rosbag中提取话题

如何从 ROS Bag 文件中提取指定话题的数据
为了从 ROS Bag 文件中提取特定话题的数据，可以采用多种方法。一种常见的方式是通过 rosbag 命令行工具来实现这一目标。
对于想要获取具体某个话题的信息，可先查看 bag 文件内的所有话题及其消息类型：
rosbag info <file_name>
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此命令会显示 bag 文件的内容概览，包括各个话题的消息数量、频率以及所涉及的消息类型等信息[^3]。
当明确了所需提取的具体话题后，则可以通过以下方式仅导出该话题的数据至新的 bag 文件或其他格式文件中。如果目的是创建一个新的只含有所需话题的 bag 文件，那么应执行下面这条指令：
rosbag filter input.bag output_filtered.bag "topic == '/desired_topic'"
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这里 /desired_topic 需要替换为实际感兴趣的话题名称；而 input.bag 和 output_filtered.bag 则分别代表原始 bag 文件路径和经过筛选后的输出文件路径[^2]。
另外，在某些情况下可能希望直接将以二进制形式存储于 bag 中的数据转换成易于处理的文字型态（如 CSV 或 PCD），这时就需要借助额外的脚本或工具完成进一步加工。例如，针对点云数据而言，可以从 bag 文件读取消息并将其保存为 PCD 文件[^1]。
Python 脚本示例用于将 PointCloud2 数据转存为 PCD 文件
import rospy
from sensor_msgs.msg import PointCloud2 as pc2
import sensor_msgs.point_cloud2 as p_c2
import numpy as np
import open3d as o3d

def pointcloud_callback(msg):
gen = p_c2.read_points(msg, field_names=("x", "y", "z"), skip_nans=True)
uvs = []
for p in gen:
uvs.append([p[0], p[1], p[2]])

points = np.array(uvs)

# 创建 Open3D 的 PointCloud 对象并将 NumPy 数组赋给它
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points)

# 将结果写入 .pcd 文件
o3d.io.write_point_cloud("/path/to/output.pcd", pcd)

if __name__ == '__main__':
rospy.init_node('pcl_listener', anonymous=True)
subPointCloud = rospy.Subscriber('/your/pointcloud/topic',
pc2,
pointcloud_callback)
rospy.spin() # keep python from exiting until this node is stopped
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上述代码展示了订阅某一点云话题，并把接收到的数据序列化为 .pcd 文件的过程。需要注意的是这只是一个简单的例子，实际情况下的应用可能会更加复杂，涉及到更多的预处理工作或是与其他传感器同步等问题。