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在三维视觉技术蓬勃发展的今天#xff0c;点云作为捕获和表示三维环境的基础数据形式#xff0c;扮演着至关重要的角色。点云融合拼接技术#xff0c;作为连接孤立点云片段、构建连续、全面三维场景的核心过程#xff0c;对于自动驾驶、机器人导航、三维建模以及地…1、前言
在三维视觉技术蓬勃发展的今天点云作为捕获和表示三维环境的基础数据形式扮演着至关重要的角色。点云融合拼接技术作为连接孤立点云片段、构建连续、全面三维场景的核心过程对于自动驾驶、机器人导航、三维建模以及地理信息系统等领域具有重要意义。在自动实际应用中为了获得一个的360度的三维点云我们可能会安装主雷达加补盲雷达在不同的视点进行数据采集然后将这些采集到的点云数据拼接到一起。
2、将标定参数转换成转换矩阵
print(transform)
base2left np.eye(4)
base2left[:3, :3] pcd_left.get_rotation_matrix_from_xyz((0, -0, 0.9404))
base2left[0, 3] 7.4
base2left[1, 3] 1.838
base2left[2, 3] 0.7323print(base2left)base2right np.eye(4)
base2right[:3, :3] pcd_right.get_rotation_matrix_from_xyz((-0.0234488, 0.0245959, -0.76741))
base2right[0, 3] 7.41104
base2right[1, 3] -1.85054
base2right[2, 3] 0.734409print(base2right)base2top np.eye(4)
base2top[:3, :3] pcd_top.get_rotation_matrix_from_xyz((0.0345518, 0.0744975, -3.12372))
base2top[0, 3] 1.48886
base2top[1, 3] -0.0218449
base2top[2, 3] 0.804177print(base2top)
3、将点云进行拼接融合 left_add_col np.ones((len(pcd_left), 1))left_points_1 np.hstack([pcd_left, left_add_col])pcd_left_base np.array([ [ 0.58946495, -0.80779395, 0., 7.4 ],[ 0.80779395, 0.58946495, 0., 1.838 ],[ 0. , 0. , 1. , 0.7323 ],[ 0. , 0. , 0. , 1. ]])left_points_trans np.dot(pcd_left_base, left_points_1.T).Tleft_points_trans[:,-1] left_intensity.flatten()right_add_col np.ones((len(pcd_right), 1))right_points_1 np.hstack([pcd_right, right_add_col])pcd_right_base np.array([[ 7.19493563e-01, 6.94063525e-01, 2.45934202e-02, 7.41104000e00],[-6.94497664e-01, 7.19113053e-01, 2.34395594e-02, -1.85054000e00],[-1.41690622e-03, -3.39446850e-02, 9.99422709e-01, 7.34409000e-01],[ 0.00000000e00, 0.00000000e00, 0.00000000e00, 1.00000000e00]])right_points_trans np.dot(pcd_right_base, right_points_1.T).Tright_points_trans[:,-1] right_intensity.flatten()top_add_col np.ones((len(pcd_top), 1))top_points_1 np.hstack([pcd_top, top_add_col])pcd_top_base np.array([ [-0.99706708, 0.01782213, 0.07442861, -1.48886 ],[-0.02043176, -0.99919758, -0.03444911, -0.0218449 ],[ 0.07375493, -0.03586878, 0.99663115, 0.804177 ],[ 0., 0., 0., 1. ]])top_points_trans np.dot(pcd_top_base, top_points_1.T).Ttop_points_trans[:,-1] top_intensity.flatten()fuson_points np.vstack([left_points_trans, right_points_trans, top_points_trans])
