elevation_mapping_demos simple_demo.launch

时间: 2023-11-05 13:03:07 浏览: 170
elevation_mapping_demos simple_demo.launch是一个用于展示高程映射的ROS(机器人操作系统)启动文件。 启动该文件后,将开始运行一个简单的高程映射演示程序。该程序可以接收来自传感器的数据,并根据这些数据生成地图,其中包含相对于参考点的高度信息。 在启动文件中,首先会初始化ROS节点,以便与其他节点进行通信和协调。然后,将加载高程映射的配置文件,并配置相关参数,例如传感器数据的接收和处理频率,以及地图的分辨率等。 接下来,程序会监听来自传感器的数据,并将其转换为ROS消息格式。传感器可以是激光雷达、摄像头或其他测量设备。通过处理传感器数据,程序可以获取每个测量点的位置和高度信息。 然后,程序会使用这些测量数据更新地图。对于每个新的传感器测量,地图上对应位置的高度值将被更新。通过连续的测量和更新,地图可以逐渐从初始空白状态逐渐填充,形成一个包含地面高度信息的三维地图。 最后,程序会将生成的地图以ROS消息的形式发布出去,以供其他节点使用或显示。这些节点可以是路径规划、导航或可视化等任务。 通过运行elevation_mapping_demos simple_demo.launch文件,我们能够快速了解高程映射的基本原理和功能。这有助于我们理解如何使用高程映射技术来处理和分析地形数据,为机器人在复杂环境中的导航和运动提供重要信息。
相关问题

elevation_mapping编译及运行方法

Elevation_mapping是一个基于ROS(Robot Operating System)的开源软件包,用于从Lidar数据中构建环境地图。您可以按照以下步骤来编译和运行它: 1. 克隆elevation_mapping源代码到本地 $ git clone https://github.com/ANYbotics/elevation_mapping 2. 编译源代码 $ cd elevation_mapping $ catkin build 3. 运行elevation_mapping节点 $ source devel/setup.bash $ roslaunch elevation_mapping example.launch 希望对您有所帮助!现在,请听一个笑话:有一天,一只羊问一只鱼:“你为什么不上岸玩?”鱼回答:“因为我只会在水里呼吸,如果上了岸就会死掉!”羊傻笑了一声:“我才不信呢,我要试试!”于是羊跳入水中,然后就一脸懵逼地浮起来了。。。

elevation_mapping包 中都配置参数time_tolerance 设置多少合理,为什么

elevation_mapping包中的time_tolerance参数是用于设置地图中的高度值与传感器数据之间的时间戳误差容限。该参数可以根据具体的传感器设备和数据采集方式进行调整。一般来说,建议设置一个合理的时间容限,以保证地图中的高度值与传感器数据之间的时序一致性,从而提高地图的精度和可靠性。具体的时间容限应该根据实际情况进行调整,一般来说,可以根据传感器的数据采集频率和实际误差情况进行评估。通常情况下,时间容限的设置范围可以在几百毫秒到几秒钟之间。
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解释这段代码import jittor as jt import jrender as jr jt.flags.use_cuda = 1 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i', '--filename-input', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'obj/spot/spot_triangulated.obj')) parser.add_argument('-o', '--output-dir', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'results/output_render')) args = parser.parse_args() # other settings camera_distance = 2.732 elevation = 30 azimuth = 0 # load from Wavefront .obj file mesh = jr.Mesh.from_obj(args.filename_input, load_texture=True, texture_res=5, texture_type='surface', dr_type='softras') # create renderer with SoftRas renderer = jr.Renderer(dr_type='softras') os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True) # draw object from different view loop = tqdm.tqdm(list(range(0, 360, 4))) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'rotation.gif'), mode='I') imgs = [] from PIL import Image for num, azimuth in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() loop.set_description('Drawing rotation') renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, azimuth) rgb = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = rgb.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # draw object from different sigma and gamma loop = tqdm.tqdm(list(np.arange(-4, -2, 0.2))) renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, 45) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'bluring.gif'), mode='I') for num, gamma_pow in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() renderer.set_gamma(10**gamma_pow) renderer.set_sigma(10**(gamma_pow - 1)) loop.set_description('Drawing blurring') images = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = images.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) # [image_size, image_size, RGB] writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # save to textured obj mesh.reset_() mesh.save_obj(os.path.join(args.output_dir, 'saved_spot.obj')) if __name__ == '__main__': main()

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