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p1 - 2 * dx if p2 0: z zs; p2 - 2 * dx p1 2 * dy p2 2 * dz yield (x, y, z) elif dy dx and dy dz: p1 2 * dx - dy p2 2 * dz - dy for _ in range(dy): y ys if p1 0: x xs; p1 - 2 * dy if p2 0: z zs; p2 - 2 * dy p1 2 * dx p2 2 * dz yield (x, y, z) else: p1 2 * dy - dz p2 2 * dx - dz for _ in range(dz): z zs if p1 0: y ys; p1 - 2 * dz if p2 0: x xs; p2 - 2 * dz p1 2 * dy p2 2 * dx yield (x, y, z)5.2 完整的 Ray Casting 逻辑 (带去重优化)敲黑板默认全是Unknown (-1)。射线经过的路径标为Free (0)。射线击中的终点标为Occupied (1)。性能优化点不要对几万个点做 Ray Casting先算出“被占据的体素”只对这几千个体素做 Ray Casting速度提升 10 倍以上。import numpy as np # 定义状态常量 UNKNOWN -1 FREE 0 OCCUPIED 1 def generate_occupancy_grid(points, origin, voxel_size, grid_shape, lidar_pos): points: (N, 3) 聚合后的稠密点云 origin: (3,) 栅格地图的原点坐标 voxel_size: 体素大小 (e.g., 0.2m) grid_shape: (H, W, Z) 栅格尺寸 lidar_pos: (3,) 激光雷达的位置 (射线发射源) # 1. 初始化全为 Unknown 的网格 grid np.full(grid_shape, UNKNOWN, dtypenp.int8) # 2. 将点云转换为体素坐标 voxel_coords ((points - origin) / voxel_size).astype(np.int32) # 过滤掉超出范围的点 mask (voxel_coords[:,0] 0) (voxel_coords[:,0] grid_shape[0]) \ (voxel_coords[:,1] 0) (voxel_coords[:,1] grid_shape[1]) \ (voxel_coords[:,2] 0) (voxel_coords[:,2] grid_shape[2]) occupied_voxels voxel_coords[mask] # 【核心优化】去重多个点落在一个体素只算一次射线 occupied_voxels np.unique(occupied_voxels, axis0) # 计算 LiDAR 在网格中的位置 lidar_vox ((lidar_pos - origin) / voxel_size).astype(np.int32) lx, ly, lz lidar_vox # 3. 开始 Ray Casting for (ox, oy, oz) in occupied_voxels: # 使用 Bresenham 算法获取路径 # 注意路径不包含最后一个点那是 Occupied不能被标为 Free path list(bresenham3d(lx, ly, lz, ox, oy, oz)) # 遍历路径上的点除了最后一个标为 Free for i in range(len(path) - 1): vx, vy, vz path[i] # 边界检查 if 0 vx grid_shape[0] and \ 0 vy grid_shape[1] and \ 0 vz grid_shape[2]: # 【重要逻辑】 # 只有当它是 Unknown 时才标为 Free # 如果它已经被别的射线标记为 Occupied千万别覆盖 # (因为 Occupied 优先级 Free) if grid[vx, vy, vz] UNKNOWN: grid[vx, vy, vz] FREE # 4. 最后把终点标为 Occupied grid[ox, oy, oz] OCCUPIED return grid6. 避坑指南老工程师的血泪史Free 覆盖了 Occupied现象墙上出现了很多空洞。原因A 射线穿过了 B 体素标为 Free但 B 体素其实被 C 射线击中了应为 Occupied。解决代码中的 if grid[...] UNKNOWN 判断非常关键Occupied 权限最高一旦占据终身占据。存储爆炸现象一个 Clip 的真值好几百兆。原因你存了稠密矩阵。解决存稀疏格式Sparse COO只存 (x, y, z, state)且只存 Free 和 Occupied 的点Unknown 的不要存加载时默认填充 -1 即可。体积能缩小 95%。计算太慢如果你是极客嫌 Python 慢可以用Numba的 jit 装饰一下 bresenham3d 函数或者用 C 重写这部分逻辑封装成 Python 库。7. 总结做 Occupancy 数据集本质上是在重建上帝视角。千万别迷信“端到端”能解决一切脏数据进去只有脏模型出来。把你流水线里的 Ray Casting 加上把 Unknown 这一类加进去你的模型泛化能力绝对会提升一个台阶。关注我下期聊聊怎么用 NeRF/Gaussian Splatting 做更高阶的真值生成。(代码可以直接 Copy 运行如果对你有帮助点个赞再走)