ros noetic moveit中订阅点云话题将所有点云三角化组合成一个整体后转换成环境scene的Python函数

以下是一个将订阅到的点云数据转换为 MoveIt 的环境场景 scene 的 Python 函数的示例代码：

import rospy
import moveit_msgs.msg as moveit_msgs
from sensor_msgs.msg import PointCloud2
import sensor_msgs.point_cloud2 as pc2
import numpy as np
from scipy.spatial import Delaunay

def pointcloud_callback(msg):
    # 解析点云数据
    cloud_points = []
    for p in pc2.read_points(msg, skip_nans=True):
        cloud_points.append([p[0], p[1], p[2]])
    # 三角化点云
    tri = Delaunay(cloud_points)
    # 将三角化后的点云转换成 MoveIt 的场景对象
    scene_msg = moveit_msgs.PlanningScene()
    scene_msg.is_diff = True
    # 添加障碍物
    obstacle_msg = moveit_msgs.CollisionObject()
    obstacle_msg.header = msg.header
    obstacle_msg.id = "obstacle"
    obstacle_msg.operation = moveit_msgs.CollisionObject.ADD
    obstacle_msg.header.frame_id = msg.header.frame_id
    obstacle_msg.mesh_poses.append(scene_msg.robot_state.attached_collision_objects[0].object.mesh_poses[0])
    obstacle_msg.meshes.append(scene_msg.robot_state.attached_collision_objects[0].object.meshes[0])
    obstacle_msg.meshes[0].triangles = []
    obstacle_msg.meshes[0].vertices = []
    for point in cloud_points:
        vertex = moveit_msgs.Vertex()
        vertex.x = point[0]
        vertex.y = point[1]
        vertex.z = point[2]
        obstacle_msg.meshes[0].vertices.append(vertex)
    for triangle in tri.simplices:
        obstacle_msg.meshes[0].triangles.append(moveit_msgs.Triangle(triangle[0], triangle[1], triangle[2]))
    scene_msg.world.collision_objects.append(obstacle_msg)
    # 发布场景消息
    pub.publish(scene_msg)

if __name__ == '__main__':
    rospy.init_node('pointcloud_to_scene')
    rospy.Subscriber('/point_cloud_topic', PointCloud2, pointcloud_callback)
    pub = rospy.Publisher('/move_group/monitored_planning_scene', moveit_msgs.PlanningScene, queue_size=1)
    rospy.spin()

这个函数订阅 /point_cloud_topic 话题并将其转换为 MoveIt 的环境场景 scene 对象。它将点云中的所有点组合成一个三角形网格障碍物，并将其添加到环境场景中。最后，它将场景消息发布到 /move_group/monitored_planning_scene 话题。您可以根据需要更改订阅的话题名称和发布的话题名称。需要安装 scipy 库来使用 Delaunay 函数。