C++点云碰撞测试

点云碰撞测试可以通过计算点云之间的距离和重叠部分来实现。以下是一个简单的示例代码：

#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>

int main()
{
    // 创建两个点云
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    
    // 为点云添加点
    cloud1->points.push_back(pcl::PointXYZ(0, 0, 0));
    cloud1->points.push_back(pcl::PointXYZ(1, 1, 1));
    cloud1->points.push_back(pcl::PointXYZ(2, 2, 2));
    
    cloud2->points.push_back(pcl::PointXYZ(0, 0, 0));
    cloud2->points.push_back(pcl::PointXYZ(1, 1, 1));
    cloud2->points.push_back(pcl::PointXYZ(3, 3, 3));
    
    // 使用体素滤波器对点云进行下采样
    pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor;
    sor.setInputCloud(cloud1);
    sor.setLeafSize(0.1f, 0.1f, 0.1f);
    sor.filter(*cloud1);
    
    sor.setInputCloud(cloud2);
    sor.setLeafSize(0.1f, 0.1f, 0.1f);
    sor.filter(*cloud2);
    
    // 使用kdtree对点云进行搜索
    pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ> kdtree;
    kdtree.setInputCloud(cloud1);
    
    // 计算两个点云之间的距离
    float distance = 0;
    int count = 0;
    for (int i = 0; i < cloud2->points.size(); i++)
    {
        std::vector<int> indices(1);
        std::vector<float> distances(1);
        kdtree.nearestKSearch(cloud2->points[i], 1, indices, distances);
        if (distances[0] < 0.05f)  // 如果距离小于0.05，则认为发生碰撞
        {
            distance += distances[0];
            count++;
        }
    }
    
    std::cout << "Distance: " << distance << std::endl;
    std::cout << "Count: " << count << std::endl;
    
    return 0;
}

以上代码中，首先创建了两个点云，然后使用体素滤波器对点云进行下采样，以减少计算量。接着使用kdtree对其中一个点云进行建立索引和搜索，计算两个点云之间的距离，如果距离小于0.05，则认为发生碰撞。