双目立体视觉重建，在实际应用情况优于其他基于视觉的三维重建方法，在线三维建模，也逐渐出现在一部分商业化产品上; 不足的是运算量仍然偏大，而且在基线距离较大的情况下重建效果明显降低 。 作为计算机视觉的关键技术之一，立体视觉法也其弊端。例如，立体视觉需要假设空间的平面是正平面，而实际情况却与此相差甚远。除此之外，匹配还存在歧义性：对于一幅图像上的某些特征点，另外的图像可能存在若干个与之相似的特征点。那么如何选取适配的匹配点，显得较为棘手。除此之外，三维云建模，对于如相机运动参数的确定、大型场景重建需要获取多帧图像等问题，也---的影响了立体视觉的深层次应用。
在计算机内生成物体三维表示主要有两类方法。一类是使用几何建模软件通---机交互生---为控制下的物体三维几何模型，云建模服务，另一类是通过一定的手段获取真实物体的几何形状。前者实现技术已经十分成熟，现有若干软件支持，比如:3dmax、maya、autocad、ug等等，它们一般使用具有数学表达式的曲线曲面表示几何形状。后者一般称为三维重建过程，三维重建是指利用二维投影恢复物体三维信息(形状等)的数学过程和计算机技术，包括数据获取、预处理、点云拼接和特征分析等步骤。
车载装置上装有雷达和gps/imu，雷达可以获取车载装置到扫描点的距离与偏角，云建模，这样就可以得到扫描点在gps坐标系中的三维坐标，而雷达与gps都在车载上，两者的相对位置固定，于是又可以将点的gps坐标系中的坐标转换为雷达坐标系中的坐标，而雷达坐标系是可以转化为大地坐标系的，这样每个扫描点在gps坐标系中的坐标就转换为大地坐标系中的坐标。为了便于处理，再将大地坐标系中的坐标转换为本地坐标系中的坐标，事实上点云文件中的三维坐标指的是本地坐标系中的坐标。
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