首先导入录制的包

点击 [Play] 按钮播放数据,然后再点击 [Pause] 暂停播放。 

python 雷达图 坐标轴颜色_python 雷达图 坐标轴颜色

设置从base_link到velodyne坐标系的TF

在 [Baselink to Localizer] 中设置好各个参数之后点击 TF 按钮,其中x、y、z、yaw、pitch、roll表示真车雷达中心点与车身后轴中心点的相对位置关系(右手坐标系,真车后车轴为原点),此时可以点击[Vehicle Model],如果[Vehicle Model]为空,那么会加载一个默认模型(在rviz显示时,如果有激光雷达数据,车辆会显示为黑色)。如下所示。

python 雷达图 坐标轴颜色_加载_02

设置从world到map转换

点击 [Map] 页面,点击 [TF] 的 [ref] 选择 autoware/ros/src/.config/tf/tf_local.launch 文件,这是加载默认world到map的坐标转换,打开tf_local.launch文件如下:

<launch> <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="world_to_map" args="0 0 0 0 0 0 /world /map 10" /> </launch>

args的参数“0 0 0 0 0 0 /world /map 10”表示:从/world坐标系转换到/map坐标系的x, y, z, roll, pitch, yaw转换,且频率为10Hz。

点击 [TF] 按钮,如下图:

python 雷达图 坐标轴颜色_python 雷达图 坐标轴颜色_03

设置map到base_link转换 

在 [Compulting] 菜单栏中找到 [lidar_localizer]下的 [Ndt_Mapping] 选项,设置 [app]

Ndt_Mapping会有一些设置需要注意一下,如下图:

参数用默认,如果有GPU(一定有,因为没有CUDA不能安装autoware),可以选择 [pcl_anh_gpu]。

python 雷达图 坐标轴颜色_点云_04

然后勾选 [Ndt_Mapping]  

python 雷达图 坐标轴颜色_python 雷达图 坐标轴颜色_05

制作点云地图

和回放点云数据一样,点击进入 [Simulaton] 页面,点击界面右上方 [Ref] 按钮,加载之前录制的 bag 文件,点击 [Play] 按钮播放数据,然后再点击 [Pause] 暂停播放。点击runtime manager右下方的 [Rviz] 按钮,启动 Rviz 可视化窗口。加载Rviz的配置文件,路径为:autoware/ros/src/.config/rviz/ndt_mapping.rviz。加载后rviz的配置文件后,回到runtime manager的 [Simulaton] 页面,再次点击 [Pause] 开始播放,这是可以看到Rviz 可视化窗口显示如下:

python 雷达图 坐标轴颜色_python 雷达图 坐标轴颜色_06

可以看到有一辆黑色小车在跑,而且它的激光雷达数据在RViz中不断累加。

注意:由于rviz会占用大量的系统资源,所以在见图过程中不需要打开rviz的显示,只需要查看terminal上的显示即可,如下所示

python 雷达图 坐标轴颜色_加载_07

 

上图的最下面的(Process/Input): (1688 / 1697),这两个数字前一个数字表示正在处理的点云帧数,后一个表示加载的点云帧数。如果两个数字相差过大,会出现运行错误。如果前后两个数字相差20以上,就要按[Simulaton] 页面的[Pause] 按键,暂停加载,等待一下正在处理的数字,两个数字重新接近之后,可以再次按 [Pause] 按键运行。

保存点云地图

打开 [Compulting] 下的 [Ndt_Mapping] 选项的 [app],如下所示 

python 雷达图 坐标轴颜色_点云_08

 

点击 [ref] 选择保存地图的路径,将 [Filter Resolution] 参数设置为0.2,点击 [PCD OUTPUT]按钮,开始保存pcd文件。此时,可以在保存的路径里看到一个.pcd文件,该文件就是地图文件。