点云平面压缩

⑴ 为什么要进行平面点云数据的拟合

首先你要用3D测量仪，来获取一个物体的点云数据，然后可以直接在geomagic中打开，但前提是你的点云数据是 asc格式的，这个可以再CF中转换，最后在geomagic中进行一些处理，然后可以通过另存为其他的格式，和一些软件接口，如proe、UG、SW……可以导出点云，也可以导出三角面片（stl格式）。

⑵ matlab怎么将点云数据用最小二乘法拟合平面

问题没有交代清楚。x，y分别是第一、二列数据吗？其余都是z的数据？请说明这样才好回答你。

⑶ catia 这样的点云模型怎样逆向处理

catia点云模型逆向处理方法如下：

CATIA是法国达索公司的产品开发旗舰解决方案。作为PLM协同解决方案的一个重要组成部分，它可以帮助制造厂商设计他们未来的产品，并支持从项目前阶段、具体的设计、分析、模拟、组装到维护在内的全部工业设计流程。

⑷ pro e中从点云-小平面特征-重新造型，在从小平面特征进入重新造型时提示：小平面特征包含非多形势的元素

是把点云变成小平面状态了吗？是不是没有生成集管呀 。在小平面特征的里面有个“生成集管”的命令，应该在那个“√”的上两个位置吧。

⑸ matlab对点云处理 请教高手：点云是txt格式，用load 已经读出来了，下一步想对点云做x、y、z个平面投影

“x、y、z个平面投影”是什么意思向xoy yoz 和zox平面投影么？那不直接用xy yz zx坐标作图不就好了。
祝好。

回应评论：
这样不就很简单了
直接subplot(1,3,1);plot(x,y);
subplot(1,3,2);plot(x,z);
subplot(1,3,3);plot(y,z);
不知道是不是你想要的。

⑹ 我有汽车整车点云数据模型 想做个1:10的模型！可是用杰魔X处理都是图纸太大了。。。。这个怎么做

咨询记录 · 回答于2021-10-08

⑺ 请问大家pro/e4.0的点云是怎么做出来的

这和我之前回答的IGS是怎么做出来的是一样的

点云是由抄数机(就是逆向工程)对产品抄完数之后，由机器生成的一种文件格式来的

⑻ 百度网盘如何压缩文件

1. 开通网盘超级会员或会员后，可在网盘中直接查看或者下载压缩包内的文件，免去下载后再次解压查看的烦恼。
2. 目前支持在网盘内任意解压或者下载压缩包内的文件，当前支持 RAR 和 Zip 格式的压缩包。
当压缩包小于8G，需要查看网盘中压缩包内容时，无需把压缩包完整下载到本地，可在云端完成解压，解压后可对压缩包中的文件进行操作。

⑼ 如何通过视觉SLAM构建得到的三维地图进行机器人的路径规划

首先，我们还是需要确认一下，三维的路径规划需要哪些信息？ 定位与地图。 机器人家上了解到
首先， 利用视觉 SLAM 可以解决机器人的定位问题，剩下的就是怎么将视觉地图转换成规划使用的地图了。 当然，对于规划算法，三维的点状机器人，用 A* 还凑合，但是，如果是需要考虑姿态的无人机（六维），那么可能就得考虑用基于采样的方法或者轨迹优化类的算法了。 而这类算法，不太可能直接得到完整的 Configuration Space，所以涉及到环境（地图）的就一个用途：碰撞检测/计算与障碍物距离。 我们用 V-SLAM 建立的地图可能长这样： 理论上讲，直接输入这些障碍物的点就够用了（计算每个点与机器人最近距离）。
但是，毕竟点很多呀，而且V-SLAM很可能计算到一些错误的点。所以，我们一般需要进行以下处理： （我就用机械臂上的来做例子，当然，我的点云是从Kinect获取的，但大概意思相同：机器之眼 | Kinect v2）
滤波：去掉一些离群点，PCL 库就提供了几种点云滤波算法。
滤波前： 滤波后： Octomap：在做规划时，对障碍物的距离精度要求其实不是那么高，所以，完全可以对点云数据进行压缩。
降采样是一个方法，但是采用八叉树结构是更通用的方法：OctoMap - 3D occupancy mapping。 前面的图中可以发现，我将机械臂规划中的点云也换成了Octomap，这样，每次只需对Octomap中的小立方体与机械臂做碰撞检测就行，大大降低了存储数据量与碰撞检测运算量。
Sematic Map: 就算转换成了Octomap，小立方体还是很多呀，怎么办？这时候就可以对点云进行一些处理了。例如，通过平面检测，识别出地面、天花板等，直接用一个大的立方体替换掉Octomap的小方块；或者通过物体识别算法识别出环境中的物体，用物体的3D模型替换Octomap，这样也可以大大减少碰撞检测的计算量。