| LSD | 您所在的位置：网站首页 › ros 建图 › LSD |
LSD
|
LSD (LiDAR SLAM & Detection) 是一个开源的面向自动驾驶/机器人的环境感知算法框架，能够完成数据采集回放、多传感器标定、SLAM建图定位和障碍物检测等多种感知任务。 在上一篇发布的文章中，我们大致介绍了LSD的一些基础内容。本文将详细讲解LSD的系统框架，以帮助研究人员进一步了解LSD的结构和功能。 背景自动驾驶/机器人环境感知区别于PNC （Planning and Control）模块，环境感知通常需要处理多个高线数激光雷达和相机传感器数据，其特点在于点云和图像的数据量非常大，比如一个128线激光雷达，每秒产生约20MB点云数据（x, y, z, intensity），一个1080P@30FPS相机，数据量可达到每秒约180MB。 在自动驾驶领域，ROS(Robot Operating System）是一个经常被研究者们用于开发实现各类算法的基础框架，我们知道，ROS1是一个分布式框架，每个模块之间都是一个个独立的进程，为了实现各模块之间的数据通讯，ROS1设计了一套完整的通讯机制（例如ros topic, ros service等），其底层协议则采用了TCP/UDP协议，当传输点云或图像数据时，ROS框架内部会存在大量的数据拷贝、分包转发等处理，从而可能导致出现消息延迟等问题。 因此，为了减轻上述问题以提高系统实时性，LSD在实现时并未采用ROS框架，而是将所有传感器数据由一个主进程（内部创建一些子进程）来统一管理，在结构上采用可配置数据管线（类似于gstreamer/ffmpeg等多媒体框架）和消息发布订阅机制来灵活实现数据交互。以下是与ROS的一些方面的对比： LSDROS1编程语言Python3/C++(pybind11)C++为主/python2.x整体结构主进程调用各个模块Init、Start、Stop。数据流：传感器数据 -> 算法模块（检测、定位）-> 输出模块分布式，每个模块一个进程（由roscore分发数据）数据交互同一进程直接访问（无拷贝），子进程（pickle序列化）序列化为类C结构字符串，XMLRPC，走TCP/IP协议栈（数据需要拷贝和分包）消息机制采用ZeroCM第三方库实现，用于少量的消息发布和订阅ROS Topic远程调用采用ZeroRPC实现，主要用于Web可视化ROS Service可视化基于Web开发的预览页面和TVizRViz由于LSD整体由Python3和C++实现，不基于ROS系统，因此具备较好的可移植性，能够运行在各种存储容量较小的嵌入式设备上。下面将详细介绍“可配置数据管线”和“消息发布订阅”机制。 可配置数据管线该框架主要用于点云、图像等数据量较大的传感器数据处理，在使用方式上，可以通过配置文件来灵活实现各个模块之间的数据交互。 在LSD内部实现了以下几个基础模块：Source，Detect， SLAM， Sink和Common，由ModuleManager统一管理。层次结构如下图所示：  模块结构Source管理各个传感器输入数据解析、同步等。Detect / SLAM作为中间模块处理传感器数据并输出目标检测结果和建图定位结果。Sink接收上游数据并通过UDP/HTTP协议输出或写入磁盘。Common用于数据分割和合并操作。LSD可以通过配置文件来控制上述各个模块的连接关系，从而实现多种工作模式。例如：数据采集模式的数据管线为：Source -> Sink。而目标检测模式则配置成：Source -> Detect -> Sink。可配置数据管线框架的具体实现代码位于lidar-slam-detection/module目录下。 消息发布订阅机制LSD主要以可配置Pipeline的结构运行，在此基础上，增加部分消息发布订阅机制来提高框架的灵活性。LSD基于ZeroCM第三方库实现了基础的消息发布订阅功能。 ZeroCM发源于LCM项目，主要区别在于增加了UDP Multicast/IPC等底层通讯协议。LSD基于ZeroCM的Type System定义了多个与ROS中相似的消息类型： 基本消息std_msgs::Byte，std_msgs::String，std_msgs::Int32，std_msgs::Int64，std_msgs::Float Geometry消息geometry_msgs::Point32，geometry_msgs::Quaternion，geometry_msgs::Vector3，geometry_msgs::Point，geometry_msgs::Pose，geometry_msgs::PoseStamped，geometry_msgs::Twist，geometry_msgs::PoseWithCovariance，geometry_msgs::TwistWithCovariance Nav消息nav_msgs::Odometry，nav_msgs::Path Sensor消息sensor_msgs::PointField，sensor_msgs::Image，sensor_msgs::CompressedImage，sensor_msgs::Imu，sensor_msgs::NavSatStatus，sensor_msgs::NavSatFix，sensor_msgs::PointCloud 以下是sensor_msgs::Imu的定义： package sensor_msgs; struct Imu { .std_msgs.Header header; .geometry_msgs.Quaternion orientation; .geometry_msgs.Vector3 angular_velocity; .geometry_msgs.Vector3 linear_acceleration; }可以发现与ROS中定义的基本一致，方便熟悉ROS的开发人员可以快速上手。 上述所有消息的定义和源码位于lidar-slam-detection/sensor_driver/common_lib/logging/message目录下。 发布订阅LSD提供了一些宏定义函数来帮助开发者快速实现数据发布，例如只需通过下面几行代码就可以发布Imu消息： sensor_msgs::Imu imu_msg; imu_msg.header.stamp = timestamp; imu_msg.angular_velocity.x = gyro_x; imu_msg.angular_velocity.y = gyro_y; imu_msg.angular_velocity.z = gyro_z; imu_msg.linear_acceleration.x = acc_x; imu_msg.linear_acceleration.y = acc_y; imu_msg.linear_acceleration.z = acc_z; PUBLISH_MSG("imu_raw", imu_msg);消息的订阅则可以通过回调函数来实现： class Handler { public: ~Handler() {} void handleMessage(const zcm::ReceiveBuffer* rbuf, const string& chan, const example_t *msg) { // process message } }; Handler handler; std::shared_ptr core = create_core(); core->subscribe(CHANNEL, &Handler::handleMessage, &handler); core->start();常用消息格式转换LSD提供了一些基础转换函数，可以轻松地将PCL PointCloud与sensor_msgs::PointCloud互相转换、OpenCV的cv::Mat和sensor_msgs::Image相互转换等。 TVizTViz是LSD包含的一个基于Web实现的3D可视化工具（类比与RViz），可以用于实现点云/图像/轨迹等各种消息的订阅和显示。使用方式简单： 在启动LSD之后，只需要打开浏览器访问http://localhost/tviz (若本机80端口占用，则访问http://localhost:1234/tviz）即可使用Tviz：  TViz相比于RViz, TViz集成了曲线图显示功能，通过右键选中的message弹出对话框，选择需要绘制曲线的x轴和y轴数据即可。 总结本文介绍了LSD的系统框架实现背景和方案，使读者更好的理解和使用LSD。大家有好的建议和意见可以在评论区留言。 |
【本文地址】