sitl_pc_transform_tutorial
roslaunch sitl_pc_transform_tutorial gazebo.launch
# Terminal 2
rosrun sitl_pc_transform_tutorial offboard_control
# Terminal 3
rosrun sitl_pc_transform_tutorial voxel_mappingrosbag record 해보았는데 voxel_map 토픽에 제대로 맵핑이 안되고 있어보임.
Feedback
- joy_setpoints.py 에서 ALTITUDE HOLDING이 잘 안되는 문제
- 이전 local_pos의 업데이트 시점과 비교하여 시간이 너무 지난 경우 호버링
- type_mask 활용하여 모드 전환하여 제어
- 모드2 조종기처럼 Dual Shock 4 조작
- voxel_mapping에서 world frame으로 rotation 적용이 안되었음. 또한, voxelization이 제대로 안됌.
- quaternion 공부 다시해볼 것
- 누적된 cloud를 voxelization 해야함.
- publish rate를 다르게 하여 누적시키기
Rviz setting for voxelized point cloud
토픽을 Cube로 하고 size를 설정한 LeafSize로 바꾸어주면 Octomap 나오는 것처럼 볼 수 있음.
mavros_msgs의 PositionTarget의 경우 type_mask 메세지 타입이 있는 것을 알 수 있다. sensor_msgs/PositionTarget.msg
msg.type_mask = int('010111111000', 2)위와 같이 작성하면 PX, PY, PZ, YAW_RATE를 제어하는데 사용한다는 의미이다.
Convert mesh to pointcloud
Ground truth based mappng 대신 COLLADA 파일을 pointcloud로 변환하는 방식을 사용해보고자 함.
방법: PCL mesh_sampling.cpp https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/tools/mesh_sampling.cpp
sudo apt-get update
sudo apt-get install pcl-tools그리고 기존에 가지고 있던 .dae 형식 파일을 Blender에서 .ply 형태로 꺼내준다.
그 후 ply 파일이 있는 위치로 이동한 후 아래 커맨드 입력
pcl_mesh_sampling hill_cable_mesh.ply hill_cable_mesh.pcd -no_vis_result -n_samples 100000이렇게 하면 100000개 점으로 sampling하여 pcd 포맷으로 변환해준다.
이후 pcl_viewer로 확인.
pcl_mesh2pcd 방식도 있으나 Link 기본 설정에서 resolution이 낮고 argument 설정이 명확하지 않아서 mesh sampling 방식으로 하였음.
Tip
dpkg -L libpcl-dev위 커맨드로는 설치된 PCL 헤더파일들을 찾아볼 수 있다. pcl tools를 사용해야 하는데, 설치 여부나 경로를 찾으려다가 알게 되었음. Ref
이 과정에서 CloudCompare도 설치 완료
snap install cloudcompare