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ros AngleAxisd

时间: 2025-03-05 08:45:27 浏览: 31
### 关于ROS中`AngleAxisd`的使用 在ROS环境中,特别是涉及到三维旋转和平移的操作时,Eigen库是一个非常重要的工具。对于`AngleAxisd`的具体应用,在处理角度轴表示法方面尤为突出。 #### `AngleAxisd`定义与初始化 `AngleAxisd`属于Eigen几何模块的一部分,用于描述绕指定轴旋转一定角度的姿态变换。创建一个`AngleAxisd`对象可以通过给定的角度和单位向量来完成: ```cpp #include <Eigen/Geometry> // 定义沿z轴旋转90度(π/2弧度)的一个角轴实例 double angle = M_PI / 2; Eigen::Vector3d axis(0, 0, 1); Eigen::AngleAxisd rotation_vector(angle, axis); ``` 此段代码展示了如何利用C++中的Eigen库构建一个代表特定旋转动作的对象[^1]。 #### 将`AngleAxisd`转换为其他形式 为了方便与其他姿态表达方式交互,可以轻松地把`AngleAxisd`转成四元数或者矩阵等形式: ```cpp // 转换成四元数 Eigen::Quaterniond quaternion(rotation_vector); // 或者转换成旋转矩阵 Eigen::Matrix3d rotation_matrix = rotation_vector.toRotationMatrix(); ``` 这些方法使得不同坐标系之间的转换变得更加直观简单。 #### 应用场景举例 当需要执行诸如机器人关节运动规划之类的任务时,可能经常要用到这种基于角度轴的方式来进行精确控制。比如设置机械臂末端执行器相对于基座的位置变化等操作都可以通过这种方式实现高效计算[^2]。
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#include <ros/ros.h> #include <sensor_msgs/PointCloud2.h> #include <sensor_msgs/point_cloud_conversion.h> #include #include #include #include <Eigen/Dense> #include <sensor_msgs/CameraInfo.h> #include #include <cuda_runtime.h> // 添加CUDA运行时头文件 #include <device_launch_parameters.h> // 添加内核启动参数头文件 using namespace std; using namespace pcl; using namespace Eigen; // 全局变量:存储接收的点云、图像和相机参数 sensor_msgs::PointCloud2 cloud1, cloud2, cloud3; Matrix3d K; sensor_msgs::Image rgb_image; bool rgb_received = false; bool K_initialized = false; bool cloud1_received = false; bool cloud2_received = false; bool cloud3_received = false; // 回调函数:处理 camera_1 的深度点云 void callback1(const sensor_msgs::PointCloud2ConstPtr& msg) { cloud1 = *msg; cloud1_received = true; } // 回调函数:处理 camera_2 的点云 void callback2(const sensor_msgs::PointCloud2ConstPtr& msg) { cloud2 = *msg; cloud2_received = true; } // 回调函数:处理 camera_3 的深度点云 void callback3(const sensor_msgs::PointCloud2ConstPtr& msg) { cloud3 = *msg; cloud3_received = true; } // 6.3 update rgb callback函数:处理 RGB 图像 void rgbCallback(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg) { rgb_image = *msg; rgb_received = true; } // 回调函数:处理相机内参 void cameraInfoCallback(const sensor_msgs::CameraInfoConstPtr& msg) { K << msg->K[0], msg->K[1], msg->K[2], msg->K[3], msg->K[4], msg->K[5], msg->K[6], msg->K[7], msg->K[8]; K_initialized = true; } //cuda kernel // 新增CUDA内核函数(需放在transformPointCloud之前) __global__ void transformPointsKernel( const pcl::PointXYZRGB* __restrict__ input_points, // 输入点云(GPU内存) pcl::PointXYZRGB* __restrict__ output_points, // 输出点云(GPU内存) const float* __restrict__ transform_matrix, // 4x4变换矩阵(前12个元素,行优先) int num_points) // 点云数量 { int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (idx < num_points) { // 从输入点获取坐标 float x = input_points[idx].x; float y = input_points[idx].y; float z = input_points[idx].z; // 矩阵乘法(4x4矩阵前3行) float tx = transform_matrix[0]*x + transform_matrix[1]*y + transform_matrix[2]*z + transform_matrix[3]; float ty = transform_matrix[4]*x + transform_matrix[5]*y + transform_matrix[6]*z + transform_matrix[7]; float tz = transform_matrix[8]*x + transform_matrix[9]*y + transform_matrix[10]*z + transform_matrix[11]; // 写入输出点(保留RGB信息) output_points[idx].x = tx; output_points[idx].y = ty; output_points[idx].z = tz; output_points[idx].rgba = input_points[idx].rgba; } } // 点云变换函数:应用平移和欧拉角变换 sensor_msgs::PointCloud2 transformPointCloud(const Vector3d& translation, const Vector3d& euler_angles, const sensor_msgs::PointCloud2& cloud) { // 分解欧拉角为绕各轴的旋转(Z-Y-X顺序,外旋) AngleAxisd yawAngle(euler_angles[2], Vector3d::UnitZ()); // 绕Z轴旋转(偏航角) AngleAxisd pitchAngle(euler_angles[1], Vector3d::UnitY()); // 绕Y轴旋转(俯仰角) AngleAxisd rollAngle(euler_angles[0], Vector3d::UnitX()); // 绕X轴旋转(翻滚角) // 通过四元数计算旋转矩阵(确保顺序正确) Quaterniond quaternion = yawAngle * pitchAngle * rollAngle; Matrix3d rotation_matrix = quaternion.toRotationMatrix(); // 构建4x4变换矩阵(平移+旋转) Matrix4d transform_matrix = Matrix4d::Identity(); transform_matrix.block<3, 3>(0, 0) = rotation_matrix; transform_matrix.block<3, 1>(0, 3) = translation; // 转换ROS点云到PCL点云(含RGB信息) pcl::PointCloud pcl_cloud; pcl::fromROSMsg(cloud, pcl_cloud); int num_points = pcl_cloud.size(); if (num_points == 0) return cloud; // ---------------- CUDA加速部分 ---------------- // 1. 准备变换矩阵(转换为float数组,前12个元素) float h_transform[12]; for (int i = 0; i < 3; ++i) { for (int j = 0; j < 3; ++j) { h_transform[i*4 + j] = transform_matrix(i, j); // 旋转部分 } h_transform[i*4 + 3] = transform_matrix(i, 3); // 平移部分 } // 2. 分配GPU内存 pcl::PointXYZRGB* d_input_points; pcl::PointXYZRGB* d_output_points; float* d_transform; cudaMalloc(&d_input_points, num_points * sizeof(pcl::PointXYZRGB)); cudaMalloc(&d_output_points, num_points * sizeof(pcl::PointXYZRGB)); cudaMalloc(&d_transform, 12 * sizeof(float)); // 3. 拷贝数据到GPU cudaMemcpy(d_input_points, pcl_cloud.points.data(), num_points * sizeof(pcl::PointXYZRGB), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_transform, h_transform, 12 * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); // 4. 启动CUDA内核(256线程/块) int block_size = 256; int grid_size = (num_points + block_size - 1) / block_size; transformPointsKernel<<<grid_size, block_size>>>(d_input_points, d_output_points, d_transform, num_points); cudaDeviceSynchronize(); // 等待内核执行完成 // 5. 拷贝结果回CPU cudaMemcpy(pcl_cloud.points.data(), d_output_points, num_points * sizeof(pcl::PointXYZRGB), cudaMemcpyDeviceToHost); // 6. 释放GPU内存 cudaFree(d_input_points); cudaFree(d_output_points); cudaFree(d_transform); // ---------------- CUDA加速部分结束 ---------------- // 转换回ROS点云格式并输出日志 sensor_msgs::PointCloud2 transformed_cloud; pcl::toROSMsg(pcl_cloud, transformed_cloud); transformed_cloud.header = cloud.header; return transformed_cloud; } //cuda kernal __global__ void filterKernel( const pcl::PointXYZRGB* input, pcl::PointXYZRGB* output, int* count, float z_max, float z_min, float x_min, float x_max, float y_min, float y_max, int num_points) { int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if(idx < num_points) { if(input[idx].z >= z_min && input[idx].z <= z_max && input[idx].x >= x_min && input[idx].x <= x_max && input[idx].y >= y_min && input[idx].y <= y_max) { int pos = atomicAdd(count, 1); output[pos] = input[idx]; } } } // 点云过滤函数:根据空间范围过滤点 sensor_msgs::PointCloud2 filterPointCloud(const sensor_msgs::PointCloud2& cloud, double z_min, double z_max , double x_min, double x_max, double y_min, double y_max) { pcl::PointCloud pcl_cloud; pcl::fromROSMsg(cloud, pcl_cloud); const int num_points = pcl_cloud.size(); if(num_points == 0) return cloud; // 分配GPU内存 pcl::PointXYZRGB *d_input, *d_output; int *d_count; cudaMalloc(&d_input, num_points * sizeof(pcl::PointXYZRGB)); cudaMalloc(&d_output, num_points * sizeof(pcl::PointXYZRGB)); cudaMalloc(&d_count, sizeof(int)); cudaMemset(d_count, 0, sizeof(int)); // 初始化计数器为0 // 数据拷贝到GPU cudaMemcpy(d_input, pcl_cloud.points.data(), num_points * sizeof(pcl::PointXYZRGB), cudaMemcpyHostToDevice); // 启动内核(256线程/块) int block_size = 256; int grid_size = (num_points + block_size - 1) / block_size; filterKernel<<<grid_size, block_size>>>( d_input, d_output, d_count, (float)z_max, (float)z_min, (float)x_min, (float)x_max, (float)y_min, (float)y_max, num_points ); cudaDeviceSynchronize(); // 获取过滤后的点数并拷贝结果回CPU int h_count; cudaMemcpy(&h_count, d_count, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost); pcl::PointCloud filtered_cloud; filtered_cloud.resize(h_count); cudaMemcpy(filtered_cloud.points.data(), d_output, h_count * sizeof(pcl::PointXYZRGB), cudaMemcpyDeviceToHost); // 释放GPU内存 cudaFree(d_input); cudaFree(d_output); cudaFree(d_count); // 转换回ROS消息格式 sensor_msgs::PointCloud2 filtered_msg; pcl::toROSMsg(filtered_cloud, filtered_msg); filtered_msg.header = cloud.header; return filtered_msg; } // 点云合并函数:合并多个点云并去重(简单叠加,无点云密度处理) sensor_msgs::PointCloud2 mergePointClouds(const sensor_msgs::PointCloud2& cloud3_filtered, const sensor_msgs::PointCloud2& cloud1_transformed, const sensor_msgs::PointCloud2& cloud2_transformed) { PointCloud pcl_cloud3, pcl_cloud1, pcl_cloud2, merged_cloud; fromROSMsg(cloud3_filtered, pcl_cloud3); fromROSMsg(cloud1_transformed, pcl_cloud1); fromROSMsg(cloud2_transformed, pcl_cloud2); pcl_cloud3 += pcl_cloud1; pcl_cloud3 += pcl_cloud2; sensor_msgs::PointCloud2 merged_msg; pcl::toROSMsg(pcl_cloud3, merged_msg); merged_msg.header = cloud3.header; return merged_msg; } int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "point_cloud_merger"); ros::NodeHandle nh; ros::Subscriber info_sub = nh.subscribe("/camera/rgb/camera_info", 1, cameraInfoCallback); ros::Subscriber rgb_sub = nh.subscribe("/camera/rgb/image_rect_color", 1, rgbCallback); // 订阅各传感器话题 // ros::Subscriber sub1 = nh.subscribe("/camera_1/PointCloud2", 1, callback1); ros::Subscriber sub1 = nh.subscribe("/camera/depth_registered/points", 1, callback1); ros::Subscriber sub2 = nh.subscribe("/camera_2/depth/points", 1, callback2); ros::Subscriber sub3 = nh.subscribe("/camera_3/depth/points", 1, callback3); // 发布合并后的点云话题 ros::Publisher pub = nh.advertise<sensor_msgs::PointCloud2>("/merged_point_cloud", 5); ros::Rate rate(10); // 10Hz循环处理 while (ros::ok()) { if (K_initialized && cloud1_received && cloud2_received && cloud3_received) { // 1. 对点云进行过滤(示例参数,需根据场景调整) sensor_msgs::PointCloud2 cloud1_filtered = filterPointCloud(cloud1, 0.0, 2.5, -3, 3, -5, 5); sensor_msgs::PointCloud2 cloud2_filtered = filterPointCloud(cloud2, 1.87 , 2.6, -3, 1.4, -0.65, 0.65); sensor_msgs::PointCloud2 cloud3_filtered = filterPointCloud(cloud3, 1.87 , 2.6, -1.4, 1.5, -0.65, 0.65); // sensor_msgs::PointCloud2 cloud2_filtered = filterPointCloud(cloud2, 1.87 , 2.33, -2, 2, -1, 0.9); // sensor_msgs::PointCloud2 cloud3_filtered = filterPointCloud(cloud3, 1.87 , 2.33, -2, 2, -1, 0.9); // 2. 对camera_2和camera_3的点云进行坐标变换(示例外参,需实际校准) sensor_msgs::PointCloud2 cloud1_transformed = transformPointCloud( Eigen::Vector3d(-2.94897, 0.05, 0.906158), Eigen::Vector3d(0.0017, -0.0249, -1.5884), cloud1_filtered ); sensor_msgs::PointCloud2 cloud2_transformed = transformPointCloud( Eigen::Vector3d(-2.1, 0, 0.0), Eigen::Vector3d(0, 0, 0), cloud2_filtered ); // 3. 合并处理后的点云 sensor_msgs::PointCloud2 merged_msg = mergePointClouds( cloud3_filtered, cloud1_transformed, cloud2_transformed ); // 4. 发布合并结果 merged_msg.header.stamp = ros::Time::now(); // merged_msg.header.frame_id = cloud2.header.frame_id; // 使用camera_2的坐标系作为全局坐标系 pub.publish(merged_msg); // 5. 重置标志位,准备下一次处理 cloud1_received = false; cloud2_received = false; cloud3_received = false; } ros::spinOnce(); rate.sleep(); // 控制循环频率 } return 0; } 这是我的代码,请学习一下,如何修改,形成一份发明专利交底书。

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