القائمة
يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.
اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
يتجاوز الأمر المباشر Prompt المخصّص للمراجعة. افحص المصدر قبل تشغيله.
npx skills add https://github.com/MIUAV/vibe-coding-ros2 --skill lidar-perceptionيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
تفضّل نسخة محلية؟ نزّل الملفات المتاحة حاليًا لدى SkillsMP.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | lidar-perception |
| description | 激光雷达感知 — 点云处理、地面分割、障碍物检测、聚类，支持速腾/禾赛/velodyne/Ouster 等常见激光雷达 |
| argument-hint | 激光雷达 OR lidar OR 点云 OR pointcloud OR PCL OR 障碍物检测 OR 地面分割 OR segmentation |
| user-invocable | true |
agents/skills/perception/sensor-fusion/agents/skills/ros2-debug/原始点云 (PointCloud2)
│
├── 降采样 (VoxelGrid) — 减少计算量
├── 地面分割 (RANSAC/GND) — 分离地面和非地面
├── 聚类 (Euclidean/DBSCAN) — 障碍物分组
└── 分类 (ML/规则) — 行人/车/障碍
// 订阅点云
auto sub = this->create_subscription<sensor_msgs::msg::PointCloud2>(
"/scan", QoS(10).best_effort(), // sensor 数据用 BEST_EFFORT
std::bind(&LidarNode::callback, this, std::placeholders::_1));
// PCL 处理
pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> vg;
vg.setInputCloud(pcl_cloud);
vg.setLeafSize(0.1f, 0.1f, 0.1f);
vg.filter(*filtered_cloud);
// RANSAC 地面检测
pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
seg.setDistanceThreshold(0.03); // 3cm
seg.setInputCloud(cloud);
seg.segment(inliers, coefficients);
激光雷达 必须用 BEST_EFFORT（高频数据，丢帧可接受）。