01
録画データをアップロード
.mcapまたはROS1の.bagから始めます。アップローダーはまず転送の進捗を表示し、その後LidarFlowが録画のトピックとセンサーをスキャンする短いサーバー側の準備ステップが続きます。
使い方
LidarFlowがrosbagをジオリファレンス済みマップに変える仕組み。
流れはシンプルです。録画データをアップロードし、センサーを選択し、LiDARまたは単一カメラから3Dで再構成し、 GNSSが存在する場合は出力をジオリファレンスして、成果物を確認します。すべて1つのブラウザワークフローで完結します。
.mcapまたはROS1 .bagをアップロードLiDAR、GNSS、IMU、TFを検証GLIM + FlexCloudを実行
パイプライン
4つのステップ。SLAMのチューニングもDockerも不要です。
02
センサーを選択
LidarFlowはbag内の内容(LiDAR、GNSS、IMU、/tf_static、内部パラメータ付きのカメラ)を検出し、LiDAR、単一カメラ、またはその両方のどれから再構成するかを選択できます。
03
3Dで再構成
LiDARパスではGLIM SLAMを実行し、カメラパスでは単眼メトリック深度推定によって単一の映像ストリームをメトリックな点群に変換します。いずれの場合も、推測に頼ることなくキューとワーカーの状態がブラウザに表示されます。
04
ジオリファレンスと確認
GNSSが存在する場合、FlexCloudが結果を実世界の座標に整合させます。ブラウザ内プレビューと、PCD、LAS、PLY形式のダウンロード可能な成果物を得られます。
ステップごとの流れ
ブラウザワークフローの実際の姿。
アップロードの進捗
アップロードフローは段階的です。まずブラウザ転送の確認、次に最終処理が表示されます。
検証 · トピック
トピックの検証
実行開始前にLiDAR、GNSS、IMU、TFのヒントを含むトピック候補が表示されます。
SLAM · 軌跡
lowhigh
実行ステータス
キューとワーカーの状態が表示されるため、処理の停滞がサイレントにならず可視化されます。
ジオリファレンス · WGS84
出力プレビュー
成功したジョブは、マッピングおよびジオリファレンス済みの成果物のプレビューとダウンロード画面を表示します。
内部の仕組み
SLAMにはGLIM、ジオリファレンスにはFlexCloud。
エンジニアはUIの裏でどのスタックが動いているかを知りたいものであり、それは当然のことです。 LidarFlowは曖昧なプラットフォーム表現の裏に隠さず、明示的にそれを示します。
GLIMFlexCloudROS 1 + ROS 2
ローカル完結ではダメな理由
なぜbag_to_pcdをローカルで実行するだけでは不十分なのか?
タイムスタンプ付き点群のエクスポートは、マッピング済み成果物の構築とは別の作業だからです。 生フレームだけが必要な場合はローカルツールも有用ですが、再現性のあるブラウザで確認可能なマップには届きません。
ros2 run pcl_ros bag_to_pcd --ros-args \ -p bag_path:=rosbag2_2025_01_01/ \ -p topic_name:=/pointcloud \ -p output_directory:=pcds
このアップストリームのユーティリティは1つのトピックのPCDフレームをエクスポートするだけです。 TFツリーの検証も、LiDAR SLAMの実行も、結果のジオリファレンスも行いません。
さっそく実行しましょう
実際の録画データをパイプラインに通してみましょう。開始にクレジットカードは不要です。
よくある質問
ワークフローに関するよくある質問。
次のステップ