用pcl实现包围球算法源码

⑴ 什么是PCL编程

PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。

支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶，那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位，PCL是BSD授权方式，可以免费进行商业和学术应用。

(1)用pcl实现包围球算法源码扩展阅读

PCL利用OpenMP、GPU、CUDA等先进高性能计算技术，通过并行化提高程序实时性。K近邻搜索操作的构架是基于FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)所实现的，速度也是目前技术中最快的。

PCL中的所有模块和算法都是通过Boost共享指针来传送数据的，因而避免了多次复制系统中已存在的数据的需要，从0.6版本开始，PCL就已经被移入到Windows，MacOS和Linux系统，并且在Android系统也已经开始投入使用，这使得PCL的应用容易移植与多方发布。

参考资料来源：网络-PCL

⑵ pcl的ICP有用四元数实现的吗

创建一个pcl::PointCloud实例Final对象，存储配准变换后的源点云，应用ICP算法后，IterativeClosestPoint能够保存结果点云集，如果这两个点云匹配正确的话（也就是说仅仅对其中一个应用某种刚体变换，就可以得到两个在同一坐标系下相同的点云）

⑶ 怎么用tortoisesvn生成pcl源码目录

TortoiseSVN是一个SVN的客户端,下面是我以前不知道从哪复制的大致使用,希望对你有用： 五.客户端的使用 1.Checkout Repository 首先要Checkout服务器端的Repository, 所谓的Checkout就是指获得服务器端指定的Repository存储的所有文件. 这个Checkout和Visual Source Safe的Checkout意义完全不一样, VSS的Checkout指的是锁定某个文件,如果你以前使用过VSS, 在学习Subversion时这个问题一定要注意. Checkout的具体方式是： 在客户端新建一个空目录,比如：F:\Project1 在该目录上单击右键,在弹出式菜单中选中SVN Checkout..., 之后在“URL of Repository”文本框中填入你想要连接的Repository的地址, 这个URL地址可以用浏览方式加入. 对于在本教程第二节建立的Repository, URL应该是“svn://xxx/project1” (xxx可以是服务器端主机名,也可以是服务器端的ip地址). 然后点OK,会弹出一个认证对话框, 输入在教程第三节设置的用户名和密码. 点OK后就完成了对Repository的Checkout. 比如：在服务器端Repository中有一个a.txt文件, 那么Checkout之后F:\Project1目录下也会出现一个a.txt文件. 在本例中由于服务器端的Repository还未添加任何文件, 所以在客户端的F:\Project1下没有文件被Checkout. 执行Checkout除了会在F:\Project1产生Repository存储的文件及目录外, 还会产生了一个“.svn”的隐含目录,该目录是由subversion管理的, 不要删除或者手工改动其中的文件和目录. 现在F:\Project1中的文件和目录就叫做Repository的“Working Copy”简写“WC” (这个简写...汗). 以后对Repository中文件和目录的修改,添加,删除的操作, 都是通过对这个“Working Copy”的操作实现的. Checkout执行完后, 会发现F:\Project1目录的图标的左下角附着了一个小的状态图标 (当F:\Project1目录中的文件改变时,这个状态图标也会随之变化), 它表示F:\Project1是一个Repository的“Working Copy”, F:\Project1内的所有文件和目录也会有类似的状态图标. 2.添加文件 将要添加的文件或者目录拷贝到F:\Project1下, 然后在该文件或目录上单击右键,TortoiseSVN->Add,点OK. 如果添加了不止一个文件或目录, 则鼠标不要在F:\Project1中点中任何文件, 然后单击右键,TortoiseSVN->Add, 就可以添加多个文件或目录. 这时文件的状态图标会发生变化. Add命令只是告诉本地的“Working Copy”将该文件纳入版本管理, 并没有将这个改变提交到服务器端, 如果想要别人也看见你对Repository的修改,你需要 在F:\Project1下单击右键,SVN Commit..., 将你所做的修改提交到Repository. 文件的状态图标也会更新. 不管你在“Working Copy”内添加、修改、删除文件后, 要想其他人也看见你的修改, 都必须用Commit命令将所做修改递交到服务器端的Repository. 3.修改文件 用文本编辑器或IDE对文件修改后, 文件的状态图标会变化, 然后单击右键,SVN Commit... 提交修改,只有当执行Commit提交修改后, 你所作的修改才会反映到服务器端的Repository中. 4.删除文件 删除文件时,选中要删除的文件或目录, 单击右键,TortoiseSVN->Delete,提交修改. 注意千万不要用“Delete”键来删除文件,否则将无法提交你的修改. 这一点对目录的删除来说尤为重要.

⑷ 哪位大神有ICP（迭代最近点）算法的C++代码，可以对两组三维点云进行配准的，求一个能用的，感激不尽……

创建一个pcl::PointCloud实例Final对象，存储配准变换后的源点云，应用ICP算法后，IterativeClosestPoint能够保存结果点云集，如果这两个点云匹配正确的话（也就是说仅仅对其中一个应用某种刚体变换，就可以得到两个在同一坐标系下相同的点云）

⑸ 游戏场景管理的八叉树算法是怎样的

八叉树（octree）是三维空间划分的数据结构之一，它用于加速空间查询，例如在游戏中： 加速用于可见性判断的视锥裁剪（view frustum culling）。加速射线投射（ray casting），如用作视线判断或枪击判定。 邻近查询（proximity query），如查询玩家角色某半径范围内的敌方NPC。碰撞检测的粗略阶段（broad phase），找出潜在可能碰撞的物体对。总括而言，前3个应用都是加速一些形状（frustum、ray、proximity shape如球体）的相交测试（intersection test）。这种做法是adaptive的，就是说按照一定的条件（叶节点只能有一个点）来进行分割。实际上，我们可以设置其他条件去决定是否分割一个叶节点，例如节点内的点超过10个，或是最多分割4层就不再分割等等。在分割时，我们只需检查点是在每个轴的哪一方，就能知道该点应放置在哪个新的节点里。建立了一个四／八叉树之后，我们可以得出一个重要特性： 如果一个形状S与节点A的空间（正方形／立方体）不相交，那么S与A子树下的所有点都不相交。那么，在相交测试中，我们可以从根节点开始，遍历四／八叉树的节点，如节点相交就继续遍历，如不相交就放弃遍历该子树，最后在叶节点进行形状与点的相交测试。这样做，一般能剔除许多点，但注意最坏的情况是所有点集中在一起，那么就不起加速作用。因此，除了传统的四／八叉树实现，也可以参考一些更新的技术。

⑹ PLC 的PLSV指令怎么运用

LD M10

PLSV D10 Y0 Y3

D10：输出脉冲频率，仅用于Y0和Y1

Y3：旋转方向信号，可应用PLC任何输出点（但不能重复用脉冲输出点）

当M10闭合时，以D10指定的频率从Y0输出脉冲，如果D10为正值，Y3闭合，若为负值，Y3断开。

当M10闭合期间，用MOV等指令改变D10的值，输出脉冲频率立即改变。

当M10由闭合转为断开，立即停止脉冲输出。

缺点：PLSV输出频率没有加减速过程，所以应用于控制步进或伺服电机时，需要别的指令改变D10的值来实现频率的减减速，如RAMP指令。

(6)用pcl实现包围球算法源码扩展阅读：

控制原理：

当可编程逻辑控制器投入运行后，其工作过程一般分为三个阶段，即输入采样、用户程序执行和输出刷新三个阶段。完成上述三个阶段称作一个扫描周期。在整个运行期间，可编程逻辑控制器的CPU以一定的扫描速度重复执行上述三个阶段。

在输入采样阶段，可编程逻辑控制器以扫描方式依次地读入所有输入状态和数据，并将它们存入I/O映象区中的相应的单元内。输入采样结束后，转入用户程序执行和输出刷新阶段。在这两个阶段中，即使输入状态和数据发生变化，I/O映象区中的相应单元的状态和数据也不会改变。因此，如果输入是脉冲信号，则该脉冲信号的宽度必须大于一个扫描周期，才能保证在任何情况下，该输入均能被读入。

⑺ 如何去掉pcl点云库中点云的nan点

在这里直接使用程序开实现一个点云的旋转，新建文件matrix.cpp

#include <iostream>

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/console/parse.h>
#include <pcl/common/transforms.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
// 命令行的帮助提示
void showHelp(char * program_name)
{
std::cout << std::endl;
std::cout << "Usage: " << program_name << " cloud_filename.[pcd|ply]" << std::endl;
std::cout << "-h: Show this help." << std::endl;
}

int main (int argc, char** argv)
{
if (pcl::console::find_switch (argc, argv, "-h") || pcl::console::find_switch (argc, argv, "--help")) {
showHelp (argv[0]);
return 0;
}
// 读取文件
std::vector<int> filenames;
bool file_is_pcd = false;
filenames = pcl::console::parse_file_extension_argument (argc, argv, ".ply");
if (filenames.size () != 1) {
filenames = pcl::console::parse_file_extension_argument (argc, argv, ".pcd");
if (filenames.size () != 1) {
showHelp (argv[0]);
return -1;
} else {
file_is_pcd = true;
}
}
//载入文件
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr source_cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> ());

if (file_is_pcd) {
if (pcl::io::loadPCDFile (argv[filenames[0]], *source_cloud) < 0) {
std::cout << "Error loading point cloud " << argv[filenames[0]] << std::endl << std::endl;
showHelp (argv[0]);
return -1;
}
} else {
if (pcl::io::loadPLYFile (argv[filenames[0]], *source_cloud) < 0) {
std::cout << "Error loading point cloud " << argv[filenames[0]] << std::endl << std::endl;
showHelp (argv[0]);
return -1;
}
}