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如何做外国网站销售,如何申请网页域名,杭州十大互联网公司,海南免费发布信息平台思岚Aurora基础使用之数据可视化篇在我们能够从雷达得到数据之后#xff0c;我们就可以用openCV对其进行可视化#xff0c;方便我们观察数据的趋势。所以本篇文章介绍如何进行可视化这一操作。数据的可视化#xff0c;其实就是在一块画布上显示出一些数据信息#xff0c;所…思岚Aurora基础使用之数据可视化篇在我们能够从雷达得到数据之后我们就可以用openCV对其进行可视化方便我们观察数据的趋势。所以本篇文章介绍如何进行可视化这一操作。数据的可视化其实就是在一块画布上显示出一些数据信息所以我们应该首先要知道我们要可视化哪些信息把这些信息打包成一个整体为后续的可视化提供便利可视化的流程也很简单打包数据 → 数据滤波 → 调用CV接口可视化一、数据合并通过前文我们可以知道我们需要将位姿数据pose以及imu的数据可视化出来所以我们需要把他们先合成为一种数据。在C语言中我们常常使用结构体来进行这种操作但到了C中我们就可以把结构体提升为一个类用初始化列表的方式来填充数据这样就方便的多。我们定义这种合成数据如下这其中就包括了位姿数据加速度数据陀螺仪数据之后我们可视化的时候就传这种数据类型就可以了structTrajectoryPoint{uint64_ttimestamp_ns;// 时间戳纳秒slamtec_aurora_sdk_pose_t pose;// 位姿信息x,y,z,roll,pitch,yaw// IMU数据doubleaccel_x,accel_y,accel_z;// 加速度计数据 (m/s²)doublegyro_x,gyro_y,gyro_z;// 陀螺仪数据 (rad/s)// 构造函数TrajectoryPoint()default;/** * brief 构造函数 * param ts 时间戳纳秒 * param p 位姿信息 * param imu IMU数据 */TrajectoryPoint(uint64_tts,constslamtec_aurora_sdk_pose_tp,constslamtec_aurora_sdk_imu_data_timu);};TrajectoryPoint::TrajectoryPoint(uint64_tts,constslamtec_aurora_sdk_pose_tp,constslamtec_aurora_sdk_imu_data_timu):timestamp_ns(ts),pose(p),accel_x(imu.acc[0]),accel_y(imu.acc[1]),accel_z(imu.acc[2]),gyro_x(imu.gyro[0]),gyro_y(imu.gyro[1]),gyro_z(imu.gyro[2]){}二、数据滤波如果只对传来的数据进行打包然后送到CV进行可视化显然是不行的会遇到诸多问题比如当数据突然抖动时出现数据延迟、错位传送时都会让我们的可视化界面出现突然地抖动。因此在数据可视化前我们应该对其进行滤波保证数据的稳定性。这里我们不讨论卡尔曼滤波只对基础滤波做讲解我们的数据滤波模块定义如下#ifndefTRAJECTORY_FILTER_HPP#defineTRAJECTORY_FILTER_HPP#includevector#includememory#includeTrajectoryPoint.hpp#includeKalmanFilter.hpp/** * brief 轨迹滤波器 - 对轨迹数据进行卡尔曼滤波处理 * * 提供简单的接口自动处理时间间隔计算和滤波器状态管理 */classTrajectoryFilter{public:/** * brief 构造函数 * param enable_kalman 是否启用卡尔曼滤波默认启用 * param process_noise 过程噪声系数 * param measurement_noise 测量噪声系数 */TrajectoryFilter(boolenable_kalmantrue,doubleprocess_noise0.01,doublemeasurement_noise0.1);/** * brief 处理单个轨迹点 * param point 原始轨迹点 * return 滤波后的轨迹点 */TrajectoryPointfilterPoint(constTrajectoryPointpoint);/** * brief 批量处理轨迹数据 * param trajectory 原始轨迹 * return 滤波后的轨迹 */std::vectorTrajectoryPointfilterTrajectory(conststd::vectorTrajectoryPointtrajectory);/** * brief 启用/禁用卡尔曼滤波 * param enable true启用false禁用 */voidsetKalmanEnabled(boolenable);/** * brief 检查卡尔曼滤波是否启用 */boolisKalmanEnabled()const{returnenable_kalman_;}/** * brief 重置滤波器状态 */voidreset();/** * brief 获取当前估计速度 * param vx X方向速度 * param vy Y方向速度 * param vz Z方向速度 * return 是否成功获取 */boolgetEstimatedVelocity(doublevx,doublevy,doublevz)const;private:std::unique_ptrKalmanFilterkalman_filter_;boolenable_kalman_;uint64_tlast_timestamp_ns_;boolfirst_point_;};#endif// TRAJECTORY_FILTER_HPP在这部分我们主要完成的是时间戳去重的滤波避免同样的数据反复出现以及防止“时间倒流”问题即先传的数据后到达的问题进而保证轨迹数据的时间单调性。TrajectoryPointTrajectoryFilter::filterPoint(constTrajectoryPointpoint){// 如果禁用卡尔曼滤波直接返回原始数据if(!enable_kalman_){returnpoint;}// 第一个点初始化时间戳if(first_point_){last_timestamp_ns_point.timestamp_ns;first_point_false;kalman_filter_-initialize(point);returnpoint;}// 计算时间间隔doubledt(point.timestamp_ns-last_timestamp_ns_)/1e9;// 转换为秒last_timestamp_ns_point.timestamp_ns;// 防止时间间隔异常if(dt0||dt1.0){std::cout[TrajectoryFilter] 警告: 异常时间间隔 dts, 跳过滤波std::endl;returnpoint;}// 卡尔曼滤波处理returnkalman_filter_-process(point,dt);}还有一部分滤波我们是在可视化的部分完成的这部分的滤波是为了防止画面出现太大的抖动所以我对位置变化间隔以及时间变化间隔设置了一个阈值超过阈值才会更新对应的数据同时对数据做裁剪如果数据点超过了地图的显示范围我们就用灰色来显示它。std::vectorTrajectoryPointTrajectoryVisualizer::filterTrajectory(conststd::vectorTrajectoryPointtrajectory){if(trajectory.size()2)returntrajectory;std::vectorTrajectoryPointfiltered;filtered.reserve(trajectory.size());filtered.push_back(trajectory[0]);for(size_t i1;itrajectory.size();i){constautocurrenttrajectory[i];constautolastfiltered.back();doubledxcurrent.pose.translation.x-last.pose.translation.x;doubledycurrent.pose.translation.y-last.pose.translation.y;doubledistancesqrt(dx*dxdy*dy);uint64_ttime_diffcurrent.timestamp_ns-last.timestamp_ns;if(distanceposition_threshold_||time_diffmin_time_interval_){filtered.push_back(current);}}returnfiltered;}完成这些滤波后我们的数据质量就已得到提高就可以继续进行可视化操作了。三、数据可视化当我们拥有了一段稳定的数据后就可以用openCV对其进行可视化我们可视化其实就是完成初始化画布画出坐标系标出刻度把点加入画布并且连成线在特定区域显示出IMU信息。利用CV的接口我们就可以很轻松的完成这些任务我们先看看这个模块的整体框架#ifndefTRAJECTORY_VISUALIZER_HPP#defineTRAJECTORY_VISUALIZER_HPP#includevector#includestring#includemutex#includeopencv2/opencv.hpp#includeTrajectoryPoint.hpp/** * brief 轨迹可视化类 * * 负责实时显示轨迹、保存图像和导出数据 */classTrajectoryVisualizer{public:/** * brief 构造函数 * param width 画布宽度像素 * param height 画布高度像素 * param fixed_scale 固定缩放比例像素/米 * param map_range 地图显示范围±米 */TrajectoryVisualizer(intwidth800,intheight600,doublefixed_scale50.0,doublemap_range10.0);/** * brief 设置固定缩放比例 * param scale 缩放比例像素/米 */voidsetFixedScale(doublescale);/** * brief 设置地图显示范围 * param range 显示范围±米 */voidsetMapRange(doublerange);/** * brief 更新轨迹显示 * param trajectory 轨迹点向量 */voidupdateTrajectory(conststd::vectorTrajectoryPointtrajectory);/** * brief 显示可视化窗口 */voidshow();/** * brief 保存轨迹图像 * param filename 文件名 */voidsaveImage(conststd::stringfilename);/** * brief 保存轨迹数据为CSV格式用于神经网络训练 * param trajectory 轨迹点向量 * param filename 文件名 */staticvoidsaveTrajectoryData(conststd::vectorTrajectoryPointtrajectory,conststd::stringfilename);/** * brief 保存轨迹数据为JSON格式可选 * param trajectory 轨迹点向量 * param filename 文件名 */staticvoidsaveTrajectoryDataJSON(conststd::vectorTrajectoryPointtrajectory,conststd::stringfilename);private:/** * brief 轨迹滤波函数 - 减少噪声和漂移 * param trajectory 原始轨迹 * return 滤波后的轨迹 */std::vectorTrajectoryPointfilterTrajectory(conststd::vectorTrajectoryPointtrajectory);/** * brief 绘制坐标系 */voiddrawCoordinateSystem();/** * brief 绘制信息面板 * param trajectory 轨迹点向量 * param original_count 原始数据点数量 */voiddrawInfo(conststd::vectorTrajectoryPointtrajectory,size_t original_count0);// 成员变量cv::Mat canvas_;// 画布intcanvas_width_,canvas_height_;// 画布尺寸intcenter_x_,center_y_;// 画布中心点doublefixed_scale_;// 固定缩放比例像素/米doublemap_range_;// 地图显示范围米std::mutex canvas_mutex_;// 画布互斥锁// 滤波参数doubleposition_threshold_;// 位置变化阈值米uint64_tmin_time_interval_;// 最小时间间隔纳秒};#endif// TRAJECTORY_VISUALIZER_HPP可以发现这些接口无非就是对参数的修改把数据保存成不同类型的格式对数据进行滤波前文已经提到对画布进行更新在这里我们最应该关心的是在画布上如何进行操作。由于要用到openCV这里对代码中用到的常用接口进行归纳类别函数/类功能说明使用场景代码示例画布创建cv::Mat::zeros()创建指定大小的全黑画布初始化画布、清空画布cv::Mat::zeros(height, width, CV_8UC3)基础绘制cv::line()绘制直线绘制坐标轴、网格线、轨迹连线cv::line(canvas, pt1, pt2, color, thickness)cv::circle()绘制圆形标记起点、当前位置、原点cv::circle(canvas, center, radius, color, -1)cv::rectangle()绘制矩形绘制地图边界框cv::rectangle(canvas, rect, color, 2)cv::arrowedLine()绘制箭头线显示朝向、视场方向cv::arrowedLine(canvas, start, end, color, 2, cv::LINE_AA)文本绘制cv::putText()在图像上绘制文本显示状态信息、坐标标签、数据信息cv::putText(canvas, text, pos, font, scale, color, thickness)数据结构cv::Point2D点坐标存储像素坐标位置cv::Point(x, y)cv::Scalar颜色值BGR定义绘制颜色cv::Scalar(B, G, R)如(255, 0, 0) 蓝色cv::Rect矩形区域定义边界框区域cv::Rect(x, y, width, height)cv::Mat图像矩阵存储画布数据cv::Mat canvas_显示与保存cv::imshow()显示图像窗口实时显示轨迹cv::imshow(窗口名, canvas)cv::waitKey()等待键盘输入刷新窗口、检测按键cv::waitKey(1)cv::imwrite()保存图像到文件导出轨迹图像cv::imwrite(filename, canvas)绘制常量cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX字体类型文本绘制时的字体选择在putText中使用cv::LINE_AA抗锯齿线型绘制平滑线条在arrowedLine中使用CV_8UC38位3通道图像创建彩色图像在Mat::zeros中使用了解了基本接口后我们就来看看如何做到对数据的实时更新首先为了防止一张画布同时被多次写入我们就需要一把锁来确保原子性。接下来在每次更新的时候我们都清空画布重新绘制坐标系接着从保存数据的vector中持续拿出数据送给滤波器然后拿到滤波后的数据。拿到数据后根据数据的xy坐标把他们放在画布的对应点上这里要注意雷达的坐标轴定义与openCV的坐标轴定义的区别要进行一下转换。然后我们把第i个点和第i-1个点用线连起来对所有点都进行这样的操作我们就可以得到一条轨迹线并且根据这两点定义出一个向量画出箭头来表示此时雷达的所朝方向同时增加两个视场方向共同反应出雷达此时的朝向。最后我们把IMU信息和位姿信息的实际数据显示出来即可。voidTrajectoryVisualizer::updateTrajectory(conststd::vectorTrajectoryPointtrajectory){std::lock_guardstd::mutexlock(canvas_mutex_);// 清空画布canvas_cv::Mat::zeros(canvas_height_,canvas_width_,CV_8UC3);// 绘制坐标系drawCoordinateSystem();// 绘制轨迹if(trajectory.size()2){cv::putText(canvas_,Waiting for trajectory data...,cv::Point(10,30),cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.7,cv::Scalar(255,255,255),2);return;}// 滤波轨迹数据std::vectorTrajectoryPointfiltered_trajectoryfilterTrajectory(trajectory);if(filtered_trajectory.size()2){cv::putText(canvas_,Processing trajectory data...,cv::Point(10,30),cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.7,cv::Scalar(255,255,0),2);return;}// 绘制轨迹线// 坐标系映射雷达X(前后) → 图像Y(上下), 雷达Y(左右) → 图像X(左右)std::vectorcv::Pointtrajectory_points;std::vectorboolpoint_in_bounds;for(constautopoint:filtered_trajectory){// 正确的坐标映射// - 雷达左右移动(Y) → 图像水平方向(X)// - 雷达前后移动(X) → 图像垂直方向(Y, 向前为向上)intxcenter_x_static_castint(point.pose.translation.y*fixed_scale_);intycenter_y_-static_castint(point.pose.translation.x*fixed_scale_);boolin_bounds(std::abs(point.pose.translation.x)map_range_std::abs(point.pose.translation.y)map_range_);intclipped_xstd::max(0,std::min(canvas_width_-1,x));intclipped_ystd::max(0,std::min(canvas_height_-1,y));trajectory_points.push_back(cv::Point(clipped_x,clipped_y));point_in_bounds.push_back(in_bounds);}// 绘制轨迹线渐变颜色for(size_t i1;itrajectory_points.size();i){floatratiostatic_castfloat(i)/trajectory_points.size();cv::Scalar color;if(point_in_bounds[i]point_in_bounds[i-1]){colorcv::Scalar(0,255*(1-ratio),255*ratio);}else{colorcv::Scalar(128,128,128);}intline_thickness(point_in_bounds[i]point_in_bounds[i-1])?2:1;cv::line(canvas_,trajectory_points[i-1],trajectory_points[i],color,line_thickness);}// 标记起始点和当前点if(!trajectory_points.empty()){// 起始点if(point_in_bounds[0]){cv::circle(canvas_,trajectory_points[0],5,cv::Scalar(0,255,0),-1);}else{cv::circle(canvas_,trajectory_points[0],3,cv::Scalar(0,128,0),-1);}// 当前点size_t last_idxtrajectory_points.size()-1;cv::Point current_pttrajectory_points[last_idx];if(point_in_bounds[last_idx]){cv::circle(canvas_,current_pt,5,cv::Scalar(0,0,255),-1);// 绘制朝向箭头constautoposefiltered_trajectory[last_idx].pose;doubleyawpose.rpy.yaw;doublearrow_len25.0;// 调整角度因为坐标系旋转了90度需要补偿// yaw0表示雷达朝向X轴正方向(前)在图像中应该是向上(-Y方向)doubledisplay_angleyaw-M_PI/2.0;cv::Pointarrow_end(current_pt.xstatic_castint(arrow_len*cos(display_angle)),current_pt.y-static_castint(arrow_len*sin(display_angle)));cv::arrowedLine(canvas_,current_pt,arrow_end,cv::Scalar(0,0,255),2,cv::LINE_AA);// 绘制视场方向辅助箭头doubleoffset_angleM_PI/6;doublearrow_len220.0;for(doubleoffset:{-offset_angle,offset_angle}){doublethetadisplay_angleoffset;cv::Pointside_end(current_pt.xstatic_castint(arrow_len2*cos(theta)),current_pt.y-static_castint(arrow_len2*sin(theta)));cv::arrowedLine(canvas_,current_pt,side_end,cv::Scalar(0,128,255),1,cv::LINE_AA);}}else{cv::circle(canvas_,current_pt,3,cv::Scalar(0,0,128),-1);}}// 显示信息drawInfo(trajectory);}voidTrajectoryVisualizer::drawInfo(conststd::vectorTrajectoryPointtrajectory,size_t original_count){if(trajectory.empty())return;constautolatesttrajectory.back();std::string pos_infoPosition: (std::to_string(latest.pose.translation.x).substr(0,6), std::to_string(latest.pose.translation.y).substr(0,6), std::to_string(latest.pose.translation.z).substr(0,6));std::string yaw_infoYaw: std::to_string(latest.pose.rpy.yaw*180.0/M_PI).substr(0,6)°;std::string count_infoPoints: std::to_string(trajectory.size());std::string map_infoMap: ±std::to_string(map_range_).substr(0,4)m, Scale: std::to_string(fixed_scale_).substr(0,4)px/m;boolin_range(std::abs(latest.pose.translation.x)map_range_std::abs(latest.pose.translation.y)map_range_);std::string range_statusin_range?IN RANGE:OUT OF RANGE;cv::Scalar range_colorin_range?cv::Scalar(0,255,0):cv::Scalar(0,0,255);std::string legendGreenStart, RedCurrent, GrayOutOfRange;cv::putText(canvas_,pos_info,cv::Point(10,canvas_height_-90),cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,cv::Scalar(255,255,255),1);cv::putText(canvas_,yaw_info,cv::Point(10,canvas_height_-70),cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,cv::Scalar(255,255,255),1);cv::putText(canvas_,count_info,cv::Point(10,canvas_height_-50),cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,cv::Scalar(255,255,255),1);cv::putText(canvas_,map_info,cv::Point(10,canvas_height_-30),cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,cv::Scalar(255,255,255),1);cv::putText(canvas_,range_status,cv::Point(10,canvas_height_-10),cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,range_color,1);cv::putText(canvas_,legend,cv::Point(canvas_width_-250,canvas_height_-10),cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.4,cv::Scalar(200,200,200),1);}四、总结本项目的数据可视化模块采用OpenCV图形库实现了Aurora雷达轨迹的实时渲染与分析功能。该模块通过分层滤波策略和多线程安全机制将原始传感器数据转化为直观的二维轨迹图像。