前言：

利用ros通讯机制，将carla中采集到的点云转换为pointcloud2格式然后发布出去。

第一步：

搭建好ros基础环境

1.创建工作空间并初始化

mkdir -p 自定义空间名称/src
cd 自定义空间名称
catkin_make

2.进入src创建ros包并添加依赖

cd src
catkin_create_pkg 自定义ROS包名 roscpp rospy std_msgs

3.进入ros包添加scripts目录并编辑python文件

cd ros包
mkdir scripts

4.新建 python 文件并为 python 文件添加可执行权限

#! /usr/bin/env pythonimport rospy
from sensor_msgs.msg import PointCloud2
from sensor_msgs.msg import PointField

添加权限

chmod +x 自定义文件名.py

5.编辑 ros 包下的 CamkeList.txt 文件

catkin_install_python(PROGRAMS scripts/自定义文件名.pyDESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_BIN_DESTINATION}
)

6.直接roscore然后catkin_make最后rosrun xxx xxx

关于ros部分的准备到此为止。

第二步：

对于lidar的设置

        # 创建激光lidarlidar_bp = blueprint_library.find('sensor.lidar.ray_cast')lidar_bp.set_attribute('channels', str(32))lidar_bp.set_attribute('points_per_second', str(90000))lidar_bp.set_attribute('rotation_frequency', str(40))lidar_bp.set_attribute('range', str(20))lidar1_location = carla.Location(195, -165, 1)lidar1_rotation = carla.Rotation(0, 0, 0)lidar1_transform = carla.Transform(lidar1_location, lidar1_rotation)lidar1 = world.spawn_actor(lidar_bp, lidar1_transform)lidar1.listen(lambda data: lidar_callback(data))

关键是lidar_callback函数

第三步：

lidar_callback函数

pub = rospy.Publisher('pointcloud_topic', PointCloud2, queue_size=5)
rospy.init_node('pointcloud_publisher_node', anonymous=True)
# rate = rospy.Rate(1)# 将carla中的激光lidar转换为ros中的pointcloud2格式发布
def lidar_callback(point_cloud):data = np.copy(np.frombuffer(point_cloud.raw_data, dtype=np.dtype('f4')))data = np.reshape(data, (int(data.shape[0] / 4), 4))print(data.shape)points = data[:, :-1]print(points.shape)msg = PointCloud2()msg.header.stamp = rospy.Time().now()msg.header.frame_id = "lidar1"msg.height = 1msg.width = len(points)msg.fields = [PointField('x', 0, PointField.FLOAT32, 1),PointField('y', 4, PointField.FLOAT32, 1),PointField('z', 8, PointField.FLOAT32, 1)]msg.is_bigendian = Falsemsg.point_step = 12msg.row_step = msg.point_step * points.shape[0]msg.is_dense = Falsemsg.data = np.asarray(points, np.float32).tostring()pub.publish(msg)print("published...")# rate.sleep()

carla中的采集的lidar数据是4d的，除了x，y，z外还有i，强度信息。而ros中PointCloud2格式是没有强度信息的，所以直接取前三维就可以了。然后就是将消息格式进行转换，其他sensor的格式转换类似。