScan ddp; 转换成点云数据 pcl::PointCloud lidar_cloud;

void laserScanToPointCloud(const sensor_msgs::msg::LaserScan& scan, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>& lidar_cloud) { // 获取激光扫描范围内的点数 int num_points = scan.ranges.size(); // 初始化点云 ...

<remap from="points_in" to="velodyne_pointcloud_points"/>什么意思

这句话给出了一个 remap 指令，将一个名为 "points_in" 的 topic 重新映射为名为 "velodyne_pointcloud_...具体来说，当 ROS 节点在订阅 "points_in" 时，实际上会收到 "velodyne_pointcloud_points" 主题中的消息。

Could not find a sensor_msgs/PointCloud2 type on topic '/os_cloud_node/points' in bag file 20230517_130126.bag

这个错误提示意味着在你的ROS包中，没有找到名为/os_cloud_node/points的ROS话题或该话题上发布的消息类型不是sensor_msgs/PointCloud2。这可能是由于以下原因之一: 1. 在程序运行时，该话题未被发布，或者该...
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ros::Publisher pub = nh.advertise<sensor_msgs::PointCloud2>("topic_name", 1); 其中，nh是ROS节点句柄，topic_name需要替换成你所发布的点云数据话题。然后，你可以将点云数据填充到sensor_msgs/Point...

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