基于切片原理的海量点云并行简化算法

• 作者: 官亚勤 李大朋 王鹏飞 赵学胜
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 海量点云 简化 切片法 计算设备架构 图形处理器 并行计算
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 先进计算
• 页码范围: 1793-1796
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.413
• 字数: 2695字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.07.1793

摘要

针对传统点云简化算法效率低且处理点数少的缺陷,结合快速成型领域的切片原理顾及特征计算复杂度低的特点,设计并实现了适合千万级海量激光雷达(LiDAR)点云的并行切片简化算法.该算法根据切片原理对点云模型分层并按照角度排序,利用NVIDA的统一计算设备架构(CUDA)和可编程图形处理器(GPU)高度并行的性能优势,使用GPU多线程高效并行地执行单层切片点云简化,提高了算法效率.最后,应用3组不同数量级点云模型分别进行简化对比实验.实验结果表明:在保持模型特征与压缩比不变的情况下,所提算法效率高出传统基于CPU的串行切片算法1～2个量级.