本文主要是介绍使用Pointpillar神经网络识别rosbag中的障碍物，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
PointPillar-ROS-Node
https://github.com/MengWoods/pointpillar-ros-node
调试了一份可以使用的Pointpillar ROS node代码，并发布到了上面的仓库。
运行Node，并play rosbag，使用rviz就可以显示障碍物的BBox。
具体可以参考repo的README文档，文档非常详细的记录了如何使用与环境设置。
在Ubuntu20 和 ROS Noetic 环境下测试通过，在Ubuntu22系统使用ROS1（bridge）环境测试通过。
这个仓库包含一个ROS节点，用于处理点云数据。它使用了PointPillar神经网络模型，允许用户在ROS环境中处理ROSbags中的点云数据。通过简单的命令，用户可以克隆该仓库到他们的工作空间中，并通过几个步骤构建和启动该节点，从而快速地集成到他们的ROS系统中。
有问题欢迎留言或post issue。希望能帮到你。
这篇关于使用Pointpillar神经网络识别rosbag中的障碍物的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
