您可以自定义一个消息类型,包含激光雷达数据和车速数据,并在消息头部添加时间戳信息。然后在订阅这两个话题时,使用message_filters
库中的TimeSynchronizer
类来同步它们的时间戳,从而实现数据的融合。
以下是一个示例代码,假设您自定义的消息类型为MyMessage
,包含vel_raw
和scan
两个字段:
import rospy
from sensor_msgs.msg import LaserScan
from my_package.msg import MyMessage
from message_filters import TimeSynchronizer, Subscriber
def callback(vel_raw, scan):
# 在这里进行数据融合的操作
# ...
if __name__ == '__main__':
rospy.init_node('data_fusion_node')
vel_raw_sub = Subscriber('/vel_raw', MyMessage)
scan_sub = Subscriber('/scan', LaserScan)
ts = TimeSynchronizer([vel_raw_sub, scan_sub], 10)
ts.registerCallback(callback)
rospy.spin()
在上面的代码中,我们使用Subscriber
类来订阅vel_raw
和scan
两个话题,并将它们传递给TimeSynchronizer
类的构造函数。TimeSynchronizer
类的第二个参数表示时间戳的最大误差,单位为秒。在registerCallback
函数中,我们将回调函数callback
注册到TimeSynchronizer
类中,当两个话题的时间戳同步时,callback
函数将被调用。
在callback
函数中,您可以进行数据融合的操作,例如计算两车的相对速度。由于您自定义的消息类型包含了时间戳信息,因此您可以使用该信息来确保数据的同步和正确性。
当然,如果您的数据量比较大,可以考虑使用rosbag
来记录数据,然后在离线状态下进行数据融合和分析。