摘要
本发明公开了一种用于深度学习训练的点云扫描仿真方法，包括如下步骤：步骤1，导入待扫描的3D模型，设置虚拟扫描仪及扫描参数，构建点云扫描仿真模型；步骤2，根据步骤1构建的点云扫描仿真模型，计算虚拟光线；步骤3，虚拟光线与待扫描的3D模型求交，获取点云属性真实值，得到扫描结果点云；步骤4，根据步骤1设置的扫描参数，为扫描结果点云添加噪声；步骤5，更新添加噪声后的点云的法线方向；步骤6，预警噪声点云中有问题的噪声点，完成用于深度学习训练的点云扫描仿真。本发明能够显著降低数据采集成本，提升深度学习模型训练的鲁棒性及精度，适用于自动驾驶、机器人感知等领域。
