从无组织的典型扫描模式LIDAR生成图像，点云数据

Question

我希望你们一切都好 我有一个Livox Mid 70。具有这样的扫描模式。 scan_pattern ，这取决于时间并创建整个场景。

我使用ROS从perticular主题中获取数据并创建Numpy数组。

def callback(data):

    pc = rNp.numpify(data)
    points = np.zeros((pc.shape[0], 4))
    points[:,0]=pc['x']
    points[:,1]=pc['y']
    points[:,2]=pc['z']
    points[:,3]=pc['intensity']
    po = np.array(points, dtype=np.float32)

然后，我创建了一个（x，y）数组，其中包含该点cloud数据的x和y坐标，并尝试像这样扩展它：

p = (arr/np.max(arr)*255).astype(np.uint8) #arr = (x, y) numpy array

但是不幸的是，它没有给我任何可理解的图片，

然后我尝试了ROS命令：

rosrun pcl_ros convert_pointcloud_to_image input:=/livox/lidar output:=/img

但是错误msg是：

[ERROR] [1651119689.192807544]: Input point cloud is not organized, ignoring!

我在Matlab IE PCorbanize上看到了一些技术，但是要使用此技术，我需要给它一些参数，例如

params = lidarParameters（sensOrname，horizo​​ntalresolution）params = LIDARPARAMETER（垂直分辨，垂直养殖，水平分辨率） params = lidarParameters（垂直贝方，水平分辨率） params = lidarParameters（___，hiforontalfov = hiforontalfov）

，但该激光雷达没有任何水平或垂直分辨率，梁角 因此，可能我不能使用此功能来组织此PCL数据。

我的问题：

1. 如何组织这些无组织的PCL数据并从中创建图像？
2. 是否可以从cv2.imshow（）查看此图像？

Answer 1

答案：

1. 如果需要的话，请在书面节点（最佳python）中从LIDAR发出的PointCloud2消息（只有当扫描模式需要时间进行整个示例2s以进行整个扫描时）。看一下它们不需要的Velodyne激光片，因为飞机扫描激光雷达，即从运行的第一秒开始就完成了详细的图像。正如我提到的，只有在您的LIDAR具有lissajous扫描模式时（）或另一个需要时间进行完整的场景扫描。

   案例1：扫描模式需要时间：自定义缓冲时间（1s，2s或4s ...） - 与您的附带扫描模式相比）。然后您进行了整个扫描。

   案例2：扫描模式不需要任何缓冲时间：从头开始，详细扫描，通常不是必需的

   在下一步中，您应该使用此节点：
   

   此节点传递您的PointCloud2消息，并从Bird's Eye View生成图像。我在论文中使用了这个节点，并改变了一些事情，以便于理解和更好的解决方案。我可以与您共享此文件，或者如果您想自己探索此节点，并且需要不时需要帮助，例如更改LiDAR位置，更改Cell_Resolution（缩放顶视图缩放到您的图像），图像颜色等。另外，我还使用来自LiDAR的给定数据添加图像颜色通道的编码：强度，密度，高度（仅在原始代码中进行高度编码）。

2. 使用OpenCV，您可以将此图像视为打开的窗口，也可以将其视为RVIZ中已发布的主题。