摘要：三栖人目前，激光雷达已经广泛地应用于商用，其数据收集和处理技术也得到了极大的发展。激光雷达扫描时，会生成许多离散数据，一般称之为点云数据。云数据是一组由真实对象的三维坐标、彩、亮度等数据组成的数据。本文描述了激光雷达点数据处理的背景与特点，分析了可视化平台设计与开发的意义，最后分析了激光雷达点云数据处理及可视化平台的整体设计。
关键词：激光雷达；点云数据处理；三维可视化平台
引言：当前，国内外的点云数据处理和可视化软件都是基于数据的采集，其成本相对较高，个别软件存在一定的局限性，无法完全满足用户的需要。为此，本文设计了一种基于点云的数据处理与可视化的激光雷达数据采集与处理系统。本文基于PCL点云的数据处理库，与程序开发平台相结合，完成了软件的数据处理，并利用Qt设计工具进行了软件界面部分的开发。 一、激光雷达点云数据处理的背景与特点
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1.1点云数据处理的背景
激光雷达最初是作为军事用途的，后来由于科技进步和社会需要，目前已被广泛地应用于商用。当今社会，资讯科技的飞速发展，数字技术深刻地影响着我们的生活。现在，各种各样的大数据与我们的日常生活息息相关，它们在我们的生活中记录着各种各样的信息。人们在三维空间中的生存数据越来越多，有研究显示，若要建立一套可持续使用的GIS，光是资料的投入就要占总投资的五至七成。我们目前更加重视海量数据的处理技术，随着计算机硬件的不断发展，人们对数据的处理能力不断提高，三维模型技术也得到了快速的发展。我们可以清楚地看到，在医疗、休闲娱乐、人工智能等多个方面，对三维数据的应用已成为一种趋势。
1.2点云数据处理的特点
在扫描目标物体时，激光扫描仪的特征是不断地重复获取和处理数据，点云数据是由多种扫描设备所获得的，其特征如下：第一，这是一个相当庞大的数字。在大多数情况下，扫描装置可以收集到数以万计的数据。第二，数据更加密集。扫描装置的扫描步长对采集数据的密度有一定的影响。第三，数据中含有三维空间的目标对象，彩和亮度的光学数值，
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高速机激光扫描器可以获得被测物体表面光线的反射率。第四，数据中存在许多噪音和孔洞。在对目标进行扫描时，会因周围环境及扫描设备的干扰而造成某些对象被遮挡，并易于采集周边环境的噪音。激光雷达数据收集处理系统在对目标进行扫描时，会受到外界的意外因素、自身的扫描精度、机械振动等因素的影响，所获得的数据中包含大量的噪声和空穴，而且数据的密度也很高。由于这些资料难以直接反映出点云数据的三维特征，所以需要设计开发区一款软件来进行数据的处理与显示。
点云数据采集设备主要分为接触式和非接触式两种，在这其中接触式主要包括坐标测量机，非接触式主要包括CCD相机、激光、超声波，激光分为传播时间法、机构光法、三角形法。采用激光雷达进行无接触的三维激光扫描仪已成为三维资料获取的重要手段。所获得的三维坐标资料因其数目庞大而被称为点云数据。点云数据的获取主要是为了建立对象的三维模型，以获取对象的信息。通过对点云数据的一系列处理，可以得到曲面的三维建模，实现三维重建。与其它方法相比，激光雷达有很多优势，比如：不易受到外界因素的影响、杂波干扰少、对电磁波有很好的抵抗能力。激光雷达能够迅速地探测到复杂的物体，并能准确地探测到物体。利用激光雷达获得的点云数据，是真实世界中物体的三维坐标，能够准确地反映物体的形状和表面特性。
二、可视化平台设计与开发的意义
在我们所处的世界中，所有的东西都是三维的，他们的物理信息包括几何、彩、光照等。在实际生活中，由于受到大小、位置、形状等多种因素的制约，我们无法很好地观察到它们。但我们可以利用某些测量工具，对真实的对象进行扫描和取样，从而获取目标的三维坐标。将这些数据存入电脑，形成一个立体的模型，然后进行观察。三维数据能够较为精确地记录目标的空间坐标和目标的表面几何信息，可视化平台的设计与开发有助于对被测对象进行三维建模，从而实现对三维目标的多角度观测。因此，利用点云数据实现空间对象的可视化，得到对象的真实、可靠的三维模型，为了更好地观察到实物，更好地满足人们对更高的视觉要求，具有重要的现实意义。
三、激光雷达点云数据处理及可视化平台的整体设计
3.1可视化平台总体的设计流程
可视化平台的设计与开发流程主要有以下六个模块构成，需求分析、概要设计、详细设计、代码编写、软件测试、撰写说明书、交付。点云数据处理与可视化软件是一款用于点
云数据的人机交互处理与观测软件所以，在满足用户的基本功能要求的情况下，对数据的处理与显示进行有效的、快捷的、易于操作的。需求分析:软件的设计首先需要对软体的需求进行研究与分析，若不能符合使用者的要求，则该软体的研发将会以失败告终。概要设计:基于对系统的需求分析，对整个系统进行总体的设计，主要是软件的功能模块的构建。详细设计：参考软件体系结构，对各个功能模块进行详细的设计。其中包括了各个模块的算法、接口设计等。代码编写:为每一个函数写代码。软件测试:对软件的各个特性和性能进行测试，出问题并进行改善。撰写说明书:软件开发文件的整理，编写操作手册，为使用者提供便捷。交付:提交完整的软件及使用说明书。
3.2可视化平台开发所应用的工具
可视化平台的开发离不开程序的编写，程序编写平台可以为各种编程语言提供支持。其次是图形用户界面开发工具Qt，拥有跨平台优势，所以Qt在不同的平台上进行开发，可以避免重复编写具有相同功能的源码，节约时间，减少开发费用。Qt是一种独一无二的开发方法，它包括很多在开发图形接口时所需的控制。开发人员不需要再进行重复的代码工作，而可以更加专注于创新。然后是编译配置工具CMake，CMake是一个更先进的编译器，能
根据不同的平台和编译程序，产生相应的工程，并在不同的平台上进行项目的管理。最后是点云数据处理库，点云的数据处理，现有的开放源码库有OpenGL和PCL，在实际的应用过程中需要从中选出所需的。OpenGL是一种开放源码的立体影像处理软件，它具有很强的绘图能力，尤其适用于三维的图象。PCL，它是一种跨平台技术，将当前大量点云数据整合在一起的研究结果。PCL是将三维信息采集和处理的核心技术与算法有机地结合在一起，包括一般的点云处理算法以及有效地组织和管理点云数据。
3.3三维可视化平台开发所具备的功能
为了保证点云数据的正常显示，需要在采集到的大量数据经过一系列的处理后，才能实现点云数据的实时显示。以下对点云数据的管理和用户的交互操作两种功能进行介绍。由于激光雷达所收集到的资料数量庞大，存储在单一的数据档案中，所以在对其进行处理时，首先要从资料档案中读出资料。然后以具体的数据结构进行存储，便于用户对点云数据的各个步骤进行操作，我们收集资料是要从物体的三维模型中获取物体的特征，因此要将点云数据的信息显示在屏幕上，便于用户观察。为了让用户能够更好的观看三维模型，这个软件还提供了交互的功能，例如，用户可以在屏幕上进行图像的放大和旋转。
结束语：综上所述，雷达点云数据处理与可视化技术是目前研究的一个热点问题，采用三维模型技术能够更好地对真实目标进行观测。随着点云数据采集技术的飞速发展，对点云数据的处理和可视化软件提出了更高的需求。本文研究和分析了点云数据处理的几种方法，并将 PCL点云数据处理系统中常用的处理算法结合起来，利用 Qt设计软件，设计和开发点云的数据处理和可视化软件。
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