PCLライブラリを使ってみた
研究で，ICPアルゴリズムを使う必要があって，学部4年の自分の力では書けないことはわかっていたのでPCLライブラリを使ってやってみようと思いました
今回やったのは，2つのURGのデータをICPアルゴリズムを使ってどれだけ位置が違うかを取得します
コードは以下のようになります
#include <ros/ros.h>
#include <laser_geometry/laser_geometry.h>
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/registration/icp.h>
#include <pcl_conversions/pcl_conversions.h>
#include <pcl_ros/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
class icp_transform{
public:
icp_transform();
private:
//pointcloud2を取得
void cb_catch_cloud2_first(const sensor_msgs::PointCloud2::ConstPtr& cloud2);
void cb_catch_cloud2_second(const sensor_msgs::PointCloud2::ConstPtr& cloud2);
void transform(const ros::TimerEvent&);
//ノードハンドラ作成
ros::NodeHandle nh;
ros::Publisher pub_pcl_first;
ros::Subscriber sub_cloud2_first;
ros::Subscriber sub_cloud2_second;
//cloud2のデータ群
sensor_msgs::PointCloud2 cloud2_first;
sensor_msgs::PointCloud2 cloud2_second;
//pcl_point_cloud
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> pcl_first;
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> pcl_second;
//pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> pcl_second
//時間の関数作成
ros::Timer timer;
};
//コンストラクタ初期化
icp_transform::icp_transform(){
pub_pcl_first = nh.advertise<pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> >("/pcl_data",10);
sub_cloud2_first=nh.subscribe<sensor_msgs::PointCloud2> ("/cloud2_control_point_first", 100, &icp_transform::cb_catch_cloud2_first, this);
sub_cloud2_second=nh.subscribe<sensor_msgs::PointCloud2> ("/cloud2_control_point_second", 100, &icp_transform::cb_catch_cloud2_second, this);
timer = nh.createTimer(ros::Duration(1.0), &icp_transform::transform,this);
}
//pointcloud取得関数
void icp_transform::cb_catch_cloud2_first(const sensor_msgs::PointCloud2::ConstPtr& cloud2){
cloud2_first=*cloud2;
pcl::fromROSMsg(cloud2_first,pcl_first);
//ROS_INFO("first");
//pub_pcl_first.publish(pcl_first);
}
void icp_transform::cb_catch_cloud2_second(const sensor_msgs::PointCloud2::ConstPtr& cloud2){
cloud2_second=*cloud2;
pcl::fromROSMsg(cloud2_second,pcl_second);
}
//表示関数
void print4x4Matrix (const Eigen::Matrix4d & matrix)
{
printf ("Rotation matrix :\n");
printf (" | %6.3f %6.3f %6.3f | \n", matrix (0, 0), matrix (0, 1), matrix (0, 2));
printf ("R = | %6.3f %6.3f %6.3f | \n", matrix (1, 0), matrix (1, 1), matrix (1, 2));
printf (" | %6.3f %6.3f %6.3f | \n", matrix (2, 0), matrix (2, 1), matrix (2, 2));
printf ("Translation vector :\n");
printf ("t = < %6.3f, %6.3f, %6.3f >\n\n", matrix (0, 3), matrix (1, 3), matrix (2, 3));
}
void icp_transform::transform(const ros::TimerEvent&){
//cloud_firstとcloud_secondをICPアルゴズムにより変換matrixを求める。
pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp;
//pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::ConstPtr cloud_in (&pcl_first);
//boost::shared_ptr<pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> > cloud_in (&pcl_first);
//boost::shared_ptr<pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> > cloud_out (&pcl_second);
//icp.setInputSource(cloud_in);
//icp.setInputTarget(cloud_out);
icp.setInputSource(pcl_first.makeShared());
icp.setInputTarget(pcl_second.makeShared());
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> Final;
icp.align(Final);
//変換matrixを表示する
Eigen::Matrix4d transformation_matrix = Eigen::Matrix4d::Identity ();
transformation_matrix = icp.getFinalTransformation ().cast<double>();
print4x4Matrix (transformation_matrix);
}
//
int main(int argc, char** argv)
{
ros::init(argc, argv, "icp_transform");
icp_transform icp_transform;
ros::spin();
return 0;
}参考にしたのは，
qiita.com
PCL from Masafumi Noda
www.slideshare.net大体のところは，上の参考文献を当たればわかったのですが，唯一分かりにくくて困ったのは
pcl_first.makeShared()
この部分です
自分は，
URGのScanデータ→Pointcloud→Pointcloud2→2つのPointcloud2を同じ座標軸に変換→pcl::PointCloud
という長い手順でPCLライブラリに適用できるような形にしています
本来なら，PointCloudの形にして自分でICPアルゴリズムが書けるのがベターなのはわかっていますができないので，このような手順をとっています
問題だったのは，
pcl::PointCloud
の変換です
ICPアルゴリズムに限らず，PCLライブラリを使うにはスマートポインタの形にすることが大半だそうです
で，この変換に苦労しました
コメントアウトが多いところがあるのですが，その部分がスマートポインタの形にするのに苦労したところです
どうすればいいかというと
pcl_first.makeShared()
このように，pcl::PointCloud
やっぱり，C++のリファレンスとかクラスの概念が全く分かっていないのでめっちゃ詰まりましたが，できたので良かったです
