常见的三维重建表达方式
深度图其每个像素值代表的是物体到相机xy平面的距离，单位为 mm。
体素是三维空间中的一个有大小的点，一个小方块，相当于是三维空间种的像素。
点云是某个坐标系下的点的数据集。点包含了丰富的信息，包括三维坐标X，Y，Z、颜色、分类值、强度值、时间等等。在我看来点云可以将现实世界原子化，通过高精度的点云数据可以还原现实世界。万物皆点云，获取方式可通过三维激光扫描等。
车载装置上装有雷达和GPS/IMU，雷达可以获取车载装置到扫描点的距离与偏角，这样就可以得到扫描点在GPS坐标系中的三维坐标，而雷达与GPS都在车载上，两者的相对位置固定，实景三维，于是又可以将点的GPS坐标系中的坐标转换为雷达坐标系中的坐标，而雷达坐标系是可以转化为大地坐标系的，这样每个扫描点在GPS坐标系中的坐标就转换为大地坐标系中的坐标。为了便于处理，再将大地坐标系中的坐标转换为本地坐标系中的坐标，事实上点云文件中的三维坐标指的是本地坐标系中的坐标。
SLAM和三维重建有什么区别？
SLAM：同步***与地图构建；定谁的位？相机的位，相机在机器人身上，就是定机器人的位。建谁的地图？相机经过地方的地图。二者结合，才能确定机器人在某个地图中的具体位置，和这个场景（地图）下的连续运动轨迹。
三维重建（SFM）：从运动***结构。我觉得更像是构建目标的三维模型。
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