0. 简介
对于点云处理而言，最简单也逃不过的就是点云转换了，我们就从点云转换开始，来一步步完成点云加速的学习。点云基础转换是3D点云处理中的一个重要步骤。它的主要目的是将点云从一个坐标系转换到另一个坐标系中，通常是为了方便后续处理或者显示。在实际应用中，点云基础转换通常包括平移、旋转、缩放等操作。这里对应了pcl::transformPointCloud这种方法
1. CUDA与Thrust
使用CUDA和Thrust进行点云基础转换可以大大提高处理效率，特别是当点云数据量较大时。CUDA是一种并行计算架构，可以利用GPU的计算能力来加速计算，而Thrust是CUDA的C++模板库，提供了许多与STL相似的算法和容器，可以方便地在CUDA中使用。
在点云基础转换中，最基本的操作是平移，即将点云沿x、y、z三个方向上移动一定的距离。这可以通过遍历点云中每个点，然后将其坐标加上平移向量来实现。使用CUDA和Thrust可以将这个操作并行化，提高处理效率。
另一个常见的操作是旋转，即将点云绕x、y、z三个方向上旋转一定的角度。这可以通过矩阵乘法来实现。具体来说，我们可以先将旋转矩阵乘以点云中每个点的坐标，然后将结果保存到一个新的点云中。同样，使用CUDA和Thrust可以将这个操作并行化，提高处理效率。
2. CUDA代码完成加速
下面这段代码是一个CUDA kernel函数，用于将点云数据按照给定的转换矩阵进行变换。该函数会在每个线程索引小于点云数的情况下，通过矩阵乘法将输入的点云数据进行转换，并将转换后的数据存储到原始的点云数据中。函数中使用了CUDA的并行计算能力，通过设置线程块和线程数，使得每个线程可以并行地处理一个点云数据的转换，从而加快了程序的运行速度。函数中也包括了同步操作，确保所有的线程都完成了转换操作后才能继续执行下一步操作。
__global__ void kernel_cudaTransformPoints(pcl::PointXYZ *d_point_cloud, int number_of_points, float *d_matrix)
{
int ind = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; // 线程索引
if (ind < number_of_points) // 线程索引小于点云数
{
float vSrcVector[3] = {d_point_cloud[ind].x, d_point_cloud[ind].y, d_point_cloud[ind].z}; // 点云数据
float vOut[3]; // 点云数据
vOut[0] = d_matrix[0] * vSrcVector[0] + d_matrix[4] * vSrcVector[1] + d_matrix[8] * vSrcVector[2] + d_matrix[12]; // 矩阵乘法,用于计算点云数据的转换
vOut[1] = d_matrix[1] * vSrcVector[0] + d_matrix[5] * vSrcVector[1] + d_matrix[9] * vSrcVector[2] + d_matrix[13];
vOut[2] = d_matrix[2] * vSrcVector[0] + d_matrix[6] * vSrcVector[1] + d_matrix[10] * vSrcVector[2] + d_matrix[14];
d_point_cloud[ind].x = vOut[0]; // 将转换后的点云数据存储到原来的点云数据中
d_point_cloud[ind].y = vOut[1];
d_point_cloud[ind].z = vOut[2];
}
}
cudaError_t cudaTransformPoints(int threads, pcl::PointXYZ *d_point_cloud, int number_of_points, float *d_matrix)
{
kernel_cudaTransformPoints<<<number_of_points / threads + 1, threads>>>(d_point_cloud, number_of_points, d_matrix); // 设置线程块和线程数，并调用kernel来完成transform转换
cudaDeviceSynchronize(); // 同步
return cudaGetLastError();
}
下面我们来看看如何调用这部分代码，这部分代码定义了一个名为CCudaWrapper的类，该类包含了一个名为transform的函数，用于对点云进行变换。该函数的输入参数包括一个点云对象和一个4x4的变换矩阵。该函数首先设置了设备为第一个设备（cudaSetDevice(0)），然后通过调用getNumberOfAvailableThreads函数获取可用的线程数。接着，该函数将变换矩阵数据从主机复制到设备，并为点云数据和变换矩阵数据分配了设备内存。然后，调用了上述的cudaTransformPoints的函数，将变换应用于点云。最后，该函数将变换后的点云数据从设备复制到主机，并释放了设备内存。该函数的返回值为布尔值，表示变换是否成功。这里支持我们可以传pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> 。
bool transform(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> &point_cloud, Eigen::Affine3f matrix) // 变换点云
{
int threads; // 线程数
pcl::PointXYZ *d_point_cloud; // 点云,设备DEVICE
float h_m[16]; // 矩阵,主机HOST
float *d_m; // 矩阵,设备DEVICE
cudaError_t err = ::cudaSuccess;
err = cudaSetDevice(0); // 设置设备
if (err != ::cudaSuccess)
return false;
threads = getNumberOfAvailableThreads(); // 获取线程数
h_m[0] = matrix.matrix()(0, 0); // 将矩阵数据复制到主机
h_m[1] = matrix.matrix()(1, 0);
h_m[2] = matrix.matrix()(2, 0);
h_m[3] = matrix.matrix()(3, 0);
h_m[4] = matrix.matrix()(0, 1);
h_m[5] = matrix.matrix()(1, 1);
h_m[6] = matrix.matrix()(2, 1);
h_m[7] = matrix.matrix()(3, 1);
h_m[8] = matrix.matrix()(0, 2);
h_m[9] = matrix.matrix()(1, 2);
h_m[10] = matrix.matrix()(2, 2);
h_m[11] = matrix.matrix()(3, 2);
h_m[12] = matrix.matrix()(0, 3);
h_m[13] = matrix.matrix()(1, 3);
h_m[14] = matrix.matrix()(2, 3);
h_m[15] = matrix.matrix()(3, 3);
err = cudaMalloc((void **)&d_m, 16 * sizeof(float)); // 为矩阵分配内存
if (err != ::cudaSuccess)
return false;
err = cudaMemcpy(d_m, h_m, 16 * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); // 将矩阵数据从主机复制到设备
if (err != ::cudaSuccess)
return false;
err = cudaMalloc((void **)&d_point_cloud, point_cloud.points.size() * sizeof(pcl::PointXYZ)); // 为点云分配内存
if (err != ::cudaSuccess)
return false;
err = cudaMemcpy(d_point_cloud, point_cloud.points.data(), point_cloud.points.size() * sizeof(pcl::PointXYZ), cudaMemcpyHostToDevice); // 将点云数据从主机复制到设备
if (err != ::cudaSuccess)
return false;
err = cudaTransformPoints(threads, d_point_cloud, point_cloud.points.size(), d_m); // 变换点云,这里面的算法在另一个文件中
if (err != ::cudaSuccess)
return false;
err = cudaMemcpy(point_cloud.points.data(), d_point_cloud, point_cloud.points.size() * sizeof(pcl::PointXYZ), cudaMemcpyDeviceToHost); // 将点云数据从设备复制到主机
if (err != ::cudaSuccess)
return false;
err = cudaFree(d_m);
if (err != ::cudaSuccess)
return false;
err = cudaFree(d_point_cloud);
d_point_cloud = NULL;
if (err != ::cudaSuccess)
return false;
return true;
}
3. Thrust代码完成加速
这段代码实现了一个基于Thrust算法库的点云变换函数TransformPointCloud。该函数接受一个变换矩阵和一个原始的点云数据，返回经过变换后的点云数据。变换过程中使用了PointCloudTransformFunctor结构体作为变换函数，其中对每个点进行了仿射变换。函数中使用了Thrust算法库中的transform函数，对每个点进行变换，并将结果存储在transformed_points中，最终将变换后的点云数据返回。这段代码没有使用CUDA，而是完全依赖于Thrust算法库实现的。
// 纯thrust算法，不使用cuda。对应了上面的transform内容
#pragma once
#include <pcl/common/transforms.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <stdio.h>
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/host_vector.h>
#include <thrust/random.h>
#include <thrust/scan.h>
#include <thrust/sequence.h>
#include <thrust/transform.h>
#include <iostream>
#include <iterator>
#include <pcl/point_types.h>
#include <thrust/device_vector.h>
// 定义点云结构体
struct PointXYZ
{
float x, y, z;
};
struct PointCloudTransformFunctor
{
float *transform;
PointCloudTransformFunctor(float *transform)
: transform(transform) {}
__host__ __device__ pcl::PointXYZ operator()(const pcl::PointXYZ &pt) const
{
PointXYZ transformed_pt;
transformed_pt.x = transform[0] * pt.x + transform[1] * pt.y +
transform[2] * pt.z + transform[3];
transformed_pt.y = transform[4] * pt.x + transform[5] * pt.y +
transform[6] * pt.z + transform[7];
transformed_pt.z = transform[8] * pt.x + transform[9] * pt.y +
transform[10] * pt.z + transform[11];
return transformed_pt;
}
};
thrust::device_vector<PointXYZ>
TransformPointCloud(float *transform,
const thrust::device_vector<PointXYZ> &orig_points)
{
thrust::device_vector<PointXYZ> transformed_points;
transformed_points.resize(orig_points.size());
thrust::transform(orig_points.begin(), orig_points.end(),
transformed_points.begin(), transformed_points.begin(),
PointCloudTransformFunctor(transform));
return transformed_points;
}
4. 结果显示
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