本代码传统聚类障碍物检测流程：
1.安装相应的 ros 依赖包
sudo apt-get install ros-melodic-jsk-rviz-plugins
sudo apt-get install ros-melodic-jsk-recognition-msgs
sudo apt-get install ros-melodic-autoware-msgs
sudo apt-get install ros-melodic-visualization-msgs
2.启动
rosbag play -l kitti_2011_09_30_drive_0016_synced.bag /kitti/velo/pointcloud:=/velodyne_points
roslaunch lidar_obstacle_detection lidar_obstacle_detection.launch
launch有两个节点，运行launch直接会打开rviz可视化
<launch>
<node pkg="lidar_obstacle_detection" type="lidar_obstacle_detection_node" name="lidar_obstacle_detection_node" output="screen" />
<rosparam file="$(find lidar_obstacle_detection)/config/lidar_obstacle_detection.yaml" command="load" />
<!-- Start lidar_obstacle_detection.rviz -->
<node pkg="rviz" type="rviz" name="rviz" output = "screen" args="-d $(find lidar_obstacle_detection)/rviz/lidar_obstacle_detection.rviz" required="true" />
</launch>用kitti数据集，效果如下，大家可以自行根改config下的launch文件里的参数进行调试
- label：显示距离信息
- hull：凸多边形拟合，绿色线
- cube:蓝色的实心box
- box：红色线条围成的box
- centroid：bounding_box中心
上图为bounding_box未加方向，加方向后，效果不太好，对于道路两边的区域的姿态估计显然会不准确，可以将isEstimatePose字段设置为true，观测添加姿态估计后的效果
业余写的一个粗版demo，有很多地方是可以改进的，大家自行修改吧
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