【SCI论文实现】信息引导的高质量三维重建——系统架构设计 PYTHON

一、多模态数据采集与预处理模块

设计目标：解决动态场景中多源数据的时空对齐与质量优化问题，为后续特征提取提供高精度、强一致性的输入。

1.1 传感器配置逻辑

选择 RGB-D 相机（如 Kinect）与 LiDAR（如 Velodyne VLP-16）的互补组合，原因在于：

• RGB-D 相机提供高分辨率的 2D 彩色图像与稠密深度图（但有效范围有限，通常 < 10m）；
• LiDAR 通过激光扫描获取大场景（>100m）的稀疏点云（但无颜色信息）；
  二者融合可覆盖近 - 中 - 远场场景，兼顾细节与全局信息。

1.2 数据校准关键步骤

• 内参标定：张正友标定法通过棋盘格图案的多角度拍摄，可高效获取相机的焦距、主点等参数（误差通常 < 0.5 像素）；
• 外参对齐：手眼标定（如基于 OpenCV 的calibrateHandEye）需采集传感器在不同位姿下的同步数据，通过 SVD 分解求解旋转矩阵与平移向量（建议至少采集 10 组不同位姿数据以保证精