PCL框架包括很多先進(jìn)的算法和典型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如濾波、分割、配準(zhǔn)、識別、追zong、可視化、模型擬合、表面重建等諸多功能。在算法方面，PCL是一套包括數(shù)據(jù)濾波、點云配準(zhǔn)、表面生成、圖像分割和定位搜索等一系列處理點云數(shù)據(jù)的算法。例如PCL中實現(xiàn)管道運算的接口流程：

①創(chuàng)建處理對象，例如濾波、特征估計、圖像分割等；

②通過setInputCloud輸入初始點云數(shù)據(jù)，進(jìn)入處理模塊；

③設(shè)置算法相關(guān)參數(shù)；

④調(diào)用不同功能的函數(shù)實現(xiàn)運算，并輸出結(jié)果。

點云數(shù)據(jù)通常出現(xiàn)在逆向工程中，是由測距設(shè)備獲取的物體表面的信息集合。其掃描資料以點的形式進(jìn)行記錄，這些點既可以是三維坐標(biāo)，也可以是顏色或者光照強度等信息。通常所使用的點云數(shù)據(jù)一般包括點坐標(biāo)精度、空間分辨率和表面法向量等內(nèi)容。點云一般以PCD格式進(jìn)行保存，這種格式的點云數(shù)據(jù)可操作性較強，同時能夠提高點云配準(zhǔn)融合的速度。

SDF值等于此體素到重建表面的zui小距離值。當(dāng)SDF值大于零，表示該體素在表面前；當(dāng)SDF小于零時，表示該體素在表面后；當(dāng)SDF值越接近于零，表示該體素越貼近于場景的真實表面。KinectFusion技術(shù)雖然對場景的重建具有g(shù)ao效實時的性能，但是其可重建的空間范圍卻較小，主要體現(xiàn)在消耗了極大的空間用來存取數(shù)目繁多的體素。

為了解決體素占用大量空間的問題，Curless等人提出了TSDF (Truncated Signed Distance Field，截斷符號距離場)算法，該方法只存儲距真實表面較近的數(shù)層體素，而非所有體素。因此能夠大幅降低KinectFusion的內(nèi)存消耗，減少模型冗余點。

SLAM和三維重建有什么區(qū)別？

SLAM：同步定位與地圖構(gòu)建；定誰的位？相機的位，相機在機器人身上，就是定機器人的位。建誰的地圖？相機經(jīng)過地方的地圖。二者結(jié)合，才能確定機器人在某個地圖中的具體位置，和這個場景（地圖）下的連續(xù)運動軌跡。

三維重建（SFM）：從運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)。我覺得更像是構(gòu)建目標(biāo)的三維模型。