• 三维目标检测之ROS可视化

    实验室有一个镭神C16的激光雷达，最近在我这，想拿来玩一玩。本意是做一个实时的检测，通过ROS获取激光雷达的激光点云，用pointpillars模型来进行实时的三维目标检测任务。但是镭神c16这一个激光雷达，不太好处理，目前只能用自带的驱动，进行一个实时的显示。所以下边的思路就是，先存储镭神c16的点云数据，再用ros进行三维目标检测。

    1. 思路：

      通过ros来实现点云消息的订阅和检测框bbox消息的发布，来实现一个检测效果的可视化功能。

    2. 实验环境：

    • Ubuntu16.04
    • cuda 10.1
    • ros-kinetic
      检测环境主要依托OpenPCDet，环境搭建可参考我的这篇博客

    3. 步骤：

    1. 前提条件

    已经搭建过了OpenPCDet。
    已经搭建了ROS环境，我用的是kinetic版本，用其他版本应该也可以。

    2. 编译环境

    创建一个工作空间并进入

    mkdir -p ~/pointpillars_ros/src
cd pointpillars_ros/src

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    将ROS包复制或者克隆到当前文件夹下

    git clone https://github.com/BIT-DYN/pointpillars_ros
cd ..

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    编译

    # 进入到搭建好的openpcdet环境
conda activate openpcdet
pip install --user rospkg catkin_pkg
pip install pyquaternion
# 因为我用的是kinetic，所以需要安装pcl-ros，以上版本不用安装
sudo apt-get install ros-kinetic-pcl-ros
sudo apt-get install ros-kinetic-jsk-recognition-msg
sudo apt-get install ros-kinetic-jsk-rviz-plugins
## 注意，执行catkin_make时，在最外层的文件夹下，也就是我例子中的~/pointpillars_ros
catkin_make

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    迁移OpenPCDet中的一些文件

    为保险起见，我将下边这些文件全部放入到src/pointpillars/tools文件夹下了。

    修改代码

    ros.py代码

    # 下边的路径改成自己的
sys.path.append("/home/ubuntu/pointpillars_ros/src/pointpillars_ros") # Line 22
# 54行后边
""" Initialize ros parameters """
config_path = rospy.get_param("/config_path", "/home/ubuntu/pointpillars_ros/src/pointpillars_ros/tools/cfgs/kitti_models/pointpillar.yaml")
ckpt_path = rospy.get_param("/ckpt_path", "/home/ubuntu/pointpillars_ros/src/pointpillars_ros/tools/models/pointpillar.pth")
# 订阅的激光点云名字，改成自己的，我用的是kitti的.bag文件
self.sub_velo = rospy.Subscriber("/kitti/velo/pointcloud", PointCloud2, self.lidar_callback, queue_size=1,  buff_size=2**12)

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    launch/pointpillars.launch代码

    <launch>
# 主要修改下边第一行
  <node pkg="rosbag" type="play" name="player" output="log" args="-l /media/ubuntu/ximing/dataset/ros_kitti/bag/2011_10_03/kitti_2011_10_03_drive_0027_synced.bag" />
  <node name="pointpillars_ros" type="ros.py" pkg="pointpillars_ros" output="screen"/>
  <node type="rviz" name="rviz" pkg="rviz" args="-d $(find pointpillars_ros)/launch/pointpillars.rviz" />
launch>

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    launch/pointpillars.rviz代码
    主要修改你所用的话题的名字，我改了点云和图像的名字
    在这里插入图片描述

    3. 运行

    执行下边的命令

    conda activate openpcdet
source ~/pointpillars_ros/devel/setup.bash
roslaunch pointpillars_ros pointpillars.launch

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    4. 图片效果：

    我使用kitti原数据的某一段时间，转成.bag格式，用pointpillars的模型进行测试的，效果也不行，猜测原因可能是1.旋转矩阵参数没有修改;2.激光点云显示的跟检测框有延时，不能很好匹配;3.第三点可能就是模型不行(可能性不大)。
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述下图是用雷神c16雷达在实验室采集的30秒的数据，不到1分钟，696MB。
    在这里插入图片描述
    目前用rosbag record存储了一些雷神C16激光雷达的数据，还不太会使用雷达实时读取，实时检测。后期再想办法吧。

    5. 视频效果

    哔哩哔哩

    6. 主要参考资料:

      非常感谢这些网友分享的开源资料，让一个小白的我，也能快速demo出一个效果。

    遇到的问题，解决办法：

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/jiachang98/article/details/126106126