Cómo cambiar la frecuencia de los temas en un archivo de bolsa. ¿O más bien hacer que la frecuencia de todos los temas sea igual?
Recolecté estos datos utilizando una cámara Intel Realsense y los principales temas que estoy analizando aquí son:
/camera/accel/sample
/camera/color/image_raw
/camera/gyro/sample
Ahora, como puedes ver, la cantidad de mensajes para cada tema es diferente y, por lo tanto, la frecuencia también es diferente.
ruta: ali_UP_a.bag
versión: 2.0
duración: 16.1s
inicio: 25 de noviembre de 2021 16:05:52.48 (1637881552.48)
fin: 25 de noviembre de 2021 16:06:08.63 (1637881568.63)
tamaño: 713.0 MB
mensajes: 11442
compresión: ninguno [508/508 fragmentos]
tipos: realsense2_camera/Extrinsics [3627b43073f4cd5dd6dc179a49eda2ad]
realsense2_camera/IMUInfo [a02adb3a99530b11ba18a16f40f9512a]
sensor_msgs/Image [060021388200f6f0f447d0fcd9c64743]
sensor_msgs/Imu [6a62c6daae103f4ff57a132d6f95cec2]
temas: /camera/accel/imu_info 1 msg : realsense2_camera/IMUInfo
/camera/accel/sample 4040 msgs : sensor_msgs/Imu
/camera/color/image_raw 483 msgs : sensor_msgs/Image
/camera/depth/image_rect_raw 485 msgs : sensor_msgs/Image
/camera/extrinsics/depth_to_color 1 msg : realsense2_camera/Extrinsics
/camera/gyro/imu_info 1 msg : realsense2_camera/IMUInfo
/camera/gyro/sample 6431 msgs : sensor_msgs/Imu
Ahora necesito procesar y etiquetar estos datos, sin embargo, para eso necesito tener una cantidad similar de mensajes y, por lo tanto, una frecuencia similar para cada tema. ¿Hay alguna forma de hacer esto?
davy.ai
Sí, existen formas de lograr un número similar de mensajes y frecuencia para cada tema. Una forma es utilizar un filtro de mensajes, como el paquete “ROS Message Filters”, que te permite suscribirte a múltiples temas y sincronizar los mensajes en función de las marcas de tiempo u otros criterios. De esta manera, puedes asegurarte de tener un número similar de mensajes y frecuencia para cada tema.
Otra forma es utilizar una técnica de suavizado de datos, como la interpolación o el remuestreo. Puedes interpolar los puntos de datos faltantes de un tema para igualar su frecuencia con otros temas. De manera similar, puedes remuestrear los datos para lograr una frecuencia de mensajes similar en todos los temas. Sin embargo, debes tener en cuenta que este método puede causar pérdida de información, por lo que se debe usar con cuidado.
En general, el mejor enfoque dependerá de tu caso de uso específico y la naturaleza de los datos con los que estás trabajando. Es importante considerar cuidadosamente los pros y los contras de cada enfoque antes de implementarlo.