PCL计算异面直线距离

最新推荐文章于 2024-04-24 08:41:36 发布

程序员拓荒

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本文详细阐述了在计算机视觉和三维几何处理中，如何利用PCL库计算异面直线的距离。通过加载点云数据，定义直线并计算距离，展示了具体的实现步骤和源代码。对于复杂场景，建议采用更高级的算法进行处理。

PCL计算异面直线距离

在计算机视觉和三维几何处理中，计算异面直线（或线段）之间的距离是一项重要的任务。PCL（Point Cloud Library）是一个开源的用于点云数据处理的库，它提供了许多用于点云处理的算法和工具。本文将介绍如何使用PCL计算异面直线之间的距离，并附有相应的源代码。

首先，我们需要使用PCL库来加载点云数据和定义直线。假设我们有两组点云数据，分别表示两条直线上的点。

#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include

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计算两个异面直线的距离

twnkie的博客

11-01

1139

两条异面直线之间的距离等于连接这两条直线最近点的线段的长度。这个问题可以用向量分析的方法来解决。两条直线可以分别用参数方程表示：其中，a,c是直线上任一点，b,d是直线方向向量，t,s是参数。

PCL 计算异面直线的距离【2025最新版】

点云侠的博客

01-09

1428

使用PCL实现的计算异面直线的距离，博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月12日。

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三维空间异面直线的距离及最近点

Confidence的专栏

10-17

3783

#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include using namespace std; //LOOP #define FF(i, a, b)

异面直线求最短距离及坐标点

weixin_40224097的博客

05-31

1881

再将两向量AB, CD叉乘得到其公垂向量N=（x,y,z）,在AB, CD两直线上分别选取点E,F(任意)，得到向量M，求向量M在向量N方向的投影即为两异面直线间的距离了（就是最短距离啦）。设两直线与距离的交点分别为S,T，可带入公垂线N的对称式中得到第一个方程，又因为S,T两点分别满足直线AB和CD的方程，所以得到关于S（或T）的第二个方程，联立两个方程分别解出来即可！先将直线方程化为对称式，分别得到两直线方向向量AB=（x1,y1,z1), CD=(x2,y2,z2)，

PCL 异面直线间公垂线计算、最小公垂距计算

weixin_43896283的博客

08-07

730

PCL 计算两空间直线的交点【2025最新版】

点云侠的博客

08-08

2164

使用PCL计算两空间直线的交点，博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月19日。

Open3D (C++) 计算异面直线的距离

点云侠的博客

04-24

264

计算异面直线距离的C++版本Open3D代码实现。

PCL 计算两异面直线公垂线垂足位置【2025最新版】

点云侠的博客

09-08

515

示例代码实现的是从点云中拟合两条异面空间直线。然后计算公垂线垂足，异面直线距离，并对最终结果进行可视化。博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年9月14日。

本地模型部署指南[可运行源码]

11-23

本文详细介绍了如何访问和配置本地已部署的模型。首先，用户需要访问指定网址下载并安装chatbox软件。安装完成后，初次进入时需要选择使用自己的模型选项。接着，进入设置界面，选择模型提供方为ollama api，并输入相应的域名（如http://xxxxx:11434），其他设置保持默认，最后点击保存即可完成配置。配置完成后，用户可以选择并使用模型。整个过程简单明了，适合需要本地部署模型的用户参考。

11-23

11-23

本文详细介绍了JDK的安装和环境变量配置的全过程。首先，从JDK官网下载安装包，然后按照步骤进行安装，默认安装路径为C:Program FilesJavajdk-17。接着，重点讲解了如何配置环境变量，包括新建JAVA_HOME变量和修改Path变量，以便在任意路径下执行Java程序。最后，通过cmd命令验证JDK是否安装成功。此外，文章还附带了一份Python学习资料的推广内容，包括学习路线、视频、书籍、工具包、实战案例和面试题等资源。

C++类和对象基础[项目代码]

11-23

本文详细介绍了C++中类和对象的基础知识，包括面向对象与面向过程的区别、类的定义与访问限定符、封装的概念、类的作用域、实例化过程以及类对象模型的计算方法。文章还深入探讨了this指针的作用和特性，通过实例代码解释了this指针在成员函数中的使用方式及其重要性。此外，文中还涉及了结构体内存对齐规则和空类大小的特殊情况，为读者提供了全面的C++类和对象入门指导。

Windows安装Scrapy指南[项目代码]

11-23

本文详细介绍了在Windows系统下使用Anaconda安装Scrapy的方法，解决了pip无法直接安装Scrapy的问题。Anaconda是一个专注于数据分析的Python发行版本，内置了conda包管理系统，能够方便地管理工具包和虚拟环境。文章解释了Anaconda和conda的概念，并列举了Anaconda的优点，如省时省心、自动处理依赖关系、支持多环境隔离等。此外，还提供了Anaconda的下载链接和安装步骤，最后指导用户通过conda命令安装Scrapy。

基于Bloch方程的磁共振成像序列模拟器Matlab实现

11-23

本资源提供MATLAB多个发行版本（2014、2019a、2021a）的技术支持，配套完整案例数据集及可直接执行的程序文件。程序架构采用模块化设计理念，具备以下技术特征：通过参数配置实现核心算法调整，逻辑结构层次分明，关键代码段配有详细注释说明。该资源适用于高等院校计算机科学、电子信息技术、应用数学等专业的课程实践、综合课题研究及学位论文开发。内容涵盖智能优化计算、神经网络预测建模、数字信号处理、元胞自动机仿真等典型实验场景，所有案例均通过标准化测试验证。开发团队由具备十年以上工业级算法研发经验的高级工程师组成，专注于MATLAB科学计算与系统仿真领域。本资源提供经过学术机构验证的完整仿真案例库，适用于教学演示与科研实验。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

【嵌入式通信】基于STM32与RS-232的自定义串口助手设计：实现上下位机可靠通信及数据监控

11-23

内容概要：本文详细介绍了一个基于STM32与PC上位机通过RS-232串口通信的完整系统设计与实现，涵盖硬件电路搭建、STM32固件开发、自定义应用层通信协议设计、PC端串口助手软件开发（C# WinForms）、协议解析、数据记录、通信测试及系统部署等内容。系统采用分层协议架构，支持命令控制、数据传输、CRC校验、状态指示和日志记录等功能，并提供了完整的故障排查与扩展开发指南。; 适合人群：具备嵌入式开发基础的电子工程师、自动化控制技术人员、计算机或电子信息类专业学生，以及对串口通信、STM32开发和上位机软件设计感兴趣的开发者；尤其适合从事工业控制、设备调试和物联网通信项目研发的技术人员。; 使用场景及目标：①实现STM32与PC之间的可靠串口通信；②开发具备协议解析能力的自定义串口助手；③应用于设备监控、数据采集、实验室仪器通信等场景；④作为教学案例帮助理解串口通信协议栈的设计与实现。; 阅读建议：建议结合硬件平台动手实践，重点关注通信协议的设计与CRC校验一致性，注意STM32端与PC端代码的协同调试，同时可利用提供的测试模块验证系统稳定性，便于后续功能扩展与二次开发。

Vue el-tabs右侧按钮实现[代码]

11-23

本文介绍了在Vue.js的element-ui框架中，如何在el-tabs组件的最右侧添加一个按钮的实现方案。通过CSS的position属性，利用relative和absolute定位，将按钮固定在tabs页签切换栏的最右侧。具体实现步骤包括：设置父div为relative定位，el-tabs保持默认布局，按钮使用absolute定位并指定right和top值。代码示例清晰展示了如何结合Vue和CSS实现这一功能。

RK3568 UART驱动开发[项目代码]

11-23

本文详细介绍了基于OpenHarmony标准系统的RK3568 DAYU开发板UART驱动开发流程。内容涵盖UART基础知识、驱动开发接口、开发步骤、应用开发流程及实例代码解析。文章首先介绍了UART的基本概念和工作原理，包括2线和4线连接方式、通信参数设置等。然后详细讲解了UART驱动开发的核心接口UartHostMethod及其回调函数功能，包括初始化、读写数据、设置波特率等操作。接着阐述了驱动开发的四个关键步骤：实例化驱动入口、配置属性文件、实例化控制器对象和驱动调试。最后通过实际案例展示了UART应用程序的开发过程，包括设备打开、参数设置、数据读写等操作，并提供了完整的代码示例和编译运行说明。

Windows配置Anaconda环境[源码]

11-23

本文详细介绍了在Windows平台上如何配置Anaconda和VSCode以建立简易的Python编程环境。首先，从Anaconda官网下载并安装最新版本的Anaconda软件，然后下载并安装VSCode。接着，配置Anaconda在Windows下的环境变量，并通过命令提示符进行Anaconda的操作，包括创建虚拟环境和安装所需的包。此外，还介绍了如何在VSCode中进行Python编程的配置，包括安装扩展插件、设置自动保存和选择运行环境。最后，针对可能出现的PowerShell脚本执行权限问题提供了解决方案。文章内容详实，适合Python新手参考。

基于DDPG的机器人自主导航系统设计与实现

11-23

在数字化进程中，人工智能技术日益成为科技革新的关键驱动力，其中强化学习作为机器学习的重要分支，在解决复杂控制任务方面展现出显著潜力。本文聚焦于深度确定性策略梯度（DDPG）方法在移动机器人自主导航领域的应用研究。该算法通过构建双神经网络架构，有效克服了传统Q-learning在连续动作空间中的局限性，为高维环境下的决策问题提供了创新解决方案。 DDPG算法的核心架构包含策略网络与价值评估网络两大组件。策略网络负责根据环境状态生成连续动作指令，通过梯度上升方法不断优化策略以获取最大长期回报；价值评估网络则采用深度神经网络对状态-动作对的期望累积奖励进行量化估计，为策略优化提供方向性指导。这种双网络协作机制确保了算法在复杂环境中的决策精度。为提升算法稳定性，DDPG引入了多项关键技术：经验回放机制通过建立数据缓冲区存储历史交互记录，采用随机采样方式打破样本间的时序关联性；目标网络系统通过参数软更新策略，以θ_target = τ·θ_current + (1-τ)·θ_target的更新方式确保训练过程的平稳性；探索噪声注入技术则通过在动作输出中添加随机扰动，维持了策略探索与利用的平衡。在具体实施过程中，研究需依次完成以下关键步骤：首先建立符合马尔科夫决策过程的环境模型，精确描述机器人的运动学特性与环境动力学；随后设计深度神经网络结构，确定各层神经元数量、激活函数类型及参数优化算法；接着进行超参数配置，包括学习速率、批量采样规模、目标网络更新系数等关键数值的设定；最后构建完整的训练验证流程，通过周期性测试评估导航成功率、路径规划效率、障碍规避能力等核心指标。该研究方法不仅为移动机器人自主导航提供了可靠的技术方案，其算法框架还可扩展应用于工业自动化、智能交通等需要精密控制的领域，具有重要的工程实践价值与理论借鉴意义。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

pcl计算两点之间距离

07-27

在使用PCL计算两点之间的距离时，可以利用欧式距离的公式。首先，需要使用PCL库获取点云中的三维点坐标。然后，使用欧式距离的公式计算两个点之间的实际距离。具体的实现可以参考引用\[2\]中提供的代码。在代码中，定义了一个distance函数，该函数接受三个参数：fixed、pose和pointForDistance，分别表示固定点、姿态点和用于计算距离的点。函数内部使用了叉乘和模的计算来求解距离。通过调用这个函数，可以得到两个点之间的距离。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [计算点云图中任意两点的距离——欧式距离](https://blog.youkuaiyun.com/qq_43519428/article/details/108274567)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [PCL计算点到直线距离](https://blog.youkuaiyun.com/qq_34122731/article/details/97616112)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]