ICRA中的LiDAR里程计和建图:基于Poisson表面重建的编程实现

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本文探讨了在机器人领域如何利用Poisson表面重建算法,从LiDAR点云数据进行环境建图和里程计。通过将点云数据转换为体素网格并解决Poisson方程,实现光滑三维表面的重建。文中提供了Python代码示例,展示了如何读取点云数据、构建KD树、进行表面重建并调整最近邻点数量以控制重建细节。

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ICRA中的LiDAR里程计和建图:基于Poisson表面重建的编程实现

概述:
在机器人感知和导航领域中,利用激光雷达(LiDAR)进行环境建图和里程计估计是常见的任务之一。其中,Poisson表面重建是一种常用的方法,用于从稀疏的点云数据重建出光滑的三维表面。本文将介绍如何使用Poisson表面重建算法实现LiDAR里程计和建图功能,并提供相应的源代码。

Poisson表面重建算法:
Poisson表面重建算法基于体积重建的思想,通过将点云数据转化为体素网格,并通过求解Poisson方程来重建出光滑的表面。以下是实现Poisson表面重建的Python代码示例:

import numpy as np
from pyntcloud import PyntCloud
from sklearn.neighbors import KDTree
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