cannot create NumPyArray. geometry or datetime type found

这个错误通常是因为你尝试使用包含几何或日期时间类型的数据来创建NumPy数组。NumPy数组只能包含基本数据类型，如整数、浮点数和布尔值。如果你需要在NumPy数组中存储几何或日期时间类型的数据，你可以考虑使用NumPy结构化数组或dtype对象。在创建数组时，可以指定数据类型为结构化数组或dtype对象，以便正确地存储数据。如果你需要更具体的帮助，请提供更多的上下文和代码示例。

相关问题

报错Error during conversion: Cannot create a shapefile whose geometry type is class org.locationtech.jts.geom.Geometry

这个错误通常发生在进行空间数据转换时，提示无法创建一个几何类型为org.locationtech.jts.geom.Geometry的shapefile。

这个错误的原因可能是您正在尝试使用不支持的几何类型来创建shapefile。例如，如果您正在将一组点转换为一个多边形，或者将一个多边形转换为一条线，就会出现这个错误。

解决这个问题，您需要确保要将数据转换为正确的几何类型，并使用支持该几何类型的工具或库来完成转换。如果您不确定要转换的几何类型或工具，请参考相关文档或寻求帮助。

line = o3d.geometry.LineSet.create_from_numpy_array(np.array([viewpoint, endpoint]).reshape(-1, 3)) AttributeError: type object 'open3d.cpu.pybind.geometry.LineSet' has no attribute 'create_from_numpy_array'

非常抱歉，Open3D的API在更新后发生了变化，`create_from_numpy_array`这个方法已经被移除了。下面是修改后的代码：

import numpy as np
import open3d as o3d

# 读取道路点云txt文件和gps轨迹文件
road_cloud = np.loadtxt("road_cloud.txt")
gps_track = np.loadtxt("gps_track.txt")

# 计算每个轨迹点之间的曲线距离
distances = []
for i in range(len(gps_track)-1):
    p1 = gps_track[i]
    p2 = gps_track[i+1]
    dist = np.sqrt(np.sum((p2-p1)**2))
    distances.append(dist)

# 遍历每个轨迹点，检测视点与下一个轨迹点之间是否有障碍物
for i in range(len(gps_track)-1):
    # 将当前轨迹点作为视点
    viewpoint = gps_track[i]
    print("Viewpoint:", viewpoint)

    # 找到下一个有障碍物的轨迹点
    next_obstacle_index = i+1
    for j in range(i+1, len(gps_track)):
        endpoint = gps_track[j]
        line = o3d.geometry.LineSet()
        line.points = o3d.utility.Vector3dVector([viewpoint, endpoint])
        line.lines = o3d.utility.Vector2iVector([[0, 1]])
        if road_cloud.compute_obb().intersects(line):
            break
        else:
            next_obstacle_index = j

    # 计算视点与下一个有障碍物的轨迹点之间的曲线距离
    distance = np.sum(distances[i:next_obstacle_index])
    print("Distance to next obstacle:", distance)

# 可视化结果
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(road_cloud)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

这个代码中我们使用了`compute_obb`方法来计算点云的OBB包围盒，然后使用包围盒的`intersects`方法来检测障碍物。这样就可以避免使用已经被移除的`create_from_numpy_array`方法了。