视觉SLAM和激光SLAM建图输出的文件类型
一、视觉SLAM建图文件
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点云地图
- 格式：
.ply、.pcd、.bin - 特点：
- 若使用RGB-D相机或融合视觉与激光数据，点云可能包含颜色信息（RGB值）。
- 单目/双目方案通过多帧图像位姿估计生成稀疏或半稠密点云。
- 格式：
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深度图/稠密地图
- 格式：
.png（深度图）、.yaml（参数文件） - 特点：适用于三维重建场景，需结合深度传感器或立体匹配算法生成。
- 格式：
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轨迹文件
- 格式：
.txt、.csv - 内容：包含时间戳、位姿（平移和旋转参数）。
- 格式：
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其他数据
- 原始图像：
.jpg、.png或ROS的.bag包，用于后续回放或优化。 - 网格地图：
.obj、.stl（需后处理工具生成）。
- 原始图像：
二、激光SLAM建图文件
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点云地图
- 格式：
.pcd、.ply - 特点：以几何信息为主，可能包含激光反射强度（
intensity字段）。
- 格式：
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栅格地图（2D）
- 格式：
.pgm（图像）+.yaml（元数据） - 特点：适用于导航，通过概率栅格表示障碍物与自由空间。
- 格式：
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轨迹与位姿
- 格式：
.txt、.csv - 内容：与视觉SLAM类似，但依赖激光里程计或IMU融合数据。
- 格式：
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实时建图输出
- ROS格式：通过
/map话题发布栅格地图，或/point_cloud发布点云。
- ROS格式：通过
三、对比与场景选择
| 维度 | 视觉SLAM | 激光SLAM |
|---|---|---|
| 地图精度 | 依赖纹理，弱光照场景易退化 | 几何精度高，适用于结构化环境 |
| 数据量 | 稠密点云或图像数据，存储需求较高 | 点云数据相对紧凑 |
| 典型应用 | AR/VR、室内重建 | 机器人导航、工业场景 |
| 文件兼容性 | 需转换工具适配导航算法 | 可直接导入ROS导航栈 |
四、扩展说明
- 多传感器融合方案（如激光+视觉）可能输出混合格式，例如带颜色的激光点云（
.ply含RGB字段）或融合轨迹文件