點云
關(guān)注創(chuàng)建者：320科技工作室 創(chuàng)建時間：2021-12-11
點云的視頻教程
abaqus腳本插件104-基于空間點云坐標(biāo)重構(gòu)六面體網(wǎng)格節(jié)點（2025-10-01）
abaqus腳本插件104-基于空間點云坐標(biāo)重構(gòu)六面體網(wǎng)格節(jié)點（2025-10-01）
免費(fèi) 12分鐘 5播放
查看
abaqus腳本插件104-基于空間點云坐標(biāo)重構(gòu)六面體網(wǎng)格節(jié)點（2025-09-24）
abaqus腳本插件104-基于空間點云坐標(biāo)重構(gòu)六面體網(wǎng)格節(jié)點（2025-09-24）
免費(fèi) 5分鐘 3播放
查看
abaqus腳本插件104-基于空間點云坐標(biāo)重構(gòu)六面體網(wǎng)格節(jié)點生成粗糙表面（2025-11-06）
abaqus腳本插件104-基于空間點云坐標(biāo)重構(gòu)六面體網(wǎng)格節(jié)點生成粗糙表面（2025-11-06）
免費(fèi) 6分鐘 25播放
查看
點云的實例教程
圖5 坯件仿真結(jié)果
3.3結(jié)果分析
在坯件上兩次走刀后，得到圖5所示的點云模型，弧槽的走刀起始位置和結(jié)束位置沒有點發(fā)生外偏，兩次走刀的相交區(qū)域沒有錯位點產(chǎn)生，符合銑削實際。分離出坯件上被銑削到的弧槽面上點云a（圖6a），并將cad建模得到的網(wǎng)格模型中弧槽部分進(jìn)行表面采樣得到點云b（圖6b）。計算得到點云a與點云b之間的最大距離為0.32 mm，均方根誤差為0.015，仿真精度較高[24,25]。
圖6 仿真點云與CAD建模點云
4 結(jié)語
本文建立的仿真模型動態(tài)地模擬了工件表面球銑時的變化過程，每次步進(jìn)都產(chǎn)生準(zhǔn)確結(jié)果，模型可視化且精度高。下一步工作將在此模型的基礎(chǔ)上，研究使用深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行復(fù)雜工件的銑削工藝設(shè)計。
文章來源：現(xiàn)代計算機(jī)
展開 來源 | GIS前沿
知圈 | 進(jìn)“雷達(dá)群”請加微13636581676,備注雷達(dá)
是否可以通過將激光雷達(dá)與攝影測量技術(shù)相結(jié)合來提高點云的準(zhǔn)確性和密度？激光雷達(dá)數(shù)據(jù)可以穿透樹木并測量陰影區(qū)域以生成非常準(zhǔn)確的點云。被動成像相機(jī)衍生出更詳細(xì)的 3D 模型并使用多光譜信息對點云進(jìn)行編碼，從而產(chǎn)生有用的彩色點云分類。
如果可以合并這些技術(shù)會怎樣？中性密度濾鏡對點云顏色有什么影響？本文更詳細(xì)地探討了定量和定性點云增強(qiáng)。
無人機(jī)（UAV 或“無人機(jī)”）在許多環(huán)境應(yīng)用中變得越來越流行，提供點云數(shù)字表面模型 (DSM) 和正射影像。無人機(jī)飛行生成的數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確性取決于數(shù)據(jù)捕獲方法，有源激光雷達(dá)傳感器或無源遙感傳感器（相機(jī)）。點云數(shù)據(jù)集通常包含大量不良的不規(guī)則性，例如局部點密度的強(qiáng)烈可變性、缺失數(shù)據(jù)、重疊點和噪聲。黎巴嫩大學(xué)文學(xué)與人文科學(xué)學(xué)院地理空間實驗室最近的這項研究應(yīng)用了各種方法來增強(qiáng)點云質(zhì)量，還進(jìn)行了現(xiàn)場實驗以減少點云的不規(guī)則性。
新的點云質(zhì)量提升方法
高分辨率和高密度點云在變形監(jiān)測研究和室內(nèi)外測繪等許多應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用。幾項研究比較了激光雷達(dá)和運(yùn)動 (SfM) 攝影測量技術(shù)的結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)集更準(zhǔn)確，因為 SfM 派生的結(jié)果是可變的。SfM 攝影測量的一個優(yōu)點是使用多光譜信息對點云進(jìn)行編碼，這是一種有用的彩色點云分類。但是，激光雷達(dá)數(shù)據(jù)可以穿透樹木并測量陰影區(qū)域以生成非常準(zhǔn)確的點云。激光雷達(dá)掃描儀可提供相對準(zhǔn)確的 3D 點云，而被動成像相機(jī)則可生成更詳細(xì)的真實世界 3D 模型。
地理空間技術(shù)用戶經(jīng)常會問，選擇什么來掃描市區(qū)：激光雷達(dá)還是攝影測量？但是，當(dāng)同時使用這兩種技術(shù)時會發(fā)生什么？
展開 在 CAD 中獲取點云對象的截面和輪廓，需結(jié)合
內(nèi)置工具 + 專業(yè)插件 + 自動化腳本，以下是分場景的實戰(zhàn)操作指南，附具體命令和參數(shù)：
一、基礎(chǔ)操作：CAD 內(nèi)置截面工具（適合簡單點云）
1. 加載點云并創(chuàng)建截面（5 分鐘 / 個截面）
步驟：
① 輸入 POINTCLOUD 加載點云文件（.rcp/.rcs）
② 輸入 SECTIONPLANE → 選擇點云 → 繪制剖切平面（如 XY 平面 Z=100）
③ 右鍵截面平面 → 選擇「生成二維 / 三維截面」→ 勾選「點云截面」
關(guān)鍵設(shè)置：
采樣距離：0.1m（根據(jù)點云密度調(diào)整，越小輪廓越精細(xì)）
輸出類型：選擇「多段線」（便于編輯）或「樣條曲線」（更平滑）
2. 提取輪廓線（從截面到 CAD 對象）
操作：
① 選中截面平面 → 右鍵「顯示截面夾點」→ 拖動調(diào)整剖切位置
② 輸入 PCPROFILE → 選擇點云 → 框選截面區(qū)域
③ 在「提取點云輪廓」對話框中，設(shè)置：
最小間距：0.2m（過濾噪點）
最大角度：45°（識別尖銳邊緣）
④ 確認(rèn)后生成閉合多段線，自動創(chuàng)建「點云輪廓」圖層
二、進(jìn)階方案：ReCap Pro 深度處理（適合復(fù)雜點云）
1.
展開 我們將可用方法分為三類（點云配準(zhǔn)，3D特征點匹配法和深度學(xué)習(xí)的方法），并在下表中列出了它們。
并在接下來的閱讀中細(xì)細(xì)介紹。
1 3D點云配準(zhǔn)方法
這里主要回顧基于3d 點云的配準(zhǔn)的定位方法，配準(zhǔn)的目的是實現(xiàn)一對點云能夠?qū)R在同一坐標(biāo)系下，從而可以計算出兩次掃描之間的點云的變換，在自動駕駛定位場景下，可以通過兩種方法使用配準(zhǔn)的方法：
（1）通過將獲取的掃描幀點云與預(yù)構(gòu)建的高精點云地圖的一部分進(jìn)行配準(zhǔn)，對車輛進(jìn)行定位。
（2）通過連續(xù)的Lidar掃描獲取的點云計算出車輛的里程計信息。
點云配準(zhǔn)主要用于形狀對齊和場景重建等領(lǐng)域，其中迭代最近點算法（ICP）是最受歡迎的算法之一，在ICP中通過最小化點云數(shù)據(jù)之間的度量誤差來優(yōu)化源點云和目標(biāo)點云之間的轉(zhuǎn)換。并在該研究領(lǐng)域有多種ICP算法的變種【47】，常見的變種算法有點到線段的ICP[48],點到面的ICP[49]以及通用的ICP[10],ICP算法可以認(rèn)為是解決點云配準(zhǔn)的經(jīng)典算法，在文章【11】中將點云配準(zhǔn)和回環(huán)檢測以及車輛位姿圖的優(yōu)化結(jié)果在一起，以減少連續(xù)配準(zhǔn)帶來的累計誤差。
展開 這篇文章總結(jié)了基于圖像和點云基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)融合方法
，
包括深度估計、目標(biāo)檢測、語義分割、目標(biāo)分割、傳感器在線標(biāo)定等方面的應(yīng)用。這里就來學(xué)習(xí)一下相關(guān)的知識點，下圖就是基于圖像和點云融合的感知任務(wù)及其相關(guān)部分一攬表。
深度學(xué)習(xí)
a）基于圖像的深度學(xué)習(xí)方法
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)是目前（2020年，因為2021年VIT大火）對圖像理解和處理的最有效的模型之一。與MLP相比，CNN具有平移不變性，利用較少的權(quán)重和層次模式（卷積層、BN層、relu層、pooling層），可以以抽象的層次和學(xué)習(xí)能力完成對圖像特征的提取和高階語義的學(xué)習(xí)。
b）基于點云的深度學(xué)習(xí)方法
對于點云的方法，有很多種類型，如
b1)Volumetric representation based，
即將點云按照固定的分辨率組成三維網(wǎng)格，每個網(wǎng)格的特征都是學(xué)出來的；這種方法可以很輕松的獲取到網(wǎng)格內(nèi)部結(jié)構(gòu)，但在體素化過程中，失去了空間分辨率和細(xì)粒度的三維幾何形狀；
b2)Index/Tree representation based，
是將點云劃分為一系列不平衡的樹，可以根據(jù)區(qū)域的點密度進(jìn)行分區(qū)，對于點密度較低的區(qū)域具有較低的分辨率，從而減少不必要的內(nèi)存和計算資源；
b3)2D views representation based，
這種方式比較好理解，就是將點云按照不同的視圖投影成深度圖，然后利用CNN對圖像進(jìn)行檢測；
b4)Graph representation based，
這種就是將點云表示為圖，在空間或者光譜域上實現(xiàn)卷積操作。
展開 
點云的相關(guān)專題、標(biāo)簽、搜索
點云的最新內(nèi)容
點云掃描路面：通過對實際路面進(jìn)行激光掃描獲得點云數(shù)據(jù)，并導(dǎo)入VPG生成高精度3D路面模型，適用于需要精確復(fù)現(xiàn)真實試驗場路面的場景。
4虛擬道路試驗載荷生成流程
基于試驗場數(shù)字模型（路面模型、輪胎模型、整車多體模型）開展整車道路試驗仿真測試，選定路況并設(shè)置車速，生成所定義場景的車輛載荷文件，再對生成的載荷信號進(jìn)行檢查、截取及濾波。
?
點云與圖像之間若存在100ms的時間偏差，車速30km/h時對應(yīng)83cm的空間誤差。在礦山這類復(fù)雜環(huán)境中，該偏差足以導(dǎo)致融合結(jié)果出現(xiàn)可觀測的空間錯位，影響檢測可靠性。
結(jié)合實際調(diào)研發(fā)現(xiàn)，目前時間同步方案的選擇存在兩種常見偏差：一是認(rèn)為固定偏置補(bǔ)償足以覆蓋所有工況，二是不加區(qū)分地追求高精度方案而忽視硬件約束。
傳統(tǒng)尺寸工程的開發(fā)革命與創(chuàng)新范式
國產(chǎn)公差仿真軟件的尺寸工程實踐:3DCC 在汽車行業(yè)的應(yīng)用與創(chuàng)新
高精度在線測量與尺寸數(shù)據(jù)平臺建設(shè)實戰(zhàn)方案
傳統(tǒng)尺寸工程的開發(fā)革命與創(chuàng)新范式
Al+Data+VR:DTAS 3D 公差仿真軟件
智能·感知解決方案
尺寸工程從設(shè)計至量產(chǎn)的精致工藝表達(dá)
智能點云處理以及虛擬裝配方案
尺寸測量：基于三維點云數(shù)據(jù)完成工件內(nèi)外全結(jié)構(gòu)尺寸測量，誤差控制在微米級，適配復(fù)雜裝配體的公差分析與形位公差驗證。
逆向工程：結(jié)合掃描數(shù)據(jù)完成產(chǎn)品三維模型重建，支持?jǐn)?shù)模對比與設(shè)計優(yōu)化，大幅縮短產(chǎn)品研發(fā)周期，降低開模試錯成本。
三、3DGS 的能力邊界
3.1 世界提取工具鏈多模態(tài)重建能力
康謀世界提取工具鏈采用兩階段訓(xùn)練模式：NeRF 教師模型輸入 RGB、LiDAR 深度圖、LiDAR 強(qiáng)度圖和語義分割，經(jīng) L2 損失監(jiān)督后輸出稠密點云；3DGS 學(xué)生模型用該點云初始化，每個 Gaussian 攜帶顏色（3 階球諧函數(shù) SH）、深度/法線、LiDAR 強(qiáng)度（sigmoid 歸一化標(biāo)量）和語義標(biāo)簽。
依托aiSim多樣化的天氣與傳感器配置，可開展多種功能測試：
感知算法驗證：配合Camera、LiDAR、Radar等傳感器，開啟感知真值輸出，檢驗?zāi)繕?biāo)檢測、圖像分割、點云識別等算法的性能。
動力學(xué)與控制驗證：設(shè)定自車以不同速度、加速度通過坑洼路面、障礙物等區(qū)域，結(jié)合車輛動力學(xué)模型輸出的IMU數(shù)據(jù)與狀態(tài)真值，評估底盤控制與軌跡規(guī)劃算法的表現(xiàn)。
?
3D Gaussian Splatting（3DGS）已成為業(yè)界神經(jīng)場景重建的主流路線之一，但其結(jié)構(gòu)性局限在于：光照信息被"烘焙"進(jìn)點云，無法動態(tài)調(diào)整。一條在正午采集的路段，無法在不重新出行采集的情況下還原為夜間或雨后場景——而端到端模型需要在所有光照條件下都有足夠的訓(xùn)練樣本。
其二，長尾邊緣場景的物理真實性缺失。
1.基于點云的零件智能建模
拿到點云數(shù)據(jù)不用愁！AI全程助力逆向設(shè)計，快速還原零件三維結(jié)構(gòu)，讓復(fù)雜曲面、精密輪廓的建模工作事半功倍。
2. 基于歷史經(jīng)驗的智能建模
除了點云數(shù)據(jù)，工程師的設(shè)計思路也能被AI“讀懂”。
數(shù)據(jù)采集車只需搭載多目相機(jī)和激光雷達(dá)，在目標(biāo)區(qū)域正常行駛一遍，就能收集到重建所需的多視角圖像和稀疏點云。回到實驗室后，3DGS重建流程可以在幾小時內(nèi)完成，這比傳統(tǒng)建模快了幾個數(shù)量級。
重建出的場景保留了真實世界的所有細(xì)節(jié)，如路面的磨損紋理、建筑物的風(fēng)化痕跡、植被的自然分布等。這種“照片級”的還原度讓仿真數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)在視覺統(tǒng)計特征上高度一致，大幅縮小sim-to-real gap。
一句話總結(jié)3DGS：這是一種基于點云優(yōu)化的3D高斯分布表征技術(shù)，可實現(xiàn)高保真動態(tài)三維場景的快速渲染。簡單來說，它是一種革新性的三維建模技術(shù)——使用者只需手持掃描設(shè)備對目標(biāo)物體或場景掃描一圈，就能直接生成對應(yīng)的三維模型（過程如下圖所示）。這種模型的細(xì)節(jié)紋理與真實世界高度貼合，使得整個仿真過程兼具高效性與逼真度，對傳統(tǒng)三維建模技術(shù)形成了降維打擊。
