ICRA | 基于 LiDAR 里程计和建图的 Poisson 表面重建 编程

ICRA | 基于 LiDAR 里程计和建图的 Poisson 表面重建 编程

本文将介绍如何使用 LiDAR 数据进行里程计和建图，并借助 Poisson 表面重建技术生成高质量的三维重建结果。我们将提供相关的源代码，并逐步解释算法的原理和实现细节。

一、引言
在机器人领域，里程计和建图是重要的任务。LiDAR（激光雷达）成为实现精确三维感知的关键技术之一。然而，LiDAR 数据本身是一组稀疏点云，通过有效的方法将其转化为连续的三维表示是一个挑战。Poisson 表面重建技术可以克服这个问题，它能够从稀疏点云中生成平滑的表面模型。

二、算法原理

1. LiDAR 里程计
   LiDAR 里程计旨在估计机器人在运动过程中的位姿变化。常见的方法是使用扫描匹配技术，根据两个时刻接收到的点云数据，通过搜索和拟合的方式计算位姿变换。这里我们使用 ICP（迭代最近点）算法来实现。以下是示例代码：

import numpy as np

def icp(pcd1, pcd2, thres