3D 视觉 相关知识-SLAM框架-常见方案对比

点云数据

通过测量仪器获得 物体外观 的点数据的集合，叫点云。点云是在和目标表面特性的海量点集合。

点云是在和目标表面特性的海量点集合。
根据激光测量原理得到的点云，包括三维坐标（XYZ）和激光反射强度（Intensity）。
根据摄影测量原理得到的点云，包括三维坐标（XYZ）和颜色信息（RGB）。
结合激光测量和摄影测量原理得到点云，包括三维坐标（XYZ）、激光反射强度（Intensity）和颜色信息（RGB）。
在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的是一个点的集合，称之为“点云”(Point Cloud)。
点云的格式：; *.pts; *.asc ; *.dat; *.stl ;

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一篇关于3D点云的论文

随着激光雷达，RGBD相机等3D传感器在机器人，无人驾驶领域的广泛应用。针对三维点云数据的研究也逐渐从低层次几何特征提取（PFH,FPFH,VFH等）向高层次语义理解过渡（点云识别，语义分割）。与图像感知领域深度学习几乎一统天下不同，针对无序点云数据的深度学习方法研究则进展缓慢。分析其背后的原因，不外乎三个方面：

• 1. 点云具有无序性。受采集设备以及坐标系影响，同一个物体使用不同的设备或者位置扫描，三维点的排列顺序千差万别，这样的数据很难直接通过End2End的模型处理。

• 2.点云具有稀疏性。在机器人和自动驾驶的场景中，激光雷达的采样点覆盖相