激光雷达数据采集与显示、直线拟合与角点提取位姿解算

激光雷达的应用场景越来越广泛，尤其是在自动驾驶和机器人领域。你如果在做相关的项目，需要大量的点云数据。本文推荐的代码资源能帮你从数据采集到位姿解算等各个环节的。

激光雷达数据采集与读取的部分，主要通过解析接收到的信号，如飞行时间、强度、角度等，来生成点云数据。OpenRadar.cpp 和 Radar.cpp 已经实现了这一功能，能够把这些数据转化成 3D 点云。

点云数据需要通过图形库进行显示，比如OpenGL 或者 Qt。而 QSort.h 和 Serial.h 会帮你完成数据的排序和串口通信，让你能实时显示数据。

直线拟合的部分，常用的算法是加权最小二乘法，代码中 WeightedFit.cpp 已经封装了这一部分，能够从点云中识别出线性结构。角点提取这部分，类似 Harris 角点检测或者 SIFT 算法，能你从复杂环境中提取出关键特征，提升定位精度。

如果你的场景中还涉及到像车轮、柱体这些圆弧特征，WeightedFit.h 中已经有了圆弧拟合算法，使用起来也蛮方便的。

，位姿解算就涉及到如何估计激光雷达在空间中的位置和姿态了。通过特征匹配或者 PnP 等算法，可以算出雷达的运动轨迹。使用这些方法，你能将激光雷达的数据转化成有用的位置信息。

如果你在做这类项目，感觉代码比较整洁，功能模块化，直接用起来应该不会太复杂。如果你需要深入研究某一部分，相关代码也蛮适合用作参考。