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。

…详情请参照古月居