PCL:八叉树(Octree)实现点云体素内近邻搜索

2023-10-24 19:41

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1 八叉树 Octree

八叉树(Octree)结构是由 Hunter 博士于1978年首次提出的一种数据模型。八叉树结构通过对三维空间的几何实体进行体元剖分,每个体元具有相同的时间和空间复杂度,通过循环递归的划分方法对三维空间的几何对象进行剖分,从而构成一个具有根节点的方向图。在八叉树结构中如果被划分的体元具有相同的属性,则该体元构成一个叶节点;否则继续对该体元剖分成8个子立方体,依次递剖分,如下示意图所示。
在这里插入图片描述

八叉树是一种用于描述三维空间的树状数据结构。八叉树的每个节点表示一个正方体的体积元素,每个节点有八个叶子节点,这八个叶子节点所表示的体积元素加在一起就等于父节点的体积。一般中心点作为节点的分中心。八叉树若不为空树的话,树中的任意节点的子节点恰好只会有八个或零个,子节点不会有0和8以外的数目。

八叉树的分辨率是指最低一级的叶子节点的尺寸。如果分辨率设置为0.01m,那么每个叶子节点就是一个1cm的小方块。

简单来说,八叉树的存储结构可用于对应元素的查找,依次对立方体进行划分,寻找查找元素对应的小立方体再次进行划分查找。

生成的八叉树的节点可分为三类:

  • 灰节点: 它对应的立方体部分的为查找元素所占据;
  • 白节点&#

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