建筑物（含地库）激光SLAM点云可视化
文章目录
- 1、打开点云数据
- 2、基于“屏幕空间环境光屏蔽”的点云美颜
- 3、拉横剖面、水平剖面进行局部点云可视化
- 4、其他操作
“即时定位与地图构建”（Simultaneous localization and mapping，缩写为SLAM）是指运动物体根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程，解决机器人等在未知环境下运动时的定位与地图构建问题。目前，SLAM的主要应用于机器人、无人机、无人驾驶、AR、VR 等领域。其用途包括传感器自身的定位，以及后续的路径规划、运动性能、场景理解。由于传感器种类和安装方式的不同，SLAM的实现方式和难度会有一定的差异。按传感器来分，SLAM主要分为激光SLAM和视觉SLAM两大类。其中，激光SLAM比 视觉SLAM起步早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟。
目前，涌现了一大批基于激光SLAM技术的手持式激光扫描仪，在地下空间测量、建筑物立面测量、特殊区域地形测量等领域开始广泛的应用。但SLAM点云与常见的机载LiDAR点云、车载LiDAR点云还是有着显著的差别，主要表现在点云密度、点云精度、场景复杂度、应用领域等方面。
下面介绍如何在点云智绘软件中能更好的对SLAM点云进行可视化。
1、打开点云数据
打开点云之后，点云智绘软件中默认使用“EDL”（我们称为“鹰眼穹顶布光”）的方式对点云进行美颜。但对于SLAM点云，我们建议替换为“屏幕空间环境光遮蔽”的美颜方式。“屏幕空间环境光遮蔽”的位置如下图所示：
2、基于“屏幕空间环境光屏蔽”的点云美颜
屏幕空间环境光屏蔽（Screen Space Ambient Occlusion，缩写为SSAO）是一种用于在计算机图形中实时实现近似环境光屏蔽效果的渲染技术。SSAO是一个纯粹的图形渲染技术，也可以看成是一个算法。SSAO使用了屏幕空间场景的深度而不是真实的几何体数据来确定遮蔽量（Occlusion Factor）。通过采样像素周围的信息，并进行简单的深度值对比来计算物体身上环境光照无法到达的范围，从而可以近似地表现出物体身上在环境光照下产生的轮廓阴影。可以利用“逐象素场景深度计算”技术计算得出的深度值直接参与运算。通俗的来见个，SSAO既可以使点云的立体感更强，又可以产生玻璃透明的效果、使得我们可以同时看到室内外、墙内外的信息。SSAO美颜后的点云效果如下图所示。
3、拉横剖面、水平剖面进行局部点云可视化
点云智绘软件中“剖面工具”的位置如下所示：
“剖面工具”通过使用三点的方式拉一个任意透视角度的剖面。我们分别使用“顶视图、侧视图”的方式来拉剖面，如下图所示：
某立面点云的显示如下：
某水平剖面的显示如下：
4、其他操作
用户可以选中剖面点云、并使用“另存”、“提取剖面（断面）点云”等工具进行其他的点云操作。“提取剖面（断面）点云”的效果如下所示：
