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车载装置上装有雷达和GPS/IMU,雷达可以获取车载装置到扫描点的距离与偏角,这样就可以得到扫描点在GPS坐标系中的三维坐标,而雷达与GPS都在车载上,两者的相对位置固定,实景建模,于是又可以将点的GPS坐标系中的坐标转换为雷达坐标系中的坐标,而雷达坐标系是可以转化为大地坐标系的,这样每个扫描点在GPS坐标系中的坐标就转换为大地坐标系中的坐标。为了便于处理,再将大地坐标系中的坐标转换为本地坐标系中的坐标,事实上点云文件中的三维坐标指的是本地坐标系中的坐标。







PCL框架包括很多先进的算法和典型的数据结构,如滤波、分割、配准、识别、追zong、可视化、模型拟合、表面重建等诸多功能。在算法方面,PCL是一套包括数据滤波、点云配准、表面生成、图像分割和定位搜索等一系列处理点云数据的算法。例如PCL中实现管道运算的接口流程:

①创建处理对象,例如滤波、特征估计、图像分割等;

②通过setInputCloud输入初始点云数据,进入处理模块;

③设置算法相关参数;

④调用不同功能的函数实现运算,并输出结果。












在计算机视觉中,3d实景建模, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识. 而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定,实景建模软件, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。

ToF相机容易受到环境因素的影响,如混合像素、外界光源等,实景三维建模,导致景物深度不准确;系统误差与随机误差对测量结果的影响很大,需要进行后期数据处理,主要体现在场景像素点的位置重合上。







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