【三维数域】提前给数据处理 “排队”，三维数据静态调度策略！

本文利用开源 Point Cloud Library（PCL）实现三维点云数据静态调度，主要采用预先分配资源的方法。

在三维数据的静态调度中，采用预先分配资源 的方法是一种常见的优化策略。这种方法可以有效减少运行时的开销，提升系统的性能。具体方法有：

1.在应用程序启动时预分配所有需要的资源，例如纹理、网格、材质和其他图形对象。

2.在应用程序中定义场景图时，可以提前构建静态场景并将其存储在内存中。这样，渲染时无需动态创建和销毁节点。

3.通过复用已分配的资源，避免频繁创建和销毁对象。例如，可以在场景中复用相同的材质和纹理。

4.对于复杂的计算，可以在程序初始化时进行预计算，并将结果存储，以便在运行时快速访问。例如，对于光照计算，可以提前计算每个对象的光照效果并存储。

通过预先分配和管理资源，可以显著提高三维数据的静态调度效率，降低运行时的负担。实现时可以结合多种策略，如资源管理、静态场景构建、资源复用和预计算，以满足具体应用的需求。

一、静态调度方式

在PCL中，已经实现了预先分配资源的动态调度方法。

PCL中存在一个模板类MomentOfInertiaEstimation，此类维护了一个PointCloudConstPtr类的指针，在使用者将点云存入后，会将此指针进行扩容，以达到计算点云各类特性的功能。

下面是示例代码:

php 复制代码

    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    std::vector<pcl::PointIndices> cluster_indices;
    if (!loadCloud(fileName, cloud)) {
        return (-1);
    }

    pcl::MomentOfInertiaEstimation <pcl::PointXYZ> feature_extractor;
    feature_extractor.setInputCloud(cloud);
    feature_extractor.compute();
    pcl::PointXYZ min_point_AABB;
    pcl::PointXYZ max_point_AABB;
    feature_extractor.getAABB(min_point_AABB, max_point_AABB);

下面我们深入分析下MomentOfInertiaEstimation模板类。

PCL（Point Cloud Library）模板类MomentOfInertiaEstimation是用于计算点云中物体的矩的类，该类提供了一系列功能来分析和描述点云的形状特性。

以下是MomentOfInertiaEstimation类在资源分配 方面的一些关键点：

1.输入点云数据的存储：

当通过setInputCloud函数为MomentOfInertiaEstimation类设置输入点云数据时，该类会保存一个指向点云数据的指针。这通常不需要额外的内存分配，因为它只是保存了一个引用。

2.特征向量和特征值的存储：

在计算惯性矩和主轴时，MomentOfInertiaEstimation类需要存储特征向量和特征值。这些值通常被存储在类的成员变量中，这些成员变量在类实例化时已经被定义，并且会在compute函数被调用时进行计算和赋值。

3.中间数据的存储：

在计算过程中，可能需要存储一些中间数据，如惯性矩阵、质心位置等。这些数据同样被存储在类的成员变量中，并在计算过程中进行更新。

4.输出结果的存储：

MomentOfInertiaEstimation类提供了多个函数来获取计算结果，如getAABB、getOBB、getEigenValues、getEigenVectors等。这些函数返回的结果通常是基于类的成员变量计算得到的，因此不需要额外的内存分配来存储这些结果（除非你在调用这些函数后将结果保存在你自己的变量中）。

**5.需要注意的是：**虽然MomentOfInertiaEstimation类在内部会进行一些资源分配，但这些分配通常是自动进行的，并且与输入点云数据的大小和复杂性有关。因此，在使用MomentOfInertiaEstimation类时，你通常不需要担心资源分配的问题，只需要确保输入点云数据是有效的，并且类的成员函数被正确调用即可。

二、示例

下面是利用MomentOfInertiaEstimation类通过点云预分配、预计算实现的点云快速自适应聚类。

点云快速自适应聚类

从PCL的静态调度实现过程中，手动实现静态调度的难度可见一斑。除此之外，常见的静态调度方法还有采用预加载、对模型数据进行压缩、使用缓存、优化渲染管线等。在Mapmost SDK for WebGL中，无需费心费力的实现静态调度，SDK已实现了常见的静态调度手段，如对模型进行Draco压缩解压缩，使用缓存等，简单几步操作即可享受静态调度优化所带来的性能提升。

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