ros开源物体检测_ROS传感器之LIDAR简介

一.概念

LIDAR&＃xff0c;全称Light Detection And Ranging&＃xff0c;即激光检测和测距&＃xff0c;通常称为激光雷达。其功能是利用激光检测物体以及测量与物体之间的距离。

二.分类

不同的分类标准&＃xff0c;有不同的分类结果。通常有两类分类标准&＃xff0c;按照线束可分为两类&＃xff1a;一是单线激光雷达&＃xff0c;二是多线激光雷达。单线激光雷达的数据可以看做是一定高度的一排点阵&＃xff0c;多线激光雷达的数据包含高度信息&＃xff0c;可以看做是一个面。按照机械性质又可分为机械激光雷达和固态激光雷达&＃xff0c;目前主流市场以机械激光雷达为主。

三.原理

机械激光雷达原理可以简化理解为一个发射器&＃xff0c;一个接收器和一个旋转镜面&＃xff0c;发射器周期向旋转镜面发射光束&＃xff0c;由镜面折射出去&＃xff0c;此光束经过障碍物反射后&＃xff0c;由接收器接收&＃xff0c;统计时间&＃xff0c;然后根据光速&＃xff0c;计算距离。镜面不停旋转&＃xff0c;镜面旋转一周&＃xff0c;相当于激光雷达扫描一周&＃xff0c;可以获取一帧激光雷达数据。

四.输出

激光雷达的直接输出主要包含两部分&＃xff1a;一是距离点&＃xff0c;代表物体与激光雷达之间的距离&＃xff1b;二是反射强度&＃xff0c;不同的物体其反射强度不同&＃xff0c;在特定场景下&＃xff0c;利用反射强度&＃xff0c;可以识别物体&＃xff0c;例如车道线检测。

五.作用

激光雷达与IMU和GPS在作用上有一个显著差异点&＃xff0c;IMU与GPS测量自身信息&＃xff0c;激光雷达测量的是环境信息&＃xff0c;并可以根据环境信息&＃xff0c;反推自身信息。在自动驾驶或者机器人领域&＃xff0c;测量自身信息&＃xff0c;在称之为定位&＃xff0c;测量环境信息&＃xff0c;称之为感知&＃xff0c;建图本质上属于感知。

六.数据特性

在机器人和自动驾驶领域&＃xff0c;基于激光雷达的方案比较成熟&＃xff0c;这与其优势的数据特性有关。具体如下&＃xff1a;

1. 测量信息比较多&＃xff1a;物体三维信息&＃xff0c;包括位置和速度&＃xff0c;形状&＃xff0c;材料等。
2. 不受光线影响&＃xff1a;这点决定其可以全天候工作。其缺陷是易受天气影响&＃xff0c;还有一点是相对于其他传感器&＃xff0c;激光雷达成本比较高&＃xff0c;不利于产品商业化量产&＃xff0c;不过近几年&＃xff0c;随着激光雷达技术的发展&＃xff0c;其成本也逐渐降低。

七.ROS中LIDAR数据表示

1. sensor_msgs/LaserScan

sensor_msgs/LaserScan是激光雷达基本数据类型&＃xff0c;其所描述的是一次扫描的数据&＃xff0c;包括扫描角度、时间以及扫描距离等&＃xff0c;执行以下命令&＃xff1a;

执行效果&＃xff1a;

header项同前文GPS(ROS传感器之GPS简介)&＃xff0c; angle_min扫描起始角度&＃xff0c; angle_max扫描结束角度&＃xff0c; angle_increment两次扫描间隔的角度&＃xff0c; time_increment两次扫描的时间间隔&＃xff0c; scan_time此帧数据产生的时间&＃xff0c;机械激光雷达数据点&＃xff0c;是由旋转扫描产生&＃xff0c;所以同一帧的每个点产生的时间都不一样&＃xff0c; scan_time要表示整帧数据的时间&＃xff0c;一般取第一帧和最后一帧的平均时间&＃xff0c;或者使用GPS时间&＃xff0c;这个后续再详细介绍。range_min最小有效距离&＃xff0c; range_max最大有效距离&＃xff0c; ranges所有扫描点的距离&＃xff0c; intensities所有扫描点的反射强度。

2. sensor_msgs/PointCloud2

sensor_msgs/PointCloud2代表点云数据&＃xff0c;pcl是点云库&＃xff0c;专门处理点云数据&＃xff0c;通过将 sensor_msgs/LaserScan格式先转化为 sensor_msgs/PointCloud2格式&＃xff0c;然后可以调用pcl算法&＃xff0c;处理数据。执行以下命令&＃xff1a;

执行效果&＃xff1a;

header项同前文GPS(ROS传感器之GPS简介)&＃xff0c;height表示高度&＃xff0c;width表示宽度&＃xff0c;可以把一帧点云数据看成图像数据&＃xff0c;一个点对应一个像素&＃xff0c;宽和高也与之对应。is_bigendian数据存储是否按照小端存储&＃xff0c; point_step表示一个点所占的字节数&＃xff0c; row_step表示一行点所占的字节数&＃xff0c; is_dense表示数据是否有效&＃xff0c; data实际存储点云数据&＃xff0c; fields表示每一个点云所包含的格式&＃xff0c;可以按照 fields区域把点云数据解析出来。以下是激光雷达 velodyne的一帧点云数据&＃xff0c;我们以此进一步说明此结构

header代表本帧时间戳、序列号&＃xff0c; frame_id设置为 velodyne&＃xff1b;height为1&＃xff0c; width为55823&＃xff0c;所以此帧点云数&＃xff1a;height×width&＃61;1×55823&＃61;55823&＃xff0c; point_step为32&＃xff0c;代表一个点占32字节&＃xff0c; row_step为1786336&＃xff0c;此数据代表一行所占的字节数&＃xff1a;point_step×width&＃61;32×55823&＃61;1786336&＃xff1b;此帧总的自己数&＃xff1a;row_step×height&＃61;1786336×1&＃61;1786336&＃xff0c; fields表示一个点的结构&＃xff0c;x、y、z代表三维坐标&＃xff0c; intensity代表反射强度&＃xff0c; ring表示圈的序列号。fields中name代表 field name&＃xff0c;offset代表一个点结构内的起始地址&＃xff0c;datatype代表field数据类型&＃xff0c;count代表field的个数。早期还有一个结构&＃xff1a;sensor_msgs/PointCloud&＃xff0c;也是表示点云数据&＃xff0c;目前已经淘汰。

八. 小结

本篇介绍激光雷达的基本概念和原理&＃xff0c;以及在ros系统中激光雷达数据的两种表达方式。下一篇以Velodyne为例&＃xff0c;介绍如何获取&＃xff0c;解析以及使用激光雷达数据。