ROS.bag फाइल्स वाचताना Python मध्ये LZ4 कॉम्प्रेशन समस्यांचे निराकरण करणे

ROS बॅग फाइल्ससह मागील LZ4 कॉम्प्रेशन एरर मिळवणे

जर तुम्ही सोबत काम केले असेल आरओएस बॅग फाइल्स Python मध्ये, आपल्याला माहित आहे की ते रोबोटिक सेन्सर डेटा संचयित करण्यासाठी अमूल्य आहेत, परंतु ते Linux सिस्टमवर उघडणे अवघड असू शकते. त्यांच्या डेटाचे विश्लेषण करण्याचा प्रयत्न करणाऱ्या डेव्हलपरसाठी त्रुटी, विशेषतः LZ4 त्रुटी सारख्या कॉम्प्रेशन-संबंधित समस्यांचा सामना करणे सामान्य आहे.

अलीकडे, बॅग फाइलमधून डेटा काढत असताना, मला भयंकर सामना करावा लागला "असमर्थित कॉम्प्रेशन प्रकार: lz4" एरर. आवश्यक लायब्ररी आणि कॉम्प्रेशन टूल्स इन्स्टॉल असूनही, एरर कायम राहिली, कोणतीही प्रगती थांबवली. मी काही लपवलेले सेटअप किंवा इन्स्टॉलेशन पायरी गहाळ करत आहे का याबद्दल मला आश्चर्य वाटले. 🛠️

हा लेख माझा ट्रबलशूटिंग प्रवास आणि मी शेवटी माझ्या ROS बॅग डेटामध्ये प्रवेश करण्यासाठी शोधलेल्या उपायांबद्दल माहिती देतो. वाटेत, मी या LZ4 कॉम्प्रेशन त्रुटीला बायपास करण्यासाठी काही सामान्य त्रुटी आणि टिपा हायलाइट करेन.

तुम्ही ROS बॅग फायली पहिल्यांदा हाताळत असाल किंवा नवीन उपाय शोधत असाल तरीही, या पायथन कॉम्प्रेशन समस्येचे निराकरण करण्यात मदत करण्यासाठी येथे एक मार्गदर्शक आहे! 📂

Python सह ROS बॅग फाइल्समधील LZ4 एरर रिझोल्यूशन समजून घेणे

पहिली स्क्रिप्ट पायथनचा वापर करून थेट आरओएस बॅग फाइलमधून संदेश वाचण्यावर लक्ष केंद्रित करते बॅगपी आणि रोसबॅग लायब्ररी येथे, आम्ही सह प्रारंभ करतो bagreader फंक्शन, जी बॅग फाइलमधून विशिष्ट विषय वाचण्यासाठी डिझाइन केलेली bagpy ची मुख्य उपयुक्तता आहे. आरंभ केल्यानंतर बॅगरीडर बॅग फाइल पथ सह, आम्ही वापरतो विषयाद्वारे_संदेश नियुक्त विषयानुसार संदेश फिल्टर करण्याची पद्धत. हा दृष्टिकोन आम्हाला अनावश्यक डेटा लोड न करता संबंधित माहिती वेगळे करू देतो, जे रोबोटिक सेन्सर लॉग सारख्या मोठ्या डेटासेटमध्ये महत्त्वाचे आहे. उदाहरणार्थ, जर तुम्ही रोबोटच्या हालचाली डेटाचे विश्लेषण करत असाल तर, फक्त '/odometry' सारख्या विषयांवर लक्ष केंद्रित केल्याने प्रक्रियेचा वेळ आणि मेमरी वाचते.

तथापि, थेट bagreader LZ4-संकुचित डेटाचा सामना करताना दृष्टीकोन अडथळा आणतो. येथे, वापरकर्ते अनेकदा कुप्रसिद्ध "असमर्थित कॉम्प्रेशन प्रकार: lz4" त्रुटी पाहतात कारण Python च्या ROS बॅगमध्ये LZ4 नेटिव्हरित्या हाताळण्यात अक्षमतेमुळे. हे आम्हाला पुढील समाधानाकडे आणते जेथे lz4 ग्रंथालय अत्यावश्यक बनते. दुसरी स्क्रिप्ट फाईल मॅन्युअली डीकंप्रेस करून या समस्येवर कार्य करते lz4.frame.decompress, जे ROS ओळखू शकणाऱ्या फॉरमॅटमध्ये बायनरी डेटा वाचते आणि डीकंप्रेस करते. आतील सामग्रीमध्ये प्रवेश करण्यासाठी एक घट्ट गुंडाळलेली भेट उघडण्याची कल्पना करा—एक समान संकल्पना येथे लागू होते. LZ4 फाइल डीकंप्रेस केल्याने पायथनला त्याच्याशी संवाद साधता येतो जणू ती एक नियमित बॅग फाइल आहे.

एकदा डिकंप्रेस केल्यावर, स्क्रिप्ट तात्पुरता डेटा Python च्या सहाय्याने तयार केलेल्या फाईलमध्ये संग्रहित करते. tempfile.NamedTemporaryFile कार्य ही पायरी महत्त्वाची आहे कारण आरओएस बॅग डेटासाठी अनेकदा अनुक्रमिक प्रवेश आवश्यक असतो आणि तो मानक स्वरूपात असल्यास rosbag.बॅग सहजतेने प्रक्रिया करा. या तात्पुरत्या स्टोरेजसह, आम्ही वापरून डेटा लाइन-बाय-लाइन वाचू शकतो वाचन_संदेश, मेमरी ओव्हरफ्लो टाळण्यासाठी मोठ्या फाइल्ससाठी आदर्श. पृष्ठानुसार पुस्तक वाचण्याप्रमाणे, ही पद्धत मेमरीमध्ये संपूर्ण फाइल लोड न करता केवळ आवश्यक तेच काढण्याचा एक प्रभावी मार्ग देते. 📝

शेवटी, डीकंप्रेशन आणि वाचन प्रक्रिया अपेक्षेप्रमाणे कार्य करत असल्याचे सत्यापित करण्यासाठी, तिसरा उपाय सादर केला जातो युनिट चाचणी. पायथन वापरणे एकक चाचणी फ्रेमवर्क, आम्ही यासह चाचणी प्रकरणे तयार करतो सेटअप आणि assertIsNotNone बॅग फाइल योग्यरितीने वाचली जात आहे की नाही हे तपासण्यासाठी आणि डीकॉम्प्रेस केलेला डेटा वैध आहे का. हे सुनिश्चित करते की तुमच्या कोडचे कोणतेही भविष्यातील अपडेट वाचन किंवा डीकंप्रेशन कार्यक्षमता खंडित करणार नाहीत. चाचणी विशेषतः विकास वातावरणात उपयुक्त आहे जेथे भिन्न बॅग फाइल कॉन्फिगरेशनमुळे अद्वितीय त्रुटी येऊ शकतात. या चाचण्या सेट करून, विकासक डेटा पुनर्प्राप्तीसाठी एक भक्कम पाया तयार करतात आणि नंतर अनपेक्षित त्रुटींची शक्यता कमी करतात. 🚀

# Import necessary libraries
import bagpy
from bagpy import bagreader
import rosbag
# Function to read messages from a specific topic in the ROS bag
def read_bag_data(file_path, topic):
    try:
        # Initialize the bag reader for .bag file
        b = bagreader(file_path)
        # Retrieve messages by topic
        messages = b.message_by_topic(topic)
        print(f"Messages from topic {topic}:\n", messages)
    except rosbag.bag.ROSBagException as e:
        print("Error reading the bag file:", e)
# Define bag file path and topic
bag_file_path = 'my_bag_file.bag'
topic_name = '/my/topic'
# Execute the function
read_bag_data(bag_file_path, topic_name)

१

import unittest
import os
from bagpy import bagreader
import rosbag
import lz4.frame
import tempfile
class TestBagFileMethods(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.bag_file = 'my_bag_file.bag'
        self.topic_name = '/my/topic'
    def test_bagreader(self):
        """ Test basic bagreader functionality """
        b = bagreader(self.bag_file)
        messages = b.message_by_topic(self.topic_name)
        self.assertIsNotNone(messages, "Failed to retrieve messages.")
    def test_lz4_decompression(self):
        """ Test decompression for LZ4 files """
        decompressed_data = None
        with open(self.bag_file, 'rb') as f_in:
            decompressed_data = lz4.frame.decompress(f_in.read())
        self.assertIsNotNone(decompressed_data, "Decompression failed.")
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

ROS बॅग फायलींमधील असमर्थित कॉम्प्रेशन प्रकार त्रुटींचे निवारण करणे

Linux वर ROS बॅग फाइल्ससह काम करताना, कॉम्प्रेशन एरर, विशेषत: ज्यांचा समावेश होतो LZ4 कॉम्प्रेशन, लक्षणीय अडथळे आणू शकतात. मध्ये बॅग फाइल्स आरओएस (रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम) जागा वाचवण्यासाठी वातावरण अनेकदा कॉम्प्रेस्ड फॉरमॅटमध्ये साठवले जाते आणि LZ4 सामान्यतः यासाठी वापरले जाते. तथापि, LZ4 कॉम्प्रेशन ओळखण्यासाठी किंवा हाताळण्यासाठी Python लायब्ररी किंवा ROS कॉन्फिगर केलेले नसल्यास, यामुळे "असमर्थित कॉम्प्रेशन प्रकार: lz4" त्रुटी येते, डेटा प्रोसेसिंग कार्ये थांबवतात. असे का घडते हे समजून घेणे समस्यानिवारण करण्यात आणि समस्येचे अधिक प्रभावीपणे निराकरण करण्यात मदत करू शकते.

उदाहरणार्थ, पायथन लायब्ररी आवडतात rosbag LZ4-संकुचित ROS पिशव्या स्थानिकरित्या हाताळण्यासाठी नेहमी सुसज्ज नसतात. या अंतरासाठी अनेकदा विकासकांना अतिरिक्त लायब्ररी स्थापित करण्याची किंवा फाइल्स मॅन्युअली डीकंप्रेस करण्याची आवश्यकता असते. वापरत आहे १ डीकंप्रेशनसाठी तात्पुरत्या फाइलसह ही सुसंगतता अंतर भरून काढता येते, ज्यामुळे पायथनला मानक ROS बॅग फाइलप्रमाणे डेटा वाचता येतो. हा डीकंप्रेशन दृष्टीकोन लवचिकता प्रदान करतो परंतु कार्यक्षमतेबद्दल प्रश्न देखील उपस्थित करू शकतो, विशेषत: मोठ्या फाइल्ससाठी. 🛠️

फक्त डेटा वाचण्यापलीकडे, प्रगत तंत्रे एकाधिक वातावरणात LZ4 डीकंप्रेशन व्यवस्थापित करण्यात मदत करू शकतात. एक पर्याय म्हणजे स्वयंचलित वर्कफ्लो तयार करणे जे बॅग फाइल वाचण्याचा प्रयत्न करण्यापूर्वी कॉम्प्रेशन प्रकार सुसंगतता तपासतात. पायथनमध्ये, अशा चेकचे एकत्रीकरण करणे unittest बॅग फाइल सामग्री सत्यापित करण्यासाठी तुमचा कोड त्रुटींविरूद्ध मजबूत असल्याची खात्री करते. उदाहरणार्थ, असमर्थित स्वरूपनांना ध्वजांकित करण्यासाठी आपल्या कोडवर पूर्व-चाचण्या सेट करणे वेळेची बचत करू शकते आणि रनटाइम त्रुटी टाळू शकते. या धोरणांसह, तुम्ही केवळ LZ4 त्रुटीचे निराकरण करत नाही तर एक कार्यप्रवाह देखील तयार कराल जो भिन्न फाइल स्वरूप आणि आकार कार्यक्षमतेने हाताळू शकेल, अधिक स्केलेबल समाधान तयार करेल.