rosbag包提取障碍物信息

提取障碍物信息需要分析点云数据，可以使用ROS中的一些点云处理包，如PCL或者OpenCV等。以下是一个简单的示例流程：

1. 使用`rosbag`包读取点云数据，可以使用`rosbag play`命令播放录制的`rosbag`文件。
2. 使用`pcl_ros`包将点云数据转换为PCL格式。
3. 使用PCL库进行障碍物分割，可以使用随机采样一致性（RANSAC）算法或欧几里得聚类算法等方法。
4. 对于每个障碍物，可以计算其位置、大小、形状等属性，并发布为ROS消息。

下面是一个简单的示例代码，假设输入的点云话题为`/velodyne_points`，输出的障碍物信息话题为`/obstacles`：

import rospy
import pcl_ros
import pcl
from sensor_msgs.msg import PointCloud2
from obstacle_detection.msg import ObstacleList, Obstacle

def callback(pcl_data):
    # Convert ROS point cloud to PCL point cloud
    pcl_pc = pcl_ros.point_cloud2_to_point_cloud(pcl_data)

    # Perform obstacle segmentation
    # ...

    # Publish obstacle list as ROS message
    obstacles = ObstacleList()
    for i in range(num_obstacles):
        obstacle = Obstacle()
        obstacle.id = i
        obstacle.x = x[i]
        obstacle.y = y[i]
        obstacle.z = z[i]
        obstacle.width = width[i]
        obstacle.length = length[i]
        obstacle.height = height[i]
        obstacles.obstacles.append(obstacle)
    pub.publish(obstacles)

rospy.init_node('obstacle_detection')
sub = rospy.Subscriber('/velodyne_points', PointCloud2, callback)
pub = rospy.Publisher('/obstacles', ObstacleList, queue_size=10)
rospy.spin()

需要根据具体的数据格式和算法进行修改和完善。