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3D 視覺相關(guān)知識-SLAM框架-常見方案對比

2年前作者：機器視覺—ing分類：Toy博客閱讀(29)違法舉報

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點云數(shù)據(jù)

通過測量儀器獲得物體外觀的點數(shù)據(jù)的集合，叫點云。點云是在和目標表面特性的海量點集合。

點云是在和目標表面特性的海量點集合。
根據(jù)激光測量原理得到的點云，包括三維坐標（XYZ）和激光反射強度（Intensity）。
根據(jù)攝影測量原理得到的點云，包括三維坐標（XYZ）和顏色信息（RGB）。
結(jié)合激光測量和攝影測量原理得到點云，包括三維坐標（XYZ）、激光反射強度（Intensity）和顏色信息（RGB）。
在獲取物體表面每個采樣點的空間坐標后，得到的是一個點的集合，稱之為“點云”(Point Cloud)。
點云的格式：; *.pts; *.asc ; *.dat; *.stl ;

一篇關(guān)于3D點云的論文

隨著激光雷達，RGBD相機等3D傳感器在機器人，無人駕駛領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。針對三維點云數(shù)據(jù)的研究也逐漸從低層次幾何特征提?。≒FH,FPFH,VFH等）向高層次語義理解過渡（點云識別，語義分割）。與圖像感知領(lǐng)域深度學習幾乎一統(tǒng)天下不同，針對無序點云數(shù)據(jù)的深度學習方法研究則進展緩慢。分析其背后的原因，不外乎三個方面：

1. 點云具有無序性。受采集設(shè)備以及坐標系影響，同一個物體使用不同的設(shè)備或者位置掃描，三維點的排列順序千差萬別，這樣的數(shù)據(jù)很難直接通過End2End的模型處理。
2.點云具有稀疏性。在機器人和自動駕駛的場景中，激光雷達的采樣點覆蓋相文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-538136.html

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