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大规模车载激光点云数据组织及可视化研究
摘要
随着汽车自动驾驶技术的发展，车载激光雷达作为一种获取道路信息的重要手段，被越来越广泛地应用。然而，车载激光雷达所获取的大规模点云数据，其数据量巨大、噪声较多、缺失值较多、数据形态复杂等问题使得对其处理和可视化具有一定挑战性。在本文中，我们将对车载激光点云数据的组织及可视化进行研究，以期为自动驾驶等领域的相关研究提供一些帮助。
关键词：车载激光雷达；点云数据；组织；可视化；自动驾驶
1.引言
自动驾驶技术的发展为交通运输领域带来了巨大的变化。而车载激光雷达作为其中的重要组成部分，它可以获取道路和障碍物的三维信息，为自动驾驶提供了精准的环境感知能力。车载激光雷达主要工作原理是利用激光束扫描周围环境，获取周围物体的距离、位置、角度等信息，生成点云数据。此点云数据的处理和可视化是车载激光雷达技术中必要的步骤，而其大规模的点云数据又给处理和可视化带来了挑战。
2.点云数据的组织
点云数据组织是车载激光雷达数据处理中的一项重要工作，其目的是对点云数据进行有效的存储和管理。当前点云数据的主要组织方式有三种：基于点云分割的组织方法、基于栅格化的组织方法、基于层次结构的组织方法。
2.1基于点云分割的组织方法
基于点云分割的组织方法是将点云数据进行分组，以便于对其进行高效的管理和检索。其主要思想是依据点云数据之间的相似性将其分割成若干个子集，再对每个子集进行处理。该方法的主要优点是能够保留点云数据的每个点的信息，缺点是需要大量的计算和存储资源。
2.2基于栅格化的组织方法
基于栅格化的组织方法是将点云数据映射到二维或三维栅格中，以便于对其进行处理和管理。该方法的主要优点是兼具计算效率和空间效率，可以在较短时间内处理大规模点云数据。缺点是无法完全保留点云数据的细节。
2.3基于层次结构的组织方法
基于层次结构的组织方法是将点云数据按层次结构进行组织，以便于对其进行高效的存储和管理。该方法的主要优点是可以在保留点云数据的细节的同时，能够快速处理大规模点云数据。缺点是需要较高的存储和计算资源。
3.点云数据的可视化
点云数据的可视化是对其进行展示和分析的重要手段，通过点云数据的可视化可以获得对景象的深入理解。当前点云数据的可视化主要方式有三种：基于OpenGL的可视化、基于虚拟现实技术的可视化、基于点云渲染技术的可视化。
3.1基于OpenGL的可视化
基于OpenGL的点云可视化是通过使用OpenGL图形库创建点云应用程序，调用其函数库进行可视化的方式。该方法的主要优点是具有较高的实时性和交互性，缺点是对计算机硬件的要求较高。
3.2基于虚拟现实技术的可视化
基于虚拟现实技术的点云可视化是将点云数据在虚拟现实环境中进行可视化展示。该方法的主要优点是能够提供更加逼真的场景展示和交互方式，缺点是对计算机硬件的要求较高。
3.3基于点云渲染技术的可视化
基于点云渲染技术的点云可视化是通过点云渲染模型将点云数据可视化展示。该方法的主要优点是能够保持点云数据的细节和形态，缺点是对计算机硬件的要求也比较高。
4.结论
本文主要对车载激光雷达的点云数据组织及其可视化进行了研究。在点云数据组织方面，基于层次结构的组织方法较为适合处理大规模点云数据。在点云数据可视化方面，基于OpenGL的可视化提供了较高的实时性和交互性，基于虚拟现实技术的可视化提供了更加逼真的场景展示和交互方式，基于点云渲染技术的可视化可以保持点云数据的细节和形态。
参考文献：
[1]张晓华,美龄．点云数据处理方法及应用研究综述[J]．光学精密工程，2016，24(12):3651-3661.
[2]刘春雷.基于激光点云的汽车行驶环境感知技术研究[J].自动化博览,2017,6(08):74-77.
[3]郭庆兵,方祖飞,徐巨龙.大规模车载激光雷达数据快速计算技术[J].现代计算机,2017(02):52-58.
[4]丁非,马文岗,肖逸群,等.基于激光雷达的车辆行驶环境感知[J].机械科学与技术,2017,36(08):1153-1161.