如何从激光雷达范围数据生成 3D 点云答案

【问题标题】：How to generate 3D point cloud from Lidar range data如何从激光雷达范围数据生成 3D 点云
【发布时间】：2017-08-02 16:05:23
【问题描述】：

我有一组由激光雷达捕获的视频。我的数据是原始数据，这意味着每个视频文件都包含范围和强度（灰度）数据。现在，我想从范围数据创建 3D 点云。根据我阅读的内容，我拥有的激光雷达数据看起来与 Kinect 数据（深度 + 强度）几乎相同。但是，虽然有一些代码和方程可以让你将 Kinect 深度转换为 3D 点云，但我还没有找到任何适用于激光雷达数据的这样的方程。我希望有人可以帮助我提供一个方程式或示例代码（最好在 Matlab 中），将激光雷达范围数据转换为 3D 点云。

编辑：我的视频包含室内和室外的人类目标。不幸的是，我无法分享任何数据。用于视频录制的激光雷达相机是 TigerCub 3D 闪光激光雷达。我没有任何访问相机的权限，只有数据。另外，我查看了相机的手册，但找不到任何有用的信息。就像 Kinect 一样，我认为距离（深度）数据和 3D 点云之间一定存在关系，我只需要这样一个方程来帮助我生成 3D 点云。

【问题讨论】：

你真的应该给more information你的激光雷达系统。一个例子也会很有帮助。请发布您到目前为止尝试过的内容。
@m7913d 请检查编辑。
为什么投反对票？！只是要求一个方程式！
一个我们无法给出的方程式，因为我们没有得到足够的信息。我们能做的最好的就是给出一个非常一般的等式，而不是goal of stackoverflow。请使用您喜欢的搜索引擎查找更多信息。
Kinect 中有一个从深度（在激光雷达范围的情况下）数据中提取点云 (x,y,z) 的通用方程。有一些常量会根据 Kinect 相机的类型改变值。我想激光雷达也有一个通用方程，它可能仅在取决于相机类型的某些常数的值方面有所不同（我还添加了激光雷达的类型！）。我不认为有人会因为无法回答问题而投反对票！

标签： matlab 3d point-clouds lidar

【解决方案1】：

这可能对有相同问题的其他人有用。基本上，3D 闪光激光雷达相机的操作（甚至外观）与 2D 数码相机非常相似。 3D闪光灯激光雷达相机的焦平面阵列具有行和列的像素，但它还捕获对象的深度或范围的第三维数据，后者称为范围数据。这意味着 3D 闪光激光雷达相机会生成强度和距离数据。

3D 闪光激光雷达和 2D 数码相机之间的相似性让我们可以将 2D 数码相机的针孔相机类比应用于 3D 闪光激光雷达相机。因此，激光雷达测距数据的 3D 点云可以通过以下公式计算：

x(pointCloud)= x(image)*range/f 
y(pointCloud)= y(image)*range/f 
z(pointcloud)= range

您只需乘以一个常数即可获得所需单位的数据（取决于 f 的单位，即相机的焦距）。 x,y(image), and range 是每个点的 x, y 和 range（从范围数据中提取）， x,y, and z(pointCloud) 是点云中的对应坐标。有关详细说明，请参阅this paper。

【讨论】：