velodyne的数据结构以及如何自定义一个点云库

velodyne的数据结构以及如何自定义一个点云库

velodyne的数据结构以及如何自定义一个点云库

velodyne数据结构

对于数据结构/velodyne_points，有三个返回值：

1. point: 坐标（x,y,z）
2. intensity: 反射值强度(0~255)
3. ring: 第几线激光束(0~15)

· point就是雷达返回的点的坐标；
· 激光雷达除了返回距离之外，还返回反射值强度(Intensity)，不同的障碍物材质反射的激光束的强度(Intensity)不同。Velodyne 测量 1m - 100m 物体的反射率（距离小于一米的点应该被忽略），其反射率的标定文件存储在VLP-16内置的FPGA中。当反射为漫反射（Diffuse Reflector）时，反射率的数值为0～100；当反射为逆反射（Retro-Reflector）时，数值为101～255。在Velodyne的配置页面中可以选择反射模型： Strongest， Last 或 Dual。

自定义一个点云库

先看一下代码 ：

namespace plane_ground_filter
struct PointXYZIRL
{PCL_ADD_POINT4D;           //这将添加成员x,y,z，他们可以用point访问float intensity;           //反射值强度uint16_t ring;             //激光的环数(说明是第几根线)uint16_t label;            EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW  //确保new操作符对齐操作
} EIGEN_ALIGN16;                 //强制SSE对齐

EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW 是Eigen库的一个涉及字节对齐的问题，这个是对于固定维数的矩阵(雷达数据)会出现的错误，动态维数的矩阵不存在这样的问题。

下面是关于将PCL类型的点云数据转换为我们自定义的数据类型的代码：

SLRPointXYZIRL point;   //Plane_ground_filter::PointXYZIRL point
for (size_t i = 0; i < laserCloudIn.points.size(); i++)
{point.x = laserCloudIn.points[i].x;point.y = laserCloudIn.points[i].y;point.z = laserCloudIn.points[i].z;point.intensity = laserCloudIn.points[i].intensity;  point.ring = laserCloudIn.points[i].ring;  point.label = 0u; // 0 means unclusterg_all_pc->points.push_back(point);
}