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运行LVI-SAM,并打开rqt_graph,查看节点关系如图所示:
激光雷达原始数据的topic为/points_raw,观察发现它仅被imageProjection节点订阅,因此我们分析这个节点。
imageProjection节点订阅三个节点:points_raw节点、imu_raw节点、和imu_propagate_ros节点,并被cloud_info节点订阅。(rviz可视化部分暂不考虑)
可以猜想出,imageProjection节点的主要功能是将点云投影变成类似于图片的格式,进行一些预处理方便后续的slam过程。
- int main(int argc, char** argv)
- {
- ros::init(argc, argv, "lidar");
- 本node的主要工作都体现在ImageProjection的构造函数当中
- ImageProjection IP;
-
- ROS_INFO("\033[1;32m----> Lidar Cloud Deskew Started.\033[0m");
- 创建三个相同的线程,在A线程忙碌的时候启用B线程,A,B线程都忙碌的时候启用C线程
- ros::MultiThreadedSpinner spinner(3);
- spinner.spin();
-
- return 0;
- }
ParamServer是一个重要的类,它的子类包括:
- FeatureExtraction
-
-
- IMUPreintegration
-
-
- ImageProjection
-
-
- mapOptimization
它的成员包括:
上述ros参数均可以根据名称判断其含义,且与param_lidar.yaml参数文件紧密关联。
在主函数当中,主要依靠的就是ImageProjection类的构造函数,因此重点分析它,结合以上ImageProjection类成员变量和成员函数的解读可以很容易看懂其过程。
- ImageProjection():
- deskewFlag(0) // 去畸变标志位置零
- {
- // 订阅imu原始数据,回调函数负责将测量信息坐标变换到激光雷达并存储到队列
- subImu = nh.subscribe<sensor_msgs::Imu> (imuTopic, 2000, &ImageProjection::imuHandler, this, ros::TransportHints().tcpNoDelay());
- // 订阅Odom原始数据,此Odom来自于VIS,可能早于点云采集时间,也可能稍晚于点云采集时间,回调函数负责将位姿信息存放到队列
- subOdom = nh.subscribe<nav_msgs::Odometry> (PROJECT_NAME + "/vins/odometry/imu_propagate_ros", 2000, &ImageProjection::odometryHandler, this, ros::TransportHints().tcpNoDelay());
- // 订阅原始点云,回调函数负责检查、获取对齐的imu帧旋转矩阵、获取相邻帧的位姿变换、点云投影成图片从而使点云有序化,最后把去畸变有序化点云和自定义格式点云发布出去
- subLaserCloud = nh.subscribe<sensor_msgs::PointCloud2>(pointCloudTopic, 5, &ImageProjection::cloudHandler, this, ros::TransportHints().tcpNoDelay());
-
-
- // 发布处理过后的点云和自定义格式的点云
- pubExtractedCloud = nh.advertise<sensor_msgs::PointCloud2> (PROJECT_NAME + "/lidar/deskew/cloud_deskewed", 5);
- pubLaserCloudInfo = nh.advertise<lvi_sam::cloud_info> (PROJECT_NAME + "/lidar/deskew/cloud_info", 5);
-
-
- // 为下一次处理分配内存空间并重置所有参数
- allocateMemory();
- resetParameters();
-
-
- // 设置控制台输出信息
- pcl::console::setVerbosityLevel(pcl::console::L_ERROR);
- }
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