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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着现代计算机技术的不断进步,逆向工程技术和三维打印技术的发展越来越深入人心,点云重建作为两种技术中的重要研究方向目前已经被广泛应用于建筑、无人驾驶、文物修复和环境采集等等方面，具有比较深远的研究价值和实用价值。^[1]

点云的滤波属于点云的预处理，点云的预处理主要是为点云后续的重建做好准备工作。因为在实际采集过程中仪器采集到的点云通常都会因为天气或仪器等一些原因产生离群噪声点，所以在对点云进行重建前，不可忽略的程序就是对点云进行预处理，避免点云数据过于密集或过于稀疏的同时也要去掉一些对重建过程有重大干扰的离群噪声点。

本次论文设计的意义便在于讨论对受干扰的信号图如何进行合适的滤波处理来减轻或去除外界的干扰以避免影响中枢机构的判决。包括通过滤波后相对清晰的图片对周边的障碍物和环境进行三维重建，以达到正确的了解无人驾驶汽车行驶过程中周边的环境。最终方便电脑下达更加正确有效的指令，避免危险情况的发生。

2. 研究的基本内容

论文内容主要研究基于pcl点云库环境下对点云数据的处理

（1）读取未处理的点云数据。

（2）基于pcl的点云的滤波处理，分析滤波方法。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1.实行方案：（1）用pcl对点云数据进行简单滤波、分割、特征提取，熟悉基于pcl的简单点云处理。

（2）读取多个不同的点云数据并对其进行简单处理（滤波），使其效果更清晰。

（3）对其进行基于pcl的三维重建。

4. 参考文献

[1] 张月. 基于自组织神经网络点云重建技术的研究[d].南京航空航天大学,2016.

[2] 贾雪,刘超,徐炜,赵兴旺.海量点云数据的建筑物三维模型重建[j].测绘科学,2019,44(04):124-129 181.