1.3 点云处理技术能给工程师们带来什么

1.3.1 测绘领域

能够直接获取高精度三维地面点数据，是对传统测量技术在高程数据获取及自动化快速处理方面的重要技术补充。激光遥感测量系统在地形测绘、环境检测、三维城市建模、地球科学、行星科学等诸多领域具有广泛的发展前景，是目前最先进的能实时获取地形表面三维空间信息和影像的遥感系统。目前，在各种提取地面点的算法中，算法结果与实际结果之间差别较大，违背了实际情况，PCL中强大的模块可以助力此处的各种需求。

1.3.2 无人驾驶领域

无人驾驶车辆（unmanned vehicle）是一种具有自主驾驶行为的车辆。它是在传统车辆基础上，加入环境感知、智能决策、路径规划、行为控制等人工智能模块，进而可以与周围环境交互并作出相应决策和动作的移动轮式机器人，用于解放驾驶员，辅助安全驾驶，得到了广泛的关注，并且拥有良好的前景。无人驾驶能够实现主要是依赖车载LiDAR点云系统，其可以快速提取地球表面物体三维坐标信息，实时定位于构建地图，有着其他方法无法比拟的优势：1）数据采集速度快，只需沿街一次便可收集所有信息；2）抗干扰能力强，全天候24小时都可进行数据采集；3）点云密度大，数据量丰富，精度可靠；4）可以得到实时车辆的位姿信息。

1.3.3 机器人领域

移动机器人对其工作环境的有效感知、辨识与认知，是其进行自主行为优化并可靠完成所承担任务的前提和基础。如何实现场景中物体的有效分类与识别是移动机器人场景认知的核心问题，目前基于视觉图像处理技术来进行场景的认知是该领域的重要方法。但移动机器人在线获取的视觉图像质量受光线变化影响较大，特别是在光线较暗的场景更难以应用，随着RGBD获取设备的大量推广，在机器人领域势必掀起一股深度信息结合2D信息的应用研究热潮，深度信息的引入能够使机器人更好地对环境进行认知、辨识，与图像信息在机器人领域的应用一样，需要强大智能软件算法支撑，PCL就为此而生，最重要的是PCL本身就是为机器人而发起的开源项目，PCL中不仅提供了对现有的RGBD信息的获取设备的支持，还提供了高效的分割、特征提取、识别、追踪等最新的算法，最重要的是它可以移植到ROS、Android、ubuntu等主流Linux平台上，PCL无疑将会成为机器人应用领域的一把瑞士军刀。

工业4.0的内涵中，特别强调了智能制造、信息物理系统（Cyber-Physical System）等概念，智能意味着机器人要具备有效感知、辨识与认知能力，同时产生相应的决策，3D彩色点云数据相信是目前最接近人类本身视觉系统的一种模拟数据，所以作为点云数据处理的工具，PCL必将成为迈向工业4.0的关键工具之一。

1.3.4 人机交互领域

虚拟现实技术（简称VR），又称灵境技术，是以沉浸性、交互性和构想性为基本特征的计算机高级人机界面。它综合利用了计算机图形学、仿真技术、多媒体技术、人工智能技术、计算机网络技术、并行处理技术和多传感器技术，模拟人的视觉、听觉、触觉等感觉器官功能，使人能够沉浸在计算机生成的虚拟境界中，并能够通过语言、手势等自然的方式与之进行实时交互，创建了一种适人化的多维信息空间，具有广阔的应用前景。目前各种交互式体感应用的推出，让虚拟现实与人机交互发展非常迅速，以微软、华硕、三星等为例，目前诸多公司推出的RGBD解决方案，势必会让虚拟现实走出实验室，因为现有的RGBD设备已经开始大量推向市场，只是缺少其他应用的跟进，这正是在为虚拟现实和人机交互应用铸造生态链的底部，笔者认为这也正是PCL为何在此时才把自己与世人分享的重要原因所在，它将是基于RGBD设备的虚拟现实和人机交互应用生态链中最重要的一个环节。让我们抓住这一个节点，立足于交互式应用的一片小天地，但愿本书来的不是太迟。

1.3.5 逆向工程与其他工业自动化领域

大部分工业产品是根据二维或三维CAD模型制造而成，但有时因为数据丢失、设计多次更改、实物引进等原因，产品的几何模型无法获得，因而常常需要根据现有产品实物生成物体几何模型。逆向工程技术能够对产品实物进行测绘，重构产品表面三维几何模型，生成产品制造所需的数字化文档。在一些工业领域，如汽车制造业，许多零件的几何模型都通过逆向工程由油泥模型或实物零件获得，目前在CAD/CAM领域利用激光点云进行高精度测量与重建成为趋势，同时引来了新的问题，通过获取的海量点云数据，来提取重建模型的几何参数，或者形状模型，对模型进行智能检索，从点云数据获取模型的曲面模型等，诸如此类的问题解决方案在PCL中都有涉及。例如kdtree和octree对海量点云进行高效压缩存储与管理，其中滤波、配准、特征描述与提前基础处理，可以应用于模型的智能检索，以及后期的曲面重建和可视化都在PCL中有相应的模块。总之，三维点云数据的处理是逆向工程中比较重要的一环，PCL中间所有的模块正是为此而生的。

1.3.6 BIM领域

BIM（Building Information modeling，建筑信息模型化），是用三维模型作为信息载体，以描述建筑物生命周期内的建设活动的一种理念。BIM工作的核心是建立一个可供建筑设计者、结构设计者、施工方、物业方乃至业主等参与者都能使用、修改的三维模型。这样的模型一般称为BIM模型，这种模型是现实地物的虚拟映射，大到整个项目的规三维激光扫描技术为BIM建立模型提供准确的几何信息，可以大面积、高效率、全面地采集地物的几何信息以及功能特性，快捷地建立起精确的地物模型。通过三维激光扫描得到的点云BIM模型能够非常真实地呈现地物的实际状态，作为一种基础数据类型，结合BIM工程主要有以下几方面的应用：

1.文物建筑保护

通过三维扫描技术，可以准确地采集和记录管理古建筑的几何信息和非建筑几何信息（位置及地物关系、构件尺寸、材料等），对文物建筑的墙面、门窗、梁柱等构件等做到数据化、标准化的建档管理，能够详尽地掌握文物的状态（变形、破裂、偏离等），方便日常的维护与修缮工作。

2.工程质量检测与管理

工程建设前，由三维数据构建施工现场BIM模型，为工程的设计提供精确、可靠的实地数据，保证设计的科学、合理性，并且能在进场施工之前就安排好工地布局，最大限度地减小对周围环境的影响，并且为后续的高效施工打下基础。工程建设中，使用BIM可以将土建、幕墙、机电、装饰、消防、暖通等分项进度和资源供应计划进行高效链接，指导工程建设过程，提高施工及资源的配置效率。工程建设完毕后，将完成后的三维建筑模型与设计的标准模型进行比对，实现对建筑物的精确验收，对整个工程做出客观评判。

3.建筑拆迁管理

通过三维扫描，能够建立起动态、可视化的建筑模型，并且获得准确的建筑物信息，将完整的建筑物信息导入BIM中，可以将建筑物的各种构建进行可重用性分级，根据不同的级别制定详细的建筑垃圾回收方案，对建筑废料进行回收再利用，尽可能减少对环境的污染，提高资源的利用率。

4.建筑物改造或装修

在建筑物改造和装修过程中，可以利用点云数据建立的BIM模型，进行可视化的设计，实时呈现改造或装修效果，方便制定相应的改造计划。小到一个建筑物中某一个楼层中某一个门的样式，都能详尽记录、管理。