如何将 csv 转换为 rosbag
how to convert csv to rosbag
我有一个 csv 文件,我想将其转换为 rosbag,因为我正在尝试使用用 ROS 编写的包。目标是使用扩展卡尔曼滤波器执行传感器融合,我的 csv 文件包含 IMU 和 GPS 数据的信息。
有几个步骤:
1.从 CSV 文件中读取数据。
在 Python 中有很多方法可以做到这一点,但我更喜欢使用 Pandas:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('my_csv_file.csv')
这会将数据加载为 Pandas 数据框,您可以将列作为 df['timestamp']
读取,然后可以像数组一样对其进行索引。
2。填充 ROS 消息并写入 rosbag
rosbag 有一个不错的 Python API。我不知道你的 CSV 文件中的数据元素到底是什么,所以我会把消息填充留给你,但它看起来像:
import rospy
import rosbag
from sensor_msgs.msg import Imu, NavSatFix
with rosbag.Bag('output.bag', 'w') as bag:
for row in range(df.shape[0]):
timestamp = rospy.Time.from_sec(df['timestamp'][row])
imu_msg = Imu()
imu_msg.header.stamp = timestamp
# Populate the data elements for IMU
# e.g. imu_msg.angular_velocity.x = df['a_v_x'][row]
bag.write("/imu", imu_msg, timestamp)
gps_msg = NavSatFix()
gps_msg.header.stamp = timestamp
# Populate the data elements for GPS
bag.write("/gps", gpu_msg, timestamp)
请注意,您似乎还可以使用其他 GPS 消息类型,例如来自 gps_common 包。 /imu
和 /gps
是主题名称,您可以根据需要命名。
我有一个 csv 文件,我想将其转换为 rosbag,因为我正在尝试使用用 ROS 编写的包。目标是使用扩展卡尔曼滤波器执行传感器融合,我的 csv 文件包含 IMU 和 GPS 数据的信息。
有几个步骤:
1.从 CSV 文件中读取数据。
在 Python 中有很多方法可以做到这一点,但我更喜欢使用 Pandas:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('my_csv_file.csv')
这会将数据加载为 Pandas 数据框,您可以将列作为 df['timestamp']
读取,然后可以像数组一样对其进行索引。
2。填充 ROS 消息并写入 rosbag
rosbag 有一个不错的 Python API。我不知道你的 CSV 文件中的数据元素到底是什么,所以我会把消息填充留给你,但它看起来像:
import rospy
import rosbag
from sensor_msgs.msg import Imu, NavSatFix
with rosbag.Bag('output.bag', 'w') as bag:
for row in range(df.shape[0]):
timestamp = rospy.Time.from_sec(df['timestamp'][row])
imu_msg = Imu()
imu_msg.header.stamp = timestamp
# Populate the data elements for IMU
# e.g. imu_msg.angular_velocity.x = df['a_v_x'][row]
bag.write("/imu", imu_msg, timestamp)
gps_msg = NavSatFix()
gps_msg.header.stamp = timestamp
# Populate the data elements for GPS
bag.write("/gps", gpu_msg, timestamp)
请注意,您似乎还可以使用其他 GPS 消息类型,例如来自 gps_common 包。 /imu
和 /gps
是主题名称,您可以根据需要命名。