自动驾驶云服务 Octopus
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Rosbag转OpenData作业（数据回放）
作业输入输出规范
用户完成自定义Rosbag转OpenData算子创建，运行作业容器时Octopus平台向其中注入以下环境变量：
- rosbag_path: 作为数据源的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag
- yaml_path: 启动数据收集任务的yaml文件路径，例如/tmp/Octopus_data_collections.yaml
- output_dir: rosbag数据包作业运行结果输出目录，例如/tmp/output
- tmp_dir: 供用户存储作业临时文件的目录，例如/tmp/workspace
用户的作业容器需要解析rosbag，并将转换结果输出到output目录，结果示例如下：
图1 output目录
每个传感器提取的数据保存在单独的文件夹，其中camera和lidar传感器提取的样本文件必须以时间戳命名。任务结束标志文件，_SUCEESS或_FAILURE分别代表任务成功或失败。opendata_to_platform.yaml文件以yaml格式记录该OpenData数据包的元数据，格式如下：
图2 文件格式
sensor_type字段标识传感器类型，可取以下值：camera、lidar、gnss、vehicle、ego_tf、object_array_vision、traffic_light_matched、tag_record、planning_trajectory、predicted_objects、control、routing_path、localization_visualization。具体定义参考数据包格式。
图3 示例opendata_to_platform.yaml文件内容
示例代码
以下为主程序文件ros2opendata.py中截取的代码片段，分别运行不同的功能，详见注释。
图4 运行前准备
图5 解析点云消息
图6 解析gnss消息
图7 写opendata_to_platform.yaml文件
构建镜像
Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。
- Dockerfile示例
图8 示例
启动命令：
python3 /home/main/ros2opendata.py --lidar_calibration_id 5
- 构建镜像
docker build -f dockerfile -t rosbag2opendata:0.1 .
- 本地调试
准备一个待处理的rosbag，如~/data/20220620.bag，一个示例Octopus_data_collections文件，如~/data/Octopus_data_collections.yaml运行如下命令（基于上述示例镜像）：
docker run -v ${HOME}/data/20220620.bag:/tmp/data/20220620.bag -v ${HOME}/tmp/output:/tmp/output -v ${HOME}/data/Octopus_data_collections.yaml:/tmp/Octopus_data_collections.yaml --env output_dir=/tmp/output --env rosbag_path=/tmp/data/20220620.bag --env yaml_path=/tmp/Octopus_data_collections.yaml --env tmp_dir=/tmp/workspace rosbag2opendata:0.1 /bin/sh -c “/home/main/ros2opendata.py --lidar_calibration_id 5”完成后在${HOME}/tmp/output目录查看运行结果文件：
图9 运行结果
父主题： 算子示例
