一种点云数据处理方法及装置与流程

1.本公开涉及天线面板数据处理技术领域，具体涉及一种点云数据处理方法及装置。


背景技术：

2.随着深空探测事业的发展，对天线面板面板要求越来越高，天线尺寸越来越大，天线面板精度的要求越来越高。天线使用过程中，温度、风、冰霜、雨雪等自然因素、以及自身重力的作用下，随着时间的推移，天线结构不可避免的会发生变形，另一方面，随着俯仰角的变化，天线面板也会发生形变，因此，对天线面板进行高精度的形变监测是保证天线正常工作的前提。
3.按照天线面板测量方法的发展，可以分为传统的测量方法、工业测量的方法和射电全息法。传统测量方法包括机械测量方法、光学测量方法；工业测量方法按照仪器的不同可以分为，光学经纬仪测量方法、全站仪测量方法、三维激光扫描仪测量方法、激光跟踪仪测量方法和摄影测量方法；射电全息法可以分为远场射电全息法和近场射电全息法。
4.而传统的测量方法具有量程较小、测量过程较为繁琐的缺点，且对天线面板姿态也有较高的要求。工业测量方法在测量天线面板的过程中，具有量程较大、精度较高、测量速度较快、自动化程度较高，但受环境影响较大和天线面板姿态有特殊要求的特点。射电全系法具有量程无限制、精度较高的优点，但是具有测量数据时间长，对天线面板的姿态有一定的要求的特点。
5.基于以上天线面板形变测量方法的特点，需提供一种高效率、高精度、高自动化的天线面板数据处理的方法。


技术实现要素：

6.为解决现有技术中存在的问题，本公开实施例提供的一种点云数据处理方法及装置，采用高精度三维激光扫描仪对天线面板进行扫描获得不同条件下的点云数据，并对这些点云数据进行配准、滤波、拟合、漏洞修复及形变数据分析，实现了大型天线面板的点云数据快速获取和处理，可快速得出天线面板的形变数据。
7.本公开的第一个方面提供了一种点云数据处理方法，包括：获取天线面板的多组点云数据；将多组点云数据中每两组点云数据进行配准处理，得到多组配准后的点云数据；将多组配准后的点云数据依次进行滤波与拟合处理，得到多组拟合后的点云数据；对多组拟合后的点云数据进行形变参数提取，得到天线面板的形变参数。
8.进一步地，将多组配准后的点云数据进行拟合处理，得到多组拟合后的点云数据之前，该方法还包括：对多组滤波后的点云数据进行漏洞修复处理，得到多组完整的天线面板的点云数据。
9.进一步地，获取天线面板的多组点云数据，包括：采用三维激光扫描仪在不同天线面板俯仰角度、不同温度环境及不同的光照条件下，对所述天线面板进行扫描获取所述多
组点云数据；其中，所述三维激光扫描仪设置在天线馈源平台上。
10.进一步地，将所述多组点云数据中每两组点云数据进行配准处理，得到多组配准后的点云数据，包括：将立方体基座的特征坐标作为参考点，提取每组点云数据的至少三个特征点坐标；根据每两组点云数据的至少三个特征点坐标计算每两组点云数据的变换矩阵；将每组点云数据的至少三个特征点坐标通过与其对应的变换矩阵进行旋转与平移，得到多组配准后的点云数据。
11.进一步地，将多组配准后的点云数据进行滤波处理，包括：采用statistical outline remove算法对多组配准后的点云数据中杂散离散的点云数据进行统计滤波，得到多组第一次滤波后的点云数据；采用random sample consensus算法对多组第一滤波后的点云数据进行二次滤波，得到多组第二次滤波后的点云数据。
12.进一步地，将多组滤波后的点云数据进行拟合处理，包括：对多组第二次滤波后的点云数据的三维坐标进行曲面拟合，得到多组拟合后的点云数据。
13.进一步地，多组点云数据包括多组主面点云数据和多组副面点云数据，多组第二次滤波后的点云数据包括多组第二次滤波后的主面点云数据和多组第二次滤波后的副面点云数据；其中，对多组第二次滤波后的点云数据的三维坐标进行曲面拟合，包括：对多组第二次滤波后的主面点云数据通过三元高次多项式进行曲面拟合，得到多组拟合后的主面点云数据；对多组第二次滤波后的副面点云数据通过biconic函数曲面拟合，得到多组拟合后的副面点云数据。
14.进一步地，对多组拟合后的点云数据进行形变参数提取，得到天线面板的形变参数，包括：采用剖面线与规则点方式，将多组拟合后的点云数据与历史点云数据及历史天线设计模型进行差异分析，得到天线面板的形变参数。
15.进一步地，天线面板的形变参数包括所述天线面板的整体形变平均值、标准差、最大值及最小值。
16.本公开的第二个方面提供了一种点云数据处理装置，包括：数据获取模块，用于获取天线面板的多组点云数据；数据配准模块，用于将多组点云数据中每两组点云数据进行配准处理，得到多组配准后的点云数据；数据处理模块，用于将多组配准后的点云数据依次进行滤波与拟合处理，得到多组拟合后的点云数据；天线形变分析模块，用于对多组拟合后的点云数据进行形变参数提取，得到所述天线面板的形变参数。
17.本公开的第三个方面提供了一种电子设备，包括：存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时，实现本公开的第一个方面提供的点云数据处理方法。
18.本公开的第四个方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现本公开的第一个方面提供的点云数据处理方法。
19.本公开的第五个方面提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本公开的第一个方面提供的点云数据处理方法。
20.本公开相比现有技术至少具备以下有益效果：
21.(1)、三维激光扫描仪采用非接触性的方式可以高速度、高精度获取完整的天线面板的点云数据，实现实时快速测定天线面板的三维信息。
22.(2)、大型天线工作状态可以是任意俯仰角度，三维激光扫描仪固定在天线面板
上，通过路由器和网线相连，实现远程、高自动化测量任意姿态下的天线面板的点云数据获取。
23.(3)、三维激光扫描系统通过主动发射激光信号，经反射棱镜发射和接收发射回来的激光信号来获得目标信息，不受外部光照、气压、温度等条件的限制，采用三维激光扫描仪测量天线面板点云数据，能够实时测量天线面板，不受外部环境的影响。
24.(4)、通过对获取的不同条件下天线面板的点云数据采用特定的算法点云数据进行快速配准、滤波、漏洞修复、曲面拟合和形变参数提取，实现高效率获得天线面板的形变数据。
附图说明
25.为了更完整地理解本公开及其优势，现在将参考结合附图的以下描述，其中：
26.图1示意性示出了根据本公开一实施例的点云数据处理方法的流程图；
27.图2示意性示出了根据本公开一实施例的天线的结构示意图；
28.图3示意性示出了根据本公开一实施例的天线馈源平台的结构示意图
29.图4示意性示出了根据本公开一实施例的天线面板点云数据示意图；
30.图5示意性示出了根据本公开一实施例的天线馈源平台上的立方体基座示意图；
31.图6示意性示出了根据本公开一实施例的点云数据处理装置的方框图；
32.图7示意性示出了根据本公开一实施例的适于实现上文描述的方法的电子设备的方框图。
具体实施方式
33.以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。
34.在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
35.在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
36.在使用类似于“a、b和c等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有a、b和c中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有a、单独具有b、单独具有c、具有a和b、具有a和c、具有b和c、和/或具有a、b、c的系统等)。在使用类似于“a、b或c等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有a、b或c中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有a、单独具有b、单独具有c、具有a和b、具有a和c、具有b和c、和/或具有a、b、c的系统等)。
37.附图中示出了一些方框图和/或流程图。应理解，方框图和/或流程图中的一些方框或其组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而这些指令在由该处理器执行时可以创建用于实现这些方框图和/或流程图中所说明的功能/操作的装置。本公开的技术可以硬件和/或软件(包括固件、微代码等)的形式来实现。另外，本公开的技术可以采取存储有指令的计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式，该计算机程序产品可供指令执行系统使用或者结合指令执行系统使用。
38.本公开实施例提供一种点云数据处理方法，包括：获取天线面板的多组点云数据；将多组点云数据中每两组点云数据进行配准处理，得到多组配准后的点云数据；将多组配准后的点云数据依次进行滤波与拟合处理，得到多组拟合后的点云数据；对多组拟合后的点云数据进行形变参数提取，得到所述天线面板的形变参数。
39.本公开的实施例提供一种点云数据处理方法，通过采用非接触性的方式三维激光扫描仪获取不同条件下的天线面板的点云数据，在量程范围内测量天线面板的点云数据具有精度高的特点，可以高速度、高精度获取完整的天线面板的点云数据，实现实时快速测定天线面板的三维信息，进而可以应用于天线面板形变快速监测；并采用特定的算法对天线面板的点云数据进行快速配准、滤波、漏洞修复、曲面拟合和形变参数提取，实现了高效率获得天线面板的形变数据。
40.图1示意性示出了根据本公开实施例的点云数据处理方法的流程图。如图1所示，该方法包括：步骤s101～s104。
41.在操作s101，获取天线面板的多组点云数据。
42.本公开的实施例中，如图2所示为天线的结构示意图，该天线200包括主反射面板210、副反射面板220及天线馈源平台230。其中，副反射面板220通过调整机构架设在主反射面板210上方，天线馈源平台230上方周围设置有多个立方体基座240，如图3所示。
43.根据本公开的实施例，获取天线面板的多组点云数据，包括：采用三维激光扫描仪在不同天线面板俯仰角度、不同温度环境及不同的光照条件下，对天线面板进行扫描获取所述多组点云数据；其中，三维激光扫描仪设置在天线馈源平台230上。其中，该三维激光扫描仪可以选择法如s150型三维激光扫描仪，其扫描方式为相位式，测距误差在1mm以内，扫描视野纵向/横向为300
°
/360
°
，扫描速度(单位点/秒)可以为97w、48w、24w及12w，角精度为19角秒，其可通过wlan连接，可通过带有html5的用户终端进行访问。
44.本公开的实施例中，以三维激光扫描仪天津直径70米天线获取天线面板的多组点云数据为例，将三维激光扫描仪放置在天线馈源平台230上的三脚架上，三维激光扫描仪发出无线信号与路由器相连，路由器通过网线连接到地面，网线通过转接口连接用户终端，例如台式机、笔记本电脑等，通过用户终端设置三维激光扫描仪的扫描参数，远程控制三维激光扫描仪实现数据采集，其中单站的点云数据量为两千万，单站测量时间为1～2分钟左右。利用三维激光扫描仪对该天线不同面板俯仰角度、不同温度环境及不同的光照条件下分别进行扫描获取多组电云数据，其中，对主反射面板210进行扫描获取的数据为主面点云数据，对副反射面板220进行扫描获取的数据为副面点云数据，如图4所示为对天线进行扫描后得到的一组点云数据示意图。优选地，俯仰角度范围取10～90
°
，不同温度环境范围可在
‑
5～40℃范围内，风力速度不超过28米/秒，对光照条件不做限定。
45.在操作s102，将多组点云数据中每两组点云数据进行配准处理，得到多组配准后的点云数据。
46.本公开的实施例中，将步骤s101获取的多组点云数据中的每两组点云数据进行配准处理，可以为将每两组点云数据分别进行配准处理，或以一组点云数据为参考数据，其他点云数据以该参考数据为参考进行配准。
47.具体地，为了实现高精度点云数据配准，采用通过特征物立方体基座作为公共点，实现不同条件下的点云数据的配准。将多组点云数据中每两组点云数据进行配准处理，得到多组配准后的点云数据，包括：将立方体基座240的特征坐标作为参考点，提取每组点云数据的至少三个特征点坐标；根据每两组点云数据的至少三个特征点坐标计算每两组点云数据的变换矩阵；将每组点云数据的至少三个特征点坐标通过与其对应的变换矩阵进行旋转与平移，得到多组配准后的点云数据。其中，立方体基座240位于天线馈源平台230上方周围且等间距分布，天线馈源平台230上设置的立方体基座240的数量以天线大小相关，保证有效能测量出来的立方体基座在3个以上即可，一般情况下立方体基座240设置10～15个，其能保证测量出来的有效基座在8个以上。每两组点云数据的特征点坐标为每两组点云数据的相同特征物的点坐标，点云数据的配准可以数分钟内完成。
48.本公开的实施例中，立方体基座的特征坐标提取过程包括以下步骤：
49.1)、通过交互方式选取立方体基座顶部，获得顶部激光点云坐标；
50.2)、将顶部激光点云坐标作为圆心，立方体基座的角线长度为半径，采用半径搜索算法，获得立方体基座顶面附近点云数据，如图5所示，左上方平面数据为立方体基座顶面附近点云数据；
51.3)、根据选择点高程，设置顶面高程阈值，进行高程过滤，得到高质量的顶面点云数据；
52.4)、采用平面模型的随机采样一致性算法，获得顶面附近点云数据，进一步优化顶面附近点云数据，获得分割后的顶面点云数据；
53.5)、采用平面模型的最小二乘算法，拟合平面模型参数，通过多次迭代，获得最优顶面点云及平面模型参数；
54.6)、根据二个平面相交成点的原理，计算角点坐标；根据两个平面相交成线，获得顶面和背面的交线，取其线中心作为立方体基座的特征坐标；
55.7)、重复步骤1)～6)至少两次，最少选择三个立方体基座的特征坐标用于实测天线面板的点云数据和天线面板的理论模型进行配准。
56.根据每两组点云数据三对点，进行求解变换矩阵，其中，变换矩阵包括旋转矩阵和平移矩阵，最终实现通过立方体基座进行点云数据的配准。举例而言，参考点坐标为：x0(1.566，2.008，
‑
1.658)、x1(0.393，1.945，
‑
1.658)、x2(
‑
1.889，
‑
1.179，
‑
1.658)及x3(
‑
0.886，
‑
3.256，
‑
1.660)。待配准的点云数据三维坐标为：x0(3.035，0.00，3.266)、x1(2.808，1.152，3.266)、x2(
‑
0.605，2.974，3.266)及x3(
‑
2.5211.689，3.266)，通过计算得出这四组点云数据的每两组点云数据的旋转矩阵和平移矩阵，然后将三个特征点坐标x0～x3通过与其对应的变换矩阵进行旋转与平移，得到配准后的点云数据。其中，选择四个点是为了每组点云数据多一对特征点坐标，更好的进行配准精度评价。
57.本公开的实施例中，配准精度评价具体包括：待配准的点云数据通过平移矩阵和
旋转矩阵变换后，和参考点进行相减最终计算四个点坐标点的相对差值，再进行平均值计算，最后得到配准精度。以上数据进行最终的配准精度通过计算为0.140627毫米，达到了较高的配准精度。需说明的是，一般情况下，配准精度评价的数值在mm级别，配准精度的数值越小越好。
58.在操作s103，将多组配准后的点云数据依次进行滤波与拟合处理，得到多组拟合后的点云数据。
59.三维激光扫描仪在获取数据过程中由于各种影响因素的存在，获得的点云数据会产生一定误差或错误，例如三维激光扫描仪测量天线面板数据过程中，会出现超出天线面板范围的点云数据；由于激光束的离散性，使得一个发射光束可能接收到不同物体返回的反射光束而产生的噪声；测量过程中受到震动、风、温度的影响引起的噪声等因数会产生不需要的点云数据等，使得最终测量得到天线面板的点云数据包括噪声点云数据、超出范围其它点云数据、天线面板平台、副反射面支架的点云数据以及天线面板本身的点云数据。因此，针对天线面板的不同点云数据的特点，需采取不同的算法对点云数据进行滤波处理。
60.根据本公开的实施例，将多组配准后的点云数据进行滤波处理，包括：采用statistical outline remove算法对多组配准后的点云数据中杂散离散的点云数据进行统计滤波，得到多组第一次滤波后的点云数据；采用random sample consensus算法对多组第一滤波后的点云数据进行二次滤波，得到多组第二次滤波后的点云数据，该多组第二次滤波后的点云数据为高质量的电云数据，这些点云数据的滤波可以数分钟内完成。
61.具体地，对点云数据进行滤波处理具体包括：
62.第一次滤波：天线面板的点云数据在测量过程中会产生一些杂散离散点云数据，基于statistical outline remove算法较容易对这些点进行滤波。对于每个点云数据，计算每个点云数据到它所有临近点的平均距离标准差，距离在标准差范围之外的点，可被定义为离群点并进行删除，达到基于统计学滤波的方式。
63.第二次滤波：采用random sample consensus算法，对于多组第一滤波后的点云数据随机抽样小样本，进行拟合，对误差最小的模型作为最优模型，即建立最小样本中不存在离群的点云数据。在相对于最优模型建立之后设定阈值，采用最优模型对多组第一滤波后的点云数据进行验证，如果样本点的计算值与准确值之差大于阈值，则认为是错误样本并予以剔除，达到二次滤波效果。
64.根据本公开的实施例，将多组配准后的点云数据进行拟合处理，得到得到多组滤波后的点云数据之后，多组拟合后的点云数据之前，该方法还包括：对多组滤波后的点云数据进行漏洞修复处理，得到多组完整的天线面板的点云数据。在测量过程中，由于在配准后的每组点云数据由于存在部分被遮挡的天线面板点云数据无法获得，则滤波后的点云数据也存在部分点云数据未获得，须对扫描过程中形成的扫描漏洞进行填补，来获得完整的天线面板点云数据。具体地，对于天线面板点云数据的任意一个网格，对其进行光顺处理，其光顺处理的条件包括网格的边和网格的点，为了实现高质量点云数据漏洞修补，需要在格网里面加入控制点，以保证更好的还原几何信息，最终实现高效的天线面板点云数据的漏洞修复。
65.根据本公开的实施例，将多组滤波后的点云数据进行拟合处理，包括：对多组第二次滤波后的点云数据的三维坐标进行曲面拟合，得到多组拟合后的点云数据。
66.具体地，对获取的多组主面点云数据和多组副面点云数据分别进行拟合处理，包括：对多组第二次滤波后的主面点云数据通过三元高次多项式进行曲面拟合，得到多组拟合后的主面点云数据；对多组第二次滤波后的副面点云数据通过biconic函数曲面拟合，得到多组拟合后的副面点云数据。数据拟合过程中，对主面点云数据和副面点云数据进行拟合可获得天线面板的主面方程和副面方程，对该主面方程和副面方程进行分析也可得到天线面板上每个点的形变参数。
67.在操作s104，对多组拟合后的点云数据进行形变参数提取，得到天线面板的形变参数。
68.本公开的实施例中，采用剖面线与规则点方式，将s103步骤中得到的多组拟合后的点云数据，与历史点云数据及历史天线设计模型进行差异分析，得到天线面板的形变参数。具体地，可将不同条件下的获得点云数据进行单独对比分析或多条件分析，得到不同条件下的天线面板的形变参数，该天线面板的形变参数至少包括天线面板的整体形变平均值、标准差、最大值及最小值。
69.进一步地，对该天线面板的整体形变平均值、标准差、最大值及最小值结合天线面板的主、副面方程进行进一步分析，可得到单块天线面板形变统计以及天线面板剖面线的方程变化，得出大型天线每块面板的调整量，以此作为形变结果输出。
70.需说明的是，上述数据分析可将单条件下的点云数据进行处理，如将不同温度下、相同俯仰角、相同光照强度的点云数据进行分析处理；也可以将多条件变化的点云数据进行处理，如不同温度下、不同俯仰角、相同光照强度的点云数据进行分析处理，得到不同条件下的天线面板的形变参数，最后将形变结果输出，实现天线面板形变的可视化分析；还可以同时多个不同站点的天线面板的点云数据进行分析处理，得到不同站点的天线面板的形变参数。
71.图6示意性示出了根据本公开实施例的点云数据处理装置的方框图。
72.如图6所示，该点云数据处理装置600包括：数据获取模块610、数据配准模块620、数据处理模块630及天线形变分析模块640。该系统600可以用于实现参考图1所描述的点云数据处理方法。
73.数据获取模块610，用于获取天线面板的多组点云数据。根据本公开的实施例，该数据获取模块610例如可以用于执行上文参考图1所描述的s101步骤，在此不再赘述。
74.数据配准模块620，用于用于将所述多组点云数据中每两组点云数据进行配准处理，得到多组配准后的点云数据。根据本公开的实施例，该数据配准模块620例如可以用于执行上文参考图1所描述的s102步骤，在此不再赘述。
75.数据处理模块630，用于将所述多组配准后的点云数据依次进行滤波与拟合处理，得到多组拟合后的点云数据。根据本公开的实施例，该数据处理模块630例如可以用于执行上文参考图1所描述的s103步骤，在此不再赘述。
76.天线形变分析模块640，用于对所述多组拟合后的点云数据进行形变参数提取，得到所述天线面板的形变参数。该天线形变分析模块640例如可以用于执行上文参考图1所描述的s104步骤，在此不再赘述。
77.根据本公开的实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意多个、或其中任意多个的至少部分功能可以在一个模块中实现。根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单
元中的任意一个或多个可以被拆分成多个模块来实现。根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意一个或多个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(fpga)、可编程逻辑阵列(pla)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(asic)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式的硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的一个或多个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。
78.例如，数据获取模块610、数据配准模块620、数据处理模块630及天线形变分析模块640中的任意多个可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，数据获取模块610、数据配准模块620、数据处理模块630及天线形变分析模块640中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(fpga)、可编程逻辑阵列(pla)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(asic)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，数据获取模块610、数据配准模块620、数据处理模块630及天线形变分析模块640中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。
79.图7示意性示出了根据本公开实施例的适于实现上文描述的方法的电子设备的方框图。图7示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
80.如图7所示，本实施例中所描述的电子设备700，包括：处理器701，其可以根据存储在只读存储器(rom)702中的程序或者从存储部分708加载到随机访问存储器(ram)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器701例如可以包括通用微处理器(例如cpu)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(asic))，等等。处理器701还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器701可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
81.在ram 703中，存储有系统700操作所需的各种程序和数据。处理器701、rom 702以及ram 703通过总线704彼此相连。处理器701通过执行rom 702和/或ram 703中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除rom 702和ram 703以外的一个或多个存储器中。处理器701也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。
82.根据本公开的实施例，电子设备700还可以包括输入/输出(i/o)接口705，输入/输出(i/o)接口705也连接至总线704。系统700还可以包括连接至i/o接口705的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分706；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分707；包括硬盘等的存储部分708；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分709。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器710也根据需要连接至i/o接口705。可拆卸介质711，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器710上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要
被安装入存储部分708。
83.根据本公开的实施例，根据本公开实施例的方法流程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读存储介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分709从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质711被安装。在该计算机程序被处理器701执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
84.本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的点云数据处理方法。
85.根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd
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rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的rom 702和/或ram 703和/或rom 702和ram703以外的一个或多个存储器。
86.本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本公开实施例所提供的点云数据处理方法。
87.在该计算机程序被处理器701执行时执行本公开实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
88.在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分709被下载和安装，和/或从可拆卸介质711被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
89.在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分709从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质711被安装。在该计算机程序被处理器701执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
90.根据本公开的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如java，c ，python，“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备
或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
91.需要说明的是，在本公开各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来。
92.附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
93.本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。
94.尽管已经参照本公开的特定示例性实施例示出并描述了本公开，但是本领域技术人员应该理解，在不背离所附权利要求及其等同物限定的本公开的精神和范围的情况下，可以对本公开进行形式和细节上的多种改变。因此，本公开的范围不应该限于上述实施例，而是应该不仅由所附权利要求来进行确定，还由所附权利要求的等同物来进行限定。