python 解析 velodyne 16线雷达 pcap 文件，并保存为pcd文件

**Velodyne16线雷达数据解析与PCD文件生成**

本文将介绍如何使用Python解析Velodyne16线雷达的Pcap文件，并将其保存为PCD文件。Velodyne16线雷达是一种高精度的激光雷达，能够提供360度的扫描视图和高精度的距离信息。

**依赖库**

本文中，我们将使用以下Python库：

* `scapy`：用于解析Pcap文件* `numpy`：用于数值计算* `plyfile`：用于生成PCD文件首先，需要安装这些库：

bashpip install scapy numpy plyfile

**解析Pcap文件**

下面是解析Pcap文件的示例代码：

import scapy.all as scapyfrom scapy.layers import Dot11, Dot11Elt#读取Pcap文件pcap_file = 'path/to/velodyne.pcap'
packets = scapy.rdpcap(pcap_file)

# 遍历每个包for packet in packets:
 # 检查是否为Velodyne数据包 if packet.haslayer(Dot11Elt) and packet[Dot11Elt].info == 'velodyne':
 # 提取距离信息 distances = []
 for i in range(16):
 distance = int(packet[Dot11Elt].info.split(',')[i])
 distances.append(distance)
 #保存距离信息到列表中 velodyne_data = {
 'distances': distances,
 'timestamp': packet.time }

在上面的代码中，我们使用`scapy`库读取Pcap文件，并遍历每个包。如果包是Velodyne数据包，我们提取距离信息并保存到列表中。

**生成PCD文件**

下面是生成PCD文件的示例代码：

import numpy as npfrom plyfile import PlyData, PlyElement#读取距离信息velodyne_data = {
 'distances': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16],
 'timestamp':1643723400}

# 创建PCD文件头部header = PlyData.describe({
 'x': {'name': 'x', 'comment': 'x坐标'},
 'y': {'name': 'y', 'comment': 'y坐标'},
 'z': {'name': 'z', 'comment': 'z坐标'}
})

# 创建PCD文件内容points = np.array([
 [velodyne_data['distances'][0],0,0],
 [velodyne_data['distances'][1],0,0],
 [velodyne_data['distances'][2],0,0],
 # ...
])

#保存PCD文件with open('output.pcd', 'wb') as f:
 PlyData.write(f, header, points)

在上面的代码中，我们使用`numpy`库创建距离信息列表，并使用`plyfile`库生成PCD文件头部和内容。最后，我们使用`PlyData.write()`函数保存PCD文件。

**总结**

本文介绍了如何使用Python解析Velodyne16线雷达的Pcap文件，并将其保存为PCD文件。通过使用`scapy`库读取Pcap文件，提取距离信息并保存到列表中，然后使用`numpy`和`plyfile`库生成PCD文件头部和内容，我们可以轻松地将Velodyne16线雷达数据转换为PCD格式。

**注意**

本文中的代码示例仅供参考，请根据实际需求进行调整。