##はじめに
PCLで簡単な物体認識を行う際，自前で点群データを作成する必要があります．
点群データの作成には，様々な方法があるのですが，今回は，CADデータでモデリングしたオブジェクトを点群データに変更する手順を紹介．
##動作環境
今回の記事は，windows10側でモデルを作成．ubuntu18.04で点群データに変換しました．
仕様は表にまとめています．
共通
| 項目 | 値 |
|---|---|
| CPU | core i7-6820HQ |
| RAM | 16GB |
| GPU | NVIDIA Quadro M1000M |
windows側
| 項目 | 値 |
|---|---|
| OS | Windows 10 pro |
| CAD | Solid Works 2018-2019 |
Ubuntu18.04側
| 項目 | 値 |
|---|---|
| OS | Ubuntu18.04 |
| 変換ソフト | Meshlab |
| pcl | 1.8 |
| ROS | melodic |
##CADでモデルを作成 (.STL)形式で保存
windows側での操作
今回はSolid Worksを使用しました．
Solid Worksは幅広い分野で使用されCADソフトの中でも，シェア率が結構高めです．
AUTOCADやFUSION360等を使用しても大丈夫だと思います．
Solid Worksは学生であれば，ほぼ無償で使用することができます．
とりあえず，認識する対象をCADで作成してみました．
今回は，おもちゃの飛行機をリバースエンジニアリングしました．
こんな感じです．
このパーツファイルを(.STL)形式で保存します．
アセンブリしたものを使用する際は，一度，指定保存で（.SLDAEM）をパーツファイル(.SLDPart)に変換．その後変換したパーツファイルを(.STL)形式として，指定保存します．
##点群データ(.pcd)形式に変換
ここからはubuntu側での作業となります．
参考にしたサイトはこちら
変換には，pcl_toolsが必要となります
インストールしていない場合は，
sudo apt-get install pcl-tools
でインストールできます．
- まずmeshlabを開き，(.STL)形式のデータをインポートします．
- 次に，(.obj)ファイルでエクスポート(指定保存)します．
- 一度，meshlab閉じ，再び起動させ(.obj)形式のデータをロードします．
- 次に，スケールを合わせます.
Solid Worksでは一般的に[mm]でモデルを作成することが多いです．しかしmeshlabの基本単位が[m]なので，スケールサイズを変換する必要があります．
meshlabのFilters→Normarls,Cnrvatures and Orientation→Transform:scaleを選択します．
このとき各軸を図のように0.1倍づつしてあげて，Applyをクリックしcloseします．
Apllyをクリックしないと，モデルに適用されないので注意してください．
ここまでできたら，(.obj)形式で再度上書き保存し，一度meshlabを閉じてください．
5.再びmeshlabを開いて3の操作を行ってください．これにより，サイズを[mm]
に合わせることができます．※一度で，スケールサイズを0.001倍すると自分の場合うまく行きませんでした．
6.(.obj)から(.pcl)形式に変換．
変換は以下のように行います．
pcl_mesh_sampling input.obj output.pcd -leaf_size 0.001
引数とかは，参考サイトに書いてあるので割愛．
これで，(.pcl)形式の自前データを作成することができました．
グラフィカルに確認したい場合は，
pcl_viewer output.pcd
で見ることができます．
すごく見づらいですけど，こんな感じ
生データを見たい場合は，
gedit output.pcd
で見ることができる．
こんな感じ(一部を抜粋)．
# .PCD v0.7 - Point Cloud Data file format
VERSION 0.7
FIELDS x y z
SIZE 4 4 4
TYPE F F F
COUNT 1 1 1
WIDTH 43185
HEIGHT 1
VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0
POINTS 43185
DATA ascii
0.0087611452 -0.050566815 0.0059146006
0.0059727603 -0.049213119 0.0059028571
0.0011607565 -0.04599423 0.0059653334
0.036394902 -0.044901699 0.0059582125
0.037355382 -0.044040166 0.0059934631
-0.0069311424 -0.040136784 0.00594847
-0.0087683918 -0.039120279 0.0058913622
-0.0094063086 -0.038501743 0.0059710327
-0.015966881 -0.030564643 0.0059039053
このように，PCLでは[m]が基準となって，データが格納されている．
##終わりに
Solid Worksとmeshlabでデータをインポートした際に，スケールサイズか変わっていることに気づかず，苦労しました．．．
自前で作成したデータをもとに，PCLで簡単な物体認識をする内容は，また今度書きたいと思います．