MATLAB：来自激光雷达的 3D mesh/delaunay 三角测量
MATLAB: 3D mesh/delaunay triangulation from LIDAR
我目前在根据 LIDAR 数据创建 3D 表面模型时遇到了一个主要问题。目前，我可以绘制 3D 散点图，如下所示
（3D 激光雷达散点图）：
从上图可以看出，边界附近有些点已经饱和了。
我敢打赌你的 LIDAR 按扫描顺序吐出数据，如果它是多线设备，它还会告诉你何时开始新行。
根据您显示的图像的密度，您可以很好地猜测拓扑（即哪个点与哪个点相邻）。这通常足以让您获得初始网格，然后您可以使用各种网格编辑技术对其进行按摩，这些网格太大、变化太大且依赖于任务，无法考虑 SO - 除非您告诉我们更多关于您的内容试图完成。在您知道自己想要什么之前，Delaunay 只是一个流行语:-)
我有很多将激光雷达设备的 3D 点云拟合到地面地形的经验。如果您提供有关 objective 的更多详细信息，我们很乐意提供帮助。
如果您只是想将现有的点云转换为 mesh/3D 栅格，我会查看 Matlab 的 GeoTiff 函数 (GeoTiff Write)。
如果真的需要对点云进行插值，我以前用过这个GridFit函数(GridFit)。
如果您尝试将点云注册到现有地形，那么我建议使用优化程序，例如 FminSearch。
我目前在根据 LIDAR 数据创建 3D 表面模型时遇到了一个主要问题。目前，我可以绘制 3D 散点图，如下所示 （3D 激光雷达散点图）：
从上图可以看出，边界附近有些点已经饱和了。
我敢打赌你的 LIDAR 按扫描顺序吐出数据，如果它是多线设备，它还会告诉你何时开始新行。
根据您显示的图像的密度，您可以很好地猜测拓扑（即哪个点与哪个点相邻）。这通常足以让您获得初始网格，然后您可以使用各种网格编辑技术对其进行按摩，这些网格太大、变化太大且依赖于任务，无法考虑 SO - 除非您告诉我们更多关于您的内容试图完成。在您知道自己想要什么之前，Delaunay 只是一个流行语:-)
我有很多将激光雷达设备的 3D 点云拟合到地面地形的经验。如果您提供有关 objective 的更多详细信息，我们很乐意提供帮助。
如果您只是想将现有的点云转换为 mesh/3D 栅格，我会查看 Matlab 的 GeoTiff 函数 (GeoTiff Write)。
如果真的需要对点云进行插值，我以前用过这个GridFit函数(GridFit)。
如果您尝试将点云注册到现有地形，那么我建议使用优化程序，例如 FminSearch。