對於點雲處理而言，最簡單也逃不過的就是點雲轉換了，我們就從點雲轉換開始，來一步步完成點雲加速的學習。點雲基礎轉換是3D點雲處理中的一個重要步驟。它的主要目的是將點雲從一個座標系轉換到另一個座標系中，通常是為了方便後續處理或者顯示。在實際應用中，點雲基礎轉換通常包括平移、旋轉、縮放等操作。這裏對應了pcl::transformPointCloud這種方法
1. CUDA與Thrust
使用CUDA和Thrust進行點雲基礎轉換可以大大提高處理效率，特別是當點雲數據量較大時。CUDA是一種並行計算架構，可以利用GPU的計算能力來加速計算，而Thrust是CUDA的C++模板庫，提供了許多與STL相似的算法和容器，可以方便地在CUDA中使用。
在點雲基礎轉換中，最基本的操作是平移，即將點雲沿x、y、z三個方向上移動一定的距離。這可以通過遍歷點雲中每個點，然後將其座標加上平移向量來實現。使用CUDA和Thrust可以將這個操作並行化，提高處理效率。
另一個常見的操作是旋轉，即將點雲繞x、y、z三個方向上旋轉一定的角度。這可以通過矩陣乘法來實現。具體來説，我們可以先將旋轉矩陣乘以點雲中每個點的座標，然後將結果保存到一個新的點雲中。同樣，使用CUDA和Thrust可以將這個操作並行化，提高處理效率。
2. CUDA代碼完成加速
下面這段代碼是一個CUDA kernel函數，用於將點雲數據按照給定的轉換矩陣進行變換。該函數會在每個線程索引小於點雲數的情況下，通過矩陣乘法將輸入的點雲數據進行轉換，並將轉換後的數據存儲到原始的點雲數據中。函數中使用了CUDA的並行計算能力，通過設置線程塊和線程數，使得每個線程可以並行地處理一個點雲數據的轉換，從而加快了程序的運行速度。函數中也包括了同步操作，確保所有的線程都完成了轉換操作後才能繼續執行下一步操作。
__global__ void kernel_cudaTransformPoints(pcl::PointXYZ *d_point_cloud, int number_of_points, float *d_matrix)
{
int ind = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; // 線程索引
if (ind < number_of_points) // 線程索引小於點雲數
{
float vSrcVector[3] = {d_point_cloud[ind].x, d_point_cloud[ind].y, d_point_cloud[ind].z}; // 點雲數據
float vOut[3]; // 點雲數據
vOut[0] = d_matrix[0] * vSrcVector[0] + d_matrix[4] * vSrcVector[1] + d_matrix[8] * vSrcVector[2] + d_matrix[12]; // 矩陣乘法,用於計算點雲數據的轉換
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]; // 將轉換後的點雲數據存儲到原來的點雲數據中
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); // 設置線程塊和線程數，並調用kernel來完成transform轉換
cudaDeviceSynchronize(); // 同步
return cudaGetLastError();
}下面我們來看看如何調用這部分代碼，這部分代碼定義了一個名為CCudaWrapper的類，該類包含了一個名為transform的函數，用於對點雲進行變換。該函數的輸入參數包括一個點雲對象和一個4x4的變換矩陣。該函數首先設置了設備為第一個設備（cudaSetDevice(0)），然後通過調用getNumberOfAvailableThreads函數獲取可用的線程數。接着，該函數將變換矩陣數據從主機複製到設備，併為點雲數據和變換矩陣數據分配了設備內存。然後，調用了上述的cudaTransformPoints的函數，將變換應用於點雲。最後，該函數將變換後的點雲數據從設備複製到主機，並釋放了設備內存。該函數的返回值為布爾值，表示變換是否成功。這裏支持我們可以傳pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> 。
3. Thrust代碼完成加速
這段代碼實現了一個基於Thrust算法庫的點雲變換函數TransformPointCloud。該函數接受一個變換矩陣和一個原始的點雲數據，返回經過變換後的點雲數據。變換過程中使用了PointCloudTransformFunctor結構體作為變換函數，其中對每個點進行了仿射變換。函數中使用了Thrust算法庫中的transform函數，對每個點進行變換，並將結果存儲在transformed_points中，最終將變換後的點雲數據返回。這段代碼沒有使用CUDA，而是完全依賴於Thrust算法庫實現的。
// 純thrust算法，不使用cuda。對應了上面的transform內容
#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>
// 定義點雲結構體
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;
}
