PointCloud2 点云格式

PointCloud2 是ros的一种点云格式

具体官方数据 http://docs.ros.org/en/jade/api/sensor_msgs/html/msg/PointCloud2.html

std_msgs/Header header
  uint32 seq
  time stamp
  string frame_id
uint32 height
uint32 width
sensor_msgs/PointField[] fields
  uint8 INT8=1
  uint8 UINT8=2
  uint8 INT16=3
  uint8 UINT16=4
  uint8 INT32=5
  uint8 UINT32=6
  uint8 FLOAT32=7
  uint8 FLOAT64=8
  string name
  uint32 offset
  uint8 datatype
  uint32 count
bool is_bigendian
uint32 point_step
uint32 row_step
uint8[] data
bool is_dense

一个仿真的点云消息长这样

header:  // 点云的头信息
  seq: 963 //
  stamp:  // 时间戳
    secs: 1541143772
    nsecs: 912011000
  frame_id: "/camera_init"
height: 1   // If the cloud is unordered, height is 1  如果cloud 是无序的 height 是 1
width: 852578  //点云的长度
fields:  //  sensor_msgs/PointField[] fields 
  - 
    name: "x"
    offset: 0
    datatype: 7 	// 	uint8 INT8    = 1
			//	uint8 UINT8   = 2
			//	uint8 INT16   = 3
			//	uint8 UINT16  = 4
			//	uint8 INT32   = 5
			//	uint8 UINT32  = 6
			//	uint8 FLOAT32 = 7
			//	uint8 FLOAT64 = 8
    count: 1
  - 
    name: "y"
    offset: 4
    datatype: 7
    count: 1
  - 
    name: "z"
    offset: 8
    datatype: 7
    count: 1
  - 
    name: "intensity"
    offset: 16
    datatype: 7
    count: 1
is_bigendian: False
point_step: 32 // Length of a point in bytes 一个点占的比特数 
row_step: 27282496 // Length of a row in bytes 一行的长度占用的比特数
data: [ .......................................................... ] //  Actual point data, size is (row_step*height)
is_dense: True // 没有非法数据点

livox CustomMsg 点云格式

CustomMsg 是 livox雷达的 专有的点云格式，其格式如下：

Header header             # ROS standard message header
uint64 timebase          # The time of first point
uint32 point_num      # Total number of pointclouds
uint8 lidar_id               # Lidar device id number
uint8[3] rsvd                 # Reserved use
CustomPoint[] points    # Pointcloud data

上述自定义数据包中的自定义点云（CustomPoint）格式 :

uint32 offset_time      # offset time relative to the base time
float32 x               # X axis, unit:m
float32 y               # Y axis, unit:m
float32 z               # Z axis, unit:m
uint8 reflectivity      # reflectivity, 0~255
uint8 tag               # livox tag
uint8 line              # laser number in lidar

• line
  最后一行line是激光雷达扫描的线数（livox avia为6线），从原始扫描点云可以看出，后期可以按线来对原始点处理、筛选
• tag
  tag: 主要指示多回波信息及噪点信息。是一个二进制表达，标记信息的格式如下：bit7 bit6 bit5 bit4 bit3 bit2 bit1 bit0

bit7 bit6 保留位

bit5 bit4 回波序号 : 00: 第 0 个回波 01: 第 1 个回波 10: 第 2 个回波 11: 第 3 个回波 由于Livox Avia 采用同轴光路，即使外部无被测物体，其内部的光学系统也会产生一个回波，该回波记为第 0个回波。随后，若激光出射方向存在可被探测的物体，则最先返回系统的激光回波记为第 1 个回波，随后为第 2个回波，以此类推。如果被探测物体距离过近（例如 1.5 m），第 1 个回波将会融合到第 0 个回波里，该回波记为第 0 个回波。

bit3 bit2 基于强度的点属性： 00：正常点 01：回波能量噪点置信度高 10：回波能量噪点置信度中 11：保留位
基于回波能量强度判断采样点是否为噪点。通常情况下，激光光束受到类似灰尘、雨雾、雪等干扰产生的噪点的回波能量很小。目前按照回波能量强度大小将噪点置信度分为二档：01表示回波能量很弱，这类采样点有较高概率为噪点，例如灰尘点；10表示回波能量中等，该类采样点有中等概率为噪点，例如雨雾噪点。噪点置信度越低，说明该点是噪点的可能性越低。

bit1 bit0 基于空间位置的点属性 : 00：正常点 01：空间噪点置信度高 10：空间噪点置信度中 11：空间噪点置信度低
基于采样点的空间位置判断是否为噪点。例如，激光探测测距仪在测量前后两个距离十分相近的物体时，两个物体之间可能会产生拉丝状的噪点。目前按照不同的噪点置信度分为三档，噪点置信度越低，说明该点是噪点的可能性越低。

• offset_time
  时间戳
  点云数据及 IMU 数据中都包含时间戳信息。

• reflectivity
  目标反射率
  目标反射率：以 0 至 255 表示。其中 0 至 150 对应反射率介于 0 至 100% 的漫散射物体；而 151 至255 对应全反射物体。

• x y z
  坐标信息：Livox Avia 的坐标信息可表示为直角坐标（x, y, z）或球坐标（r, θ, φ）。如果前方无被探测物体或者被探测物体超出量程范围（例如 600 m），在直角坐标系下，点云输出为（0，0，0）；在球坐标系下，点云输出为（0，θ, φ）。