双目视觉三维重建不用摄像头

### 双目视觉三维重建的替代方法

#### 使用激光雷达(LiDAR)

LiDAR 是一种遥感技术，通过发射脉冲激光来测量物体的距离。这种方法可以直接获取环境中的精确距离数据，形成高精度的三维点云模型[^1]。

import numpy as np

def lidar_3d_reconstruction(points_cloud_data):
    """
    基于 LiDAR 数据进行三维重建
    
    参数:
        points_cloud_data (list of tuples): [(x, y, z), ...]
        
    返回:
        reconstructed_model: 三维重建后的模型表示
    """
    
    # 将点云转换成 NumPy 数组以便处理
    point_array = np.array(points_cloud_data)
    
    # 进行降噪和平滑处理
    filtered_points = filter_noise(point_array)
    
    # 构建网格或体素化表示
    voxel_grid = create_voxel_grid(filtered_points)
    
    return voxel_grid


def filter_noise(data):
    """简单滤波器用于去除噪声"""
    pass

def create_voxel_grid(cleaned_data):
    """创建体素栅格表示法"""
    pass

#### 结构光扫描

结构光是一种主动式的光学测量手段，在目标表面投射已知图案（如条纹），并通过分析变形情况计算出被测物的空间位置关系。这种方式不需要传统意义上的摄像设备就能完成高质量的三维重建任务[^2]。

#### 超声波传感器阵列

超声波传感器可以通过发送高频声音信号并接收反射回来的信息来确定周围物体的位置和形状。多个超声波探头组成的阵列可以在一定范围内构建较为详细的立体图像，适用于近距离内的快速检测应用场合[^3]。