PCL框架包括很多先進的算法和典型的數據結構，如濾波、分割、配準、識別、追zong、可視化、模型擬合、表面重建等諸多功能。在算法方面，PCL是一套包括數據濾波、點云配準、表面生成、圖像分割和定位搜索等一系列處理點云數據的算法。例如PCL中實現管道運算的接口流程：

①創(chuàng)建處理對象，例如濾波、特征估計、圖像分割等；

②通過setInputCloud輸入初始點云數據，進入處理模塊；

③設置算法相關參數；

④調用不同功能的函數實現運算，并輸出結果。

點云數據通常出現在逆向工程中，是由測距設備獲取的物體表面的信息集合。其掃描資料以點的形式進行記錄，這些點既可以是三維坐標，也可以是顏色或者光照強度等信息。通常所使用的點云數據一般包括點坐標精度、空間分辨率和表面法向量等內容。點云一般以PCD格式進行保存，這種格式的點云數據可操作性較強，同時能夠提高點云配準融合的速度。

SDF值等于此體素到重建表面的zui小距離值。當SDF值大于零，表示該體素在表面前；當SDF小于零時，表示該體素在表面后；當SDF值越接近于零，表示該體素越貼近于場景的真實表面。KinectFusion技術雖然對場景的重建具有gao效實時的性能，但是其可重建的空間范圍卻較小，主要體現在消耗了極大的空間用來存取數目繁多的體素。

為了解決體素占用大量空間的問題，Curless等人提出了TSDF (Truncated Signed Distance Field，截斷符號距離場)算法，該方法只存儲距真實表面較近的數層體素，而非所有體素。因此能夠大幅降低KinectFusion的內存消耗，減少模型冗余點。

SLAM和三維重建有什么區(qū)別？

SLAM：同步定位與地圖構建；定誰的位？相機的位，相機在機器人身上，就是定機器人的位。建誰的地圖？相機經過地方的地圖。二者結合，才能確定機器人在某個地圖中的具體位置，和這個場景（地圖）下的連續(xù)運動軌跡。

三維重建（SFM）：從運動恢復結構。我覺得更像是構建目標的三維模型。