GeometryProbe 几何探测

GeometryProbe 算子用于在原始点云的指定区域中筛选出符合要求的轮廓点云。

type	功能
Line	将原始点云在给定的旋转立方体内裁剪，并沿着立方体的某个指定轴方向进行线性轮廓探测。
Circle	根据原始点云以及初始圆心的位置，探测内圆或者外圆轮廓点云。

Line

将 GeometryProbe 算子的 类型 设置为 Line ，用于将原始点云在给定的旋转立方体内裁剪，并沿着立方体的某个指定轴方向进行线性轮廓探测。

算子参数

• 探测方向/probe_direction：探测方向。包含 “x+” , “x-” , “y+” , “y-” , “z+” , “z-” 六个选项。例如，”x+” 代表沿着 ref_cube 的 x 正轴方向，从 ref_cube 的外面朝向里面进行探测。

• 圆锥体顶角度/circular_cone_angle：排除锥的角度，一般保持默认的45度角即可。以原始点云在裁剪区域内的某个点为顶点，以上述探测方向作为轴线方向，根据该锥角可以在空间作一个圆锥，被该圆锥囊括的所有其他点会被排除，之后遍历其他点重复迭代，通俗的理解为切割出圆锥以外的点云进行处理。

• 有效点百分比数/valid_points_percentage：有效点云比例。即对裁剪后的点云进行预排除时的保留比例。

• 步进值/step_value：根据排除锥进行排除迭代运算时的步长 。一般保持默认即可。该值一般对效率有所影响，不会影响精度。

• 有效点云/valid_cloud：设置裁剪后的点云在 3D 视图中的可视化属性。

• 线段点云/line_cloud：设置最终的线性轮廓点云在 3D 视图中的可视化属性。

  • 打开线性轮廓点云可视化。

  • 关闭线性轮廓点云可视化。

  • 设置 3D 视图中点云的颜色。取值范围：[-2,360] 。默认值：-1 。

  • 设置点云中点的尺寸。取值范围：[1,50] 。默认值：1 。

数据信号输入端口

输入：

• cloud：

  • 数据类型：PointCloud

  • 输入内容：点云原始点云

• ref_cube：

  • 数据类型：Cube

  • 输入内容：参照立方体

输出：

• crop_cloud：

  • 数据类型：PointCloud

  • 输出内容：原始点云裁剪后的点云

• line_cloud：

  • 数据类型：PointCloud

  • 输出内容：根据裁剪点云进行探测获得的线性轮廓点云

功能演示

使用 GeometryProbe 算子中 Line 将加载点云在给定的旋转立方体内裁剪，并沿着立方体的某个指定轴方向进行线性轮廓探测。

步骤1：算子准备

添加 Trigger 、Load 、Emit 、GeometryProbe(2个) 算子至算子图。

步骤2：设置算子参数

1. 设置 Emit 算子参数：

   • 类型 → cube

   • 坐标 → 0.199179 0.26519 0.092586 2.61142 -2.82994 3.07943

   • 宽度 → 0.02

   • 高度 → 0.01

   • 深度 → 0.005

   • 立方体 → 可视

   • 坐标 → 可视

2. 设置 Load 算子参数：

   • 类型 → PointCloud

   • 文件 → → 选择点云文件名( example_data/pointcloud/cloud.pcd )

   • 点云 → 可视

3. 设置 GeometryProbe 算子参数

   • 类型 → Line

   • 探测方向 → y-

   • 圆锥体顶角度 → 45

   • 有效点百分比数 → 10

   • 步进值 → 5

   • 有效点云 → 可视

   • 线段点云 → 可视

4. 设置GeometryProbe_1算子参数

   • 类型 → Line

   • 探测方向 → x-

   • 圆锥体顶角度 → 45

   • 有效点百分比数 → 10

   • 步进值 → 5

   • 有效点云 → 可视

   • 线段点云→ 可视

步骤3：连接算子

步骤4：运行

点击 RVS 运行按钮，触发 Trigger 算子。

运行结果

1. 如下图所示，可见到点云（局部）显示如下 。

   

2. 打开Emit算子的cube可视化，第二次运行 trigger 算子，并调整 cube 的长宽高以及轴向，生成的 Cube（ 红色轴为 x，绿色轴为 y，蓝色轴为 z ）如下所示。

   

3. 最后更改两个 GeometryProbe 算子的 probe_direction 属性，分别探测 y 轴负方向以及x轴负方向的线性轮廓，两者共同的 crop_cloud 的显示效果以及两者分别的点云探测结果如下。

   

Circle

将 GeometryProbe 算子的 类型 设置为 Circle ，用于根据原始点云以及初始圆心的位置，探测内圆或者外圆轮廓。

算子参数

• 探测方向/probe_direction：探测方向。

  • external：代表从点云外面朝向预估圆心的方向探测外圆轮廓。

  • internal：代表从点云内部朝向预估圆心的方向探测内圆轮廓。

• 圆锥体顶角度/circular_cone_angle：排除锥的角度，一般保持默认的45度角即可。” external “ 模式下，以有效点云的某个点为顶点，同预估圆心的连线作为轴线终点，根据该锥角可以在空间作一个圆锥，被该圆锥囊括的所有其他点会被排除，之后遍历其他点重复迭代；” internal “ 模式下，顶点改为预估圆心，轴线终点改为有效点云的某个点。

• 有效点百分比数/valid_points_percentage：有效点百分比数。

• 步进值/step_value：根据排除锥进行排除迭代运算时的步长，一般保持默认即可，该值一般对效率有所影响，不会影响精度。

• 有效点云/valid_cloud：对预处理后的有效点云进行显示控制，默认为关闭状态，参数介绍如下所示。

• 圆圈点云/circle_cloud：对最终圆形轮廓点云进行显示控制。

  • 打开最终圆形轮廓点云可视化。

  • 关闭最终圆形轮廓点云可视化。

  • 设置 3D 视图中点云的颜色。取值范围：[-2,360] 。默认值：-1 。

  • 设置点云中点的尺寸。取值范围：[1,50] 。默认值：1 。

数据信号输入端口

输入：

• cloud：

  • 数据类型：PointCloud

  • 输入内容：点云原始点云

• initial_pose：

  • 数据类型：Pose

  • 输入内容：原始点云的圆心位置估计，实际仅使用 Pose 的 xyz 三个数值

输出：

• valid_cloud：

  • 数据类型：PointCloud

  • 输出内容：原始点云预处理后保留的有效点云

• circle_cloud：

  • 数据类型：PointCloud

  • 输出内容：根据有效点云进行探测获得的圆形轮廓点云

功能演示

使用 GeometryProbe 算子中 Circle ，用于根据加载点云以及初始圆心的位置，探测内圆或者外圆轮廓点云。

步骤1：算子准备

添加 Trigger 、Load 、CloudProcess、GeometryProbe (2个)算子至算子图。

步骤2：设置算子参数

1. 设置 Load 算子参数：

   • 类型 → pointcloud

   • 文件 → → 选择点云文件名( example_data/pointcloud/circle_crop.pcd )

   • 点云 → 可视

2. 设置 GeometryProbe 算子参数：

   • 类型 → Circle

   • 探测方向 → external

   • 圆锥体顶角度 → 70

   • 有效点百分比数 → 5

   • 步进值 → 5

   • 圆圈点云→ 可视

3. 设置GeometryProbe_1算子参数：

   • 类型 → Circle

   • 探测方向 → internal

   • 圆锥体顶角度 → 45

   • 有效点百分比数 → 5

   • 步进值 → 5

   • 圆圈点云→ 可视

4. 设置 CloudProcess 算子参数：

   • 类型 → CloudCentroid

   • 坐标→ 可视

步骤3：连接算子

步骤4：运行

点击 RVS 运行按钮，触发 Trigger 算子。

运行结果

1. 3D 视图中显示如下。左图为 Load 算子的点云可视化，右图为 CloudProcess 算子的pose可视化。

   

2. 后续运行效果示意图，分别展示如下：

• 左图：打开 GeometryProbe 算子( external 模式)的 valid_cloud 的可视化选项，右图：打开 GeometryProbe 算子( external 模式)的 circle_cloud 的可视化选项的局部放大图。

• 左图：打开 GeometryProbe 算子( internal 模式)的 valid_cloud 的可视化选项。右图：打开 GeometryProbe 算子 ( internal 模式) 的 circle_cloud 的可视化选项的局部放大图。