11.1 pcl_ros的点云学习

本文是看了两个博主的内容，整理在这里是为了以后用时方便查找，更容易理解。引用的博文路径如下：

ROS入门——PCL激光雷达点云处理（1）_pcl::torosmsg-CSDN博客

以下功能的实现是我在ubuntu20.04的环境下，搭建好了ros环境后进行的。ros环境的搭建可以参考以下博文：

3.ubuntu20.04环境的ros搭建-CSDN博客? ? 或者

4.livox hap(大疆激光雷达）环境搭建_livox hap激光雷达-CSDN博客

下面进行pcl的实现

1、在home下新建文件夹

mkdir -p ~/catkin_ws/src

2、进入src文件夹并初始化

cd ~/catkin_ws/src
catkin_init_workspace

执行完该命令后，src目录下会多出一个 CMakeLists.txt 文件，这个文件一般不需要我们修改。

3、 返回到catkin_ws下，进行编译(注意：每次编译必须在这个ws工作空间下才能编译成功！)

cd ~/catkin_ws/
catkin_make

执行完该命令后，发现工作空间catkin_ws中有三个目录： build? devel? src。可以从5、看到它们的作用。

4、source一下将工作空间加入环境变量

source devel/setup.bash

注意： 这一步只重新加载了setup.bash文件。如果关闭并打开一个新的命令行窗口，也需要再输入该命令将得到同样的效果。

所以建议采用一劳永逸的方法：.

5、.bashrc文件在用户的home文件夹(/home/USERNAME/.bashrc)下。每次用户打开终端，这个文件会加载命令行窗口或终端的配置。所以可以添加命令或进行配置以方便用户使用。在bashrc文件添加source命令：
?

echo "source ~/catkin_ws/devel/setup.bash">> ~/.bashrc

或者也可以打开.bashrc文件采用手动修改的方式添加source ~/catkin_ws/devel/setup.bash：

gedit ~/.bashrc

添加完毕，你的bashrc文件应该有两句source:

添加完后，在 .bashrc的同目录下运行

~/.bashrc

?5、理解工作空间

工作空间结构：

源空间(src文件夹)，放置了功能包、项目、复制的包等。在这个空间中,，最重要的一个文件是CMakeLists.txt。当在工作空间中配置包时,src文件夹中有CMakeLists.txt因为cmake调用它。这个文件是通过catkin_init_workspace命令创建的。

编译空间(build space):在build文件夹里,cmake和catkin为功能包和项目保存缓存信息、配置和其他中间文件。

开发空间(Development(devel)space):devel文件夹用来保存编译后的程序,这些是无须安装就能用来测试的程序。一旦项目通过测试,就可以安装或导出功能包从而与其他开发人员分享。
?

一、创建节点发布点云数据并可视化

1、在ros工作空间的src目录下新建包（包含依赖项）

catkin_create_pkg chapter10_tutorials pcl_conversions pcl_ros pcl_msgs sensor_msgs

2、在软件包中新建src目录

rospack profile
roscd chapter10_tutorials
mkdir src

3、在src目录下新建pcl_create.cpp，该程序创建了100个随机坐标的点云并以1Hz的频率，topic为“pcl_output"发布。frame设为odom。

#include <ros/ros.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl_conversions/pcl_conversions.h>
#include <sensor_msgs/PointCloud2.h>
 
main (int argc, char **argv)
{
    ros::init (argc, argv, "pcl_create");
 
    ros::NodeHandle nh;
    ros::Publisher pcl_pub = nh.advertise<sensor_msgs::PointCloud2> ("pcl_output", 1);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud;
    sensor_msgs::PointCloud2 output;
 
    // Fill in the cloud data
    cloud.width  = 100;
    cloud.height = 1;
    cloud.points.resize(cloud.width * cloud.height);
 
    for (size_t i = 0; i < cloud.points.size (); ++i)
    {
        cloud.points[i].x = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
        cloud.points[i].y = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
        cloud.points[i].z = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
    }
 
    //Convert the cloud to ROS message
    pcl::toROSMsg(cloud, output);
    output.header.frame_id = "odom";
 
    ros::Rate loop_rate(1);
    while (ros::ok())
    {
        pcl_pub.publish(output);
        ros::spinOnce();
        loop_rate.sleep();
    }
 
    return 0;
}

4、修改cmakelist.txt内容

cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3)
project(chapter10_tutorials)
find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS
  pcl_conversions
  pcl_ros
  roscpp
  sensor_msgs
  rospy
)
 
find_package(PCL REQUIRED)
catkin_package()
 
include_directories(
  ${catkin_INCLUDE_DIRS}
  ${PCL_INCLUDE_DIRS}
)
 
link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})
 
 
add_executable(pcl_create src/pcl_create.cpp)
target_link_libraries(pcl_create ${catkin_LIBRARIES} ${PCL_LIBRARIES})
 

5、进入工作空间编译包

cd ~/catkin_ws
catkin_make --pkg chapter10_tutorials

6、若编译成功，新窗口打开ros，新窗口运行pcl_create节点

roscore
rosrun chapter10_tutorials pcl_create

7、新窗口打开rviz，add topic"pcl_output"，Global options 设置Frame为odom

rviz