点云是指代表环境形状和结构的 3D 点的集合。这些点通常由 LiDAR 或 3D 扫描系统生成，每个点都包含空间坐标 (X, Y, Z)，有时还包含其他属性，如强度或颜色。虽然 LiDAR 传感器捕获原始空间数据，但惯性导航系统 (INS)提供传感器在每一时刻的精确位置和方向。这一点至关重要，因为为了准确地将每个点放置在全局参考框架中，系统需要确切地知道扫描仪在每次测量时所处的位置以及它的方向。
INS 结合了来自加速度计和陀螺仪（通常还有 GNSS 接收器）的数据，持续跟踪平台的运动，无论是飞机、车辆、无人机还是船只。LiDAR 每秒捕获数百万个点，而 INS 同时提供实时位置和姿态信息，使系统能够正确地地理配准每个点。此过程会生成高度准确且空间一致的点云。
通过将惯性数据与 LiDAR 集成，用户可以生成复杂环境的详细 3D 表示，即使在 GNSS 受限区域或快速运动期间也是如此。这在移动测绘、精确测量、自主导航和环境建模中尤为重要。例如，配备 INS 和 LiDAR 的 UAV 可以以厘米级的精度绘制森林冠层或电力线走廊的地图，即使在崎岖或偏远的地形上飞行也是如此。
同样，移动测绘车辆可以实时扫描城市环境，INS 确保生成的点云保持连贯和对齐，尽管速度、方向或地形发生变化。
LiDAR 或成像系统如何生成点cloud？
点云的工作原理是捕获 3D 空间中的一组密集点，以表示物体或环境的表面。云中的每个点都包含空间坐标（X、Y 和 Z），这些坐标定义了其位置。
诸如 LiDAR（激光探测和测距）或 3D 相机之类的传感器通常通过使用激光脉冲扫描周围环境或使用立体成像来测量到表面的距离来生成这些点。当传感器收集数据时，它会计算信号返回所需的时间，从而确定空间中每个点的确切位置。
当传感器在车辆、UAV 或手持设备上移动时，它会不断地从不同的角度收集新的数据点。系统会记录每个点的时间戳，并使用传感器在捕获时的位置和方向来重建准确的 3D 模型。
这就是惯性导航系统 (INS) 或 GNSS/INS 集成发挥作用的地方。该系统会实时跟踪传感器的运动，从而对点云数据进行地理配准，并使其与真实世界的坐标系精确对齐。
捕获和处理后，点云会提供扫描环境的丰富、详细的数字副本。用户可以应用这些数据集来创建 3D 地图、执行测量、对建筑物和地形进行建模、分析结构变化以及在自主系统中实现导航。点云越密集，生成的 3D 模型就越详细和准确。
从本质上讲，点云的工作原理是将激光或成像测量与实时定位数据相结合，以创建详细且空间准确的 3D 世界视图。