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회전식 LiDAR를 통해 얻어지는 PointCloud는 모터가 회전하며 주변 물체를 scan 하기 때문에 필연적으로 1 Frame 안에 있는 point 간 취득된 시점이 달라지게 됩니다. 따라서 자율주행차량과 같이 LiDAR가 움직인다면, 이를 고려하여 Data Point 각각의 위치를 보상해줘야 합니다. Frame과 timestamp LiDAR가 한 번 회전하면서 scan한 PointCloud는 3개의 Data Block씩 timestamp를 공유하며, 여러 timestamp 값을 가집니다. 이에 대한 자세한 설명은 아래 포스팅을 참고하면 됩니다. 2022.07.30 - [Perception Engineering (LiDAR)/LiDAR] - Robosense LiDAR의 Data Packet과 Poi..

K-D Tree는 데이터를 저장하는 자료구조의 일종입니다. 3차원 Point Cloud 데이터를 K-D Tree에 저장해 놓으면, 특성상 특정 Point와 가장 가까운 Point를 빠르게 찾을 수 있습니다. 즉 Point Cloud Search 알고리즘에 사용할 수 있습니다. 또한 이를 확장해 HDMap 정보를 Load 해 변수에 저장하고 검색하는 데에 K-D Tree를 사용할 수 있습니다. K-D Tree 자료 구조 K-D Tree 자료구조를 이해하는 데 아래 블로그의 글을 참고하면 됩니다. https://haamjamie.tistory.com/31 [Data Structure] K-D Tree What is K-D Tree? K-D tree는 공간을 기반으로 partitioning하는 binary t..