point_cloud = point_cloud.reshape(-1, 3) pc_o3d = o3d.geometry.PointCloud(o3d.utility.Vector3dVector(point_cloud)) pc_voxel_sampled = pc_o3d.voxel_down_sample(0.003) points_sampled = np.array(pc_voxel_sampled.points).astype(np.float32) points_sampled = np.concatenate([suction_points, points_sampled], axis=0) pc_voxel_sampled.points = o3d.utility.Vector3dVector(points_sampled) pc_voxel_sampled.estimate_normals(o3d.geometry.KDTreeSearchParamRadius(0.015), fast_normal_computation=False) pc_voxel_sampled.orient_normals_to_align_with_direction(np.array([0., 0., -1.])) pc_voxel_sampled.normalize_normals() pc_normals = np.array(pc_voxel_sampled.normals).astype(np.float32) suction_normals = pc_normals[:suction_points.shape[0], :]
时间: 2024-04-03 17:34:11 浏览: 19
这段代码的作用是对输入的点云数据进行预处理,以便后续的物体姿态估计。具体来说,它的主要步骤包括:
1. 将输入的点云数据 point_cloud 重塑为二维数组,每行包含三个值,分别表示点的 x、y、z 坐标。
2. 使用 Open3D 库将重塑后的点云数据转换为 PointCloud 对象 pc_o3d。
3. 对 pc_o3d 进行体素下采样,得到 pc_voxel_sampled 这个体素下采样后的点云数据。
4. 将原始的夹爪位置 suction_points 和下采样后的点云数据 points_sampled 拼接在一起,得到新的点云数据 points_sampled。
5. 将 points_sampled 赋值给 pc_voxel_sampled.points,更新 pc_voxel_sampled 中的点云数据。
6. 使用 Open3D 库的 estimate_normals() 方法对 pc_voxel_sampled 中的点云数据进行法向量估计。
7. 使用 Open3D 库的 orient_normals_to_align_with_direction() 方法将点云数据的法向量方向对齐到 [-1, 0, 0] 方向。
8. 使用 Open3D 库的 normalize_normals() 方法对点云数据的法向量进行归一化。
9. 将 pc_voxel_sampled 中的法向量数据转换为 Numpy 数组 pc_normals。
10. 从 pc_normals 中提取出夹爪位置处的法向量 suction_normals,以便后续使用。