首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用usb摄像头创建rosbag文件提供摄像头图像作为sensor_msgs/CompressedImage和odometry作为nav_msgs/Odometry

使用USB摄像头创建rosbag文件,提供摄像头图像作为sensor_msgs/CompressedImage和odometry作为nav_msgs/Odometry,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 首先,确保已经安装了ROS(Robot Operating System)并设置好工作空间。
  2. 连接USB摄像头到计算机,并确保摄像头被正确识别。
  3. 创建一个ROS包,可以使用以下命令在终端中执行:
  4. 创建一个ROS包,可以使用以下命令在终端中执行:
  5. 进入ROS包目录,并创建一个launch文件,用于启动摄像头节点和odometry节点。在终端中执行以下命令:
  6. 进入ROS包目录,并创建一个launch文件,用于启动摄像头节点和odometry节点。在终端中执行以下命令:
  7. 编辑camera_odometry.launch文件,添加以下内容:
  8. 编辑camera_odometry.launch文件,添加以下内容:
  9. 创建一个ROS节点用于订阅摄像头图像和odometry数据,并将它们保存为rosbag文件。在终端中执行以下命令:
  10. 创建一个ROS节点用于订阅摄像头图像和odometry数据,并将它们保存为rosbag文件。在终端中执行以下命令:
  11. 编辑camera_odometry_node.cpp文件,添加代码以实现订阅摄像头图像和odometry数据,并将它们保存为rosbag文件。示例代码如下:
  12. 编辑camera_odometry_node.cpp文件,添加代码以实现订阅摄像头图像和odometry数据,并将它们保存为rosbag文件。示例代码如下:
  13. 编译ROS包。在终端中执行以下命令:
  14. 编译ROS包。在终端中执行以下命令:
  15. 启动摄像头节点和odometry节点。在终端中执行以下命令:
  16. 启动摄像头节点和odometry节点。在终端中执行以下命令:
  17. 运行camera_odometry_node节点,开始保存摄像头图像和odometry数据到rosbag文件。在另一个终端中执行以下命令:
  18. 运行camera_odometry_node节点,开始保存摄像头图像和odometry数据到rosbag文件。在另一个终端中执行以下命令:
  19. 当需要停止保存数据时,按下Ctrl+C组合键停止camera_odometry_node节点。
  20. 生成的rosbag文件camera_odometry.bag将包含摄像头图像和odometry数据。

以上步骤描述了如何使用USB摄像头创建rosbag文件,提供摄像头图像作为sensor_msgs/CompressedImage和odometry作为nav_msgs/Odometry。请注意,具体的odometry节点和保存数据的方式可能需要根据实际需求进行调整和修改。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云ROS(Robot Operating System):https://cloud.tencent.com/product/ros
  • 腾讯云云服务器(CVM):https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 腾讯云对象存储(COS):https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 腾讯云区块链服务(BCS):https://cloud.tencent.com/product/bcs
  • 腾讯云人工智能(AI):https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 腾讯云物联网(IoT):https://cloud.tencent.com/product/iot
  • 腾讯云移动开发(Mobile):https://cloud.tencent.com/product/mobile
  • 腾讯云音视频(A/V):https://cloud.tencent.com/product/av
  • 腾讯云数据库(DB):https://cloud.tencent.com/product/db
  • 腾讯云网络安全(Security):https://cloud.tencent.com/product/security
  • 腾讯云云原生(Cloud Native):https://cloud.tencent.com/product/cloud-native
  • 腾讯云存储(Storage):https://cloud.tencent.com/product/storage
  • 腾讯云元宇宙(Metaverse):https://cloud.tencent.com/product/metaverse

请注意,以上链接仅供参考,具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

webotsros2笔记04-入城

通过前三课,一个案例通常包括如上一些文件,启动文件都在launch中。这里提供了5种启动模式。 ?...如果启动真实机器人使用: ros2 launch epuck_ros2 robot_launch.py 这里不做具体介绍,只以仿真为主! 红外传感器,摄像头LED灯布局 ?...将所有距离传感器组合在一起创建sensor_msgs/LaserScan,因此可以直接在SLAM软件包中使用它: ros2 topic echo /scan ? 相同的红外传感器充当光传感器。...与物理机器人驱动程序相比,没有sensor_msgs/CompressedImage,因为这些图像不需要通过网络传输的。...请注意,图像编码是BGRA。 里程计 标准ROS2消息nav_msgs/Odometry用于发布里程计数据。可以通过以下方式订阅: ros2 topic echo /odom ?

65110

ROS机器人程序设计(原书第2版)补充资料 (捌) 第八章 导航功能包集入门 navigation

在机器人上配置并使用导航功能包集本教程一步步介绍如何在机器人上运行导航功能包集。包括:使用tf发送变换,发布里程计信息,发布来自激光的传感器信息,基本的导航功能包集的配置。...在ROS上发布传感器数据流 这个教程提供发布两种类型的传感器数据的例子,即 sensor_msgs/LaserScan 消息sensor_msgs/PointCloud 消息。...It covers both publishing the nav_msgs/Odometry message over ROS, and a transform from a "odom" coordinate...配置并使用导航功能包集的全局规划器(Global Planner) 写一个全局路径规划器作为ROS的插件: 本教程展示了编写并作为插件在ROS中使用全局路径规划器的步骤。 ...Erratic 软件包erratic_navigation包含在Erratic机器人上运行导航功能包集的配置文件启动文件

60120

问答 | 怎么评价基于深度学习的deepvo,VINet?

作为语义地图匹配定位方案的补充,视觉惯性里程计(Visual Inertial Odometry)是一种融合图像视觉廉价惯性数据的组合定位方法。...它通过摄像头惯性器件的廉价结合,既可以有效抑制惯性器件的漂移,又可以克服视觉里程计(Visual Odometry)中的尺度、相对运动低帧率等问题,是实现低成本高精度定位的有效手段。...其中,CNN部分通过一个FlowNet来得到相邻帧间图像间的光流运动特征(1024维)。接着,使用一个常规的小型LSTM网络来处理IMU的原始数据,得到IMU数据下的运动特征。...利用LSTM对输入数据的不定长特性,完成了不同速率下的视觉惯性数据的特征学习融合。 有了融合的特征,那么问题来了,如何在神经网络中建模位姿呢? ?...在传统的VIO应用中,只要涉及到摄像头惯性器件的数据融合,就无法避开两种传感器的联合标定。传感器之间的标定可分为时间空间两个维度,在时间维度上称之为数据帧同步,在空间维度上称之为外参标定。

1.3K30

系列篇|事件相机-数据集与仿真器

而仿真器,是按照事件相机的成像原理,模拟其生成数据的样子,可以便于使用者采集自己想要的数据。 当然最重要的一点,是事件相机目前价格较高,许多人无法像买USB相机这样随性购买。...所以数据集仿真器可以极大程度方便研究的进行,同时避免了硬件使用过程中的各种各样的问题。...包括的数据集有:光流、图像恢复、VO与SLAM、图像分割、图像识别等。下面介绍一些围绕SLAM的数据集。...提供textrosbag两种格式) 这里重点介绍一款SLAM数据集,DAVIS 240C Datasets,伴随论文“The Event-Camera Dataset and Simulator: Event-based...主要提供了两种数据格式:便于ROS下运行的.bag格式,与更普遍的.zip文件(包含最基础的数据eventimage数据)。

1.6K20

LVI:激光雷达子系统的特征提取梳理

# Odometry ## 可用的相邻帧位姿变换,同样作为LIS帧间位姿变换的预测值 float32 odomX float32 odomY float32 odomZ float32 odomRoll...原始去畸变点云 sensor_msgs/PointCloud2 cloud_corner # extracted corner feature 角点组成的点云 sensor_msgs/PointCloud2...:abs(int(cloudInfo.pointColInd[i+1] - cloudInfo.pointColInd[i])); //// 相近点:在有序点云中顺序相邻,并且在距离图像上的列序号之差小于...这些数据对于featureExtraction节点是必要的,但是对于后续的过程没有意义,而且重新创建一个cloud_info实例是不方便的,因此在发布话题之前,lvi-sam对cloudInfo进行了一次...clear()函数的话只会改变数组的size,具体何时释放内存我们并不知道,而使用shrink_to_fit()函数可以明确地、主动地释放数组内存。

54520

Super odometry:以IMU为核心的激光雷达视觉惯性融合框架(ICRA2021)

作为回报,受约束的 IMU 里程计为视觉里程计激光里程计提供了预测. 3 系统概述 我们首先定义我们在整篇论文中使用的框架符号,它们在图 4(e)中指定。...因此,Super Odometry 使用 IMU 作为主要传感器。...由于相机 LiDAR 不是全局参考的,它们的里程计是基于机器人的第一个位姿,我们只使用它们的相对状态估计作为局部约束来纠正 IMU 预积分的偏差。...Key Insight:我们没有改进三维点集中的邻居搜索,而是在如何重用现有树的结构并避免在地图更新时重新创建新树上做出更多努力。...Visual-Inertial Odometry Factors 为了充分利用视觉激光雷达传感模式的融合,我们在相机视野内跟踪单目视觉特征激光点,并使用它们为视觉特征提供深度信息。

1.3K30

Open3d学习计划—7(RGBD测程法)

本系列学习计划有Blue同学作为发起人,主要以Open3D官方网站的教程为主进行翻译与实践的学习计划。...点云PCL公众号作为免费的3D视觉,点云交流社区,期待有使用Open3D或者感兴趣的小伙伴能够加入我们的翻译计划,贡献免费交流社区,为使用Open3D提供中文的使用教程。...读取RGBD图像 这个代码块是中读取两对Redwood格式的RGBD图像。我们提供了Redwood数据集的解释(在前一节有介绍)。...o3d.geometry.PointCloud.create_from_rgbd_image( target_rgbd_image, pinhole_camera_intrinsic) Note: Open3d假设彩色图像深度图像是同步的...min_depth max_depth:大于或小于指定深度的像素会被忽略。 可视化RGBD图像对 将RGBD图像对转换成点云并且一起渲染。

1.3K20

Super odometry:以IMU为核心的激光雷达视觉惯性融合框架(ICRA2021)

作为回报,受约束的 IMU 里程计为视觉里程计激光里程计提供了预测. 3 系统概述 我们首先定义我们在整篇论文中使用的框架符号,它们在图 4(e)中指定。...因此,Super Odometry 使用 IMU 作为主要传感器。...由于相机 LiDAR 不是全局参考的,它们的里程计是基于机器人的第一个位姿,我们只使用它们的相对状态估计作为局部约束来纠正 IMU 预积分的偏差。...Key Insight:我们没有改进三维点集中的邻居搜索,而是在如何重用现有树的结构并避免在地图更新时重新创建新树上做出更多努力。...Visual-Inertial Odometry Factors 为了充分利用视觉激光雷达传感模式的融合,我们在相机视野内跟踪单目视觉特征激光点,并使用它们为视觉特征提供深度信息。

1K20

ROS机器人操作系统资料与资讯(2018年6月)

该软件包提供了用SLAM构造器框架创建的几个2D激光同时定位映射算法(tinySLAM 3 ,vinySLAM 2 GMapping 1 )的实现。...评论问题 作为ROSIN项目的一部分,每月举行的质量工作组会议上讨论的主题之一是如何以及是否进一步采取这一努力。评论,批评建议比欢迎:请在质量1 话语组中讨论一个话题。...ROS Qt Creator插件为ROS工具创建了一个集中位置,以提高效率并简化任务。 强调: 安装已从使用debian安装方法更改为使用Qt安装程序框架。...一组新的视频教程分别贡献的弥敦道乔治分为五个部分: 安装 导入,生成运行设置 创建Hello World C ++ 构建Hello World 索引,自动完成代码样式 使用SphinxGitHub...添加了一组现有的ROS模板,以简化在Qt Creator中添加ROS特定文件。 其他更改 显示隐藏文件/文件夹,如.clang-format.rosinstall。

68010

测评活动分享

在点云PCL公众号相机测评活动的支持下,首先拿到了小觅相机,所以这篇文章将对小觅MYNTEYE-S1030-IR在ORB-SLAM2RTAB-Map两种SLAM方案下的效果进行测评,为了增强对比效果会和我自制双目摄像头进行对比...”, 1); message_filters::Subscriber right_sub(nh, “camera/right/image_raw”, 1); 改成现在启动文件发布的话题...::Subscriber right_sub(nh, "/camera/right/image_rect_color", 1); 将摄像头参数写入这个文件 /home.../q/packages/ORB_SLAM2/Examples/Stereo/my_EuRoC.yaml 启动摄像头 roslaunch stereo_usb_cam_stream_publisher.launch...总结:自制双目发布的图像是彩色的,rtabmap_ros 的三维图就具备彩色信息,这一点比MYNTEYE-S1030-IR标准版好一些,但是这两个开源项目都没有使用到小觅相机的IMU信息,所以这里只是单纯的从图像信息对两款相机测试两个开源项目的效果

2.1K30

SLAM综述(3)-视觉与惯导,视觉与深度学习SLAM

此外,VINS Fusion支持多种视觉惯性传感器类型(GPS、单摄像头+IMU、立体声摄像头+IMU,甚至仅立体摄像头)。它具有位置校准、时间对齐闭环检测等模块。 ?...Pix3D[37]从单个图像研究三维形状建模。 scan complete[38]是一种数据驱动的方法,它以场景的不完全三维扫描作为输入,并预测一个完整的三维模型以及每个体素的语义标签。...GANVO[48]使用一个无监督的学习框架,从未标记的图像中提取6-DoF姿态单目深度图,使用深度卷积生成对抗网络。...SLAM的未来可以预见,一种是基于智能手机或无人机(UAV)等嵌入式平台的SLAM,另一种是更加详细的场景或者物体的三维重建、场景理解深度学习。如何平衡实时性准确性是一个至关重要的开放性问题。...例如,目前对手机VIO的研究将视觉信息IMU信息结合起来,实现了两种传感器的优势互补,为SLAM的小型化低成本提供了非常有效的解决方案。

2.8K22

Paper Reading | VINet 深度神经网络架构

作为语义地图匹配定位方案的补充,视觉惯性里程计(Visual Inertial Odometry)是一种融合图像视觉廉价惯性数据的组合定位方法。...它通过摄像头惯性器件的廉价结合,既可以有效抑制惯性器件的漂移,又可以克服视觉里程计(Visual Odometry)中的尺度、相对运动低帧率等问题,是实现低成本高精度定位的有效手段。...其中,CNN部分通过一个FlowNet来得到相邻帧间图像间的光流运动特征(1024维)。接着,使用一个常规的小型LSTM网络来处理IMU的原始数据,得到IMU数据下的运动特征。...利用LSTM对输入数据的不定长特性,完成了不同速率下的视觉惯性数据的特征学习融合。 有了融合的特征,那么问题来了,如何在神经网络中建模位姿呢?...在传统的VIO应用中,只要涉及到摄像头惯性器件的数据融合,就无法避开两种传感器的联合标定。传感器之间的标定可分为时间空间两个维度,在时间维度上称之为数据帧同步,在空间维度上称之为外参标定。

73820

SLAM综述(2)-视觉SLAM

[6][7]给出了使用地面摄像头时没有明显视觉特征的环境中的实例 视觉传感器 基于视觉SLAM的最常用的传感器是相机,相机可以分为单眼相机,立体相机,RGB-D相机,事件相机等。...然后,红外摄像头将收集由于表面深度不同而引起的图案变化。TOF将测量激光飞行时间以计算距离。 事件摄像机:[9]说明了事件摄像机不是以固定的速率捕获图像,而是异步测量每个像素的亮度变化。...它使用基于稀疏模型的图像对齐来获得更快的速度。该更新版本扩展到了多个相机,包括鱼眼镜头折反射相机。CNN-SVO [29]是SVO的版本,具有来自单图像深度预测网络的深度预测。...该工作创建了基于直接方法稀疏方法的可视化odemtry,而无需检测描述特征点。 •EVO:它(事件摄像机)[31]是基于事件的视觉测距算法。...•RTAB-MAP:它(RGB-D)支持同时定位映射,但是很难作为开发高级算法的基础[39]。后者同时支持视觉激光雷达SLAM [40]。

1.4K22

2018-05-10

Abstract:行动分类是一项广为人知的研究领域,它提供了一种视频理解的方法。现在并没有包含最新技术(SOTA)模型且易于使用的平台供给大众使用。...该平台旨在轻松创建模型,最低要求是定义网络体系结构,并从大量自定义层选择预处理功能中预处理步骤。...我们提出了一种用于从多个视点预测深度图的新算法,其中单个深度或RGB图像作为输入。...它提供20 Hz下的1024x1024分辨率的照相机图像,高动态范围光度校准。一个IMU测量3个轴上200Hz的加速度和角速度,而摄像头IMU传感器在硬件上进行时间同步。...对于轨迹评估,我们还可以在运动捕捉系统中以高频(120 Hz)在序列的开始结束处提供精确的姿态地面实况,这些序列与摄像机IMU测量精确对齐。包含原始校准数据的完整数据集是公开可用的。

49820

基于rgbd的三维重建_3d map generator 教程

本部分使用全局注册、ICP注册、Multiway注册; 精细配准:使注册片段后更加紧密对齐,这部分使用ICP注册Multiway注册; 场景整合:整合RGB-D图像以生成场景的网络模型。...path_intrinsic指定存储相机内参矩阵的json文件的路径。如果未给出,则使用PrimeSense出厂设置。对于自己创建的数据集,在使用系统前,使用适当的相机内参并可视化深度图。...在[config]中,["path_dataset"]应该有imagedepth子文件夹来分别存放彩色图像深度图像。我们假设彩色图像深度图像是同步配准的。...其中,compute_rgbd_odometry是用来对齐RGBD图像的。对于相邻的RGBD图像使用单位矩阵初始化。对于不相邻的RGBD图像使用宽基线匹配作为初始化。...之后,使用RGBD积分对RGBD图像进行积分。 5.3输出 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。

2.1K40

自动驾驶中的深度学习

最早使用神经网络来检测车道线,分割地面驾驶的自动驾驶汽车叫 ALVINN,创建于1989年。 ? Autonomous Land Vehicle In a Neural Network 天哪!...) 摄像头检测 在下面的图表中,我展示了最重要的用例,它们是如何实现的,以及如何自学来实现它们。...对于一家使用全部3种传感器的公司来说,有3种合并方法: 合并摄像头激光雷达 合并摄像头雷达 合并激光雷达与雷达 这里有一张图,展示了我们在传感器融合中使用的所有深度学习方法。 ?...正如你所注意到的,我们也在使用里程计(Odometry,车轮转动了多少)、GPS、GPS-RTK(一种更好的 GPS) UWB (使用物理设备进行三边测量)。...SLAM 领域最初使用了大量的贝叶斯滤波器,比如卡尔曼滤波器粒子滤波器,但是一种叫做视觉里程计( Visual Odometry) 的东西目前正在蓬勃发展。

1.2K41
领券