2.1 点云数据存储格式——引言
图2-1-1建筑物点云图
随着科技的飞速发展，激光雷达（LiDAR）、结构光扫描等三维数据采集技术日益成熟，3D 点云数据在众多领域得到了广泛应用，其重要性与日俱增。在自动驾驶领域，3D 点云数据能够为车辆提供高精度的周围环境信息，实现精确的目标检测与定位，是自动驾驶系统安全运行的关键基础。以特斯拉为代表的新能源汽车，就大量运用激光雷达采集点云数据，从而实现高级辅助驾驶功能。在智慧建筑领域，点云数据可用于建筑物的三维建模与结构分析，为建筑设计、施工与维护提供详实的数据支持。在医学影像领域，3D 点云数据能够辅助医生进行疾病诊断与手术规划，提高医疗的准确性与安全性。
点云数据存储格式作为数据管理的底层基础，对数据处理的各个环节都有着深远影响。不同的存储格式在数据结构、属性支持、存储效率等方面存在显著差异，这些差异直接决定了数据处理的效率。例如，在自动驾驶场景中，车辆需要实时处理大量的点云数据以做出决策，此时高效的存储格式能够大大缩短数据读取与处理的时间，提升系统的响应速度。存储格式的选择也会影响数据在不同平台之间的兼容性。如果存储格式不兼容，可能导致数据无法在不同的软件或硬件平台上正常读取与处理，阻碍了数据的共享与应用。在复杂场景下，如大规模城市三维建模中，不同类型的点云数据需要进行整合与分析，合适的存储格式能够更好地满足这种复杂需求，确保数据的有效利用。
当前，不同领域对 3D 点云数据的需求呈现出多样化的特点。在地理信息系统中，可能更关注数据的坐标精度与地理位置信息；在工业制造中，可能更注重物体的几何形状与尺寸精度；在文化遗产保护中，可能需要保留丰富的纹理与颜色信息。这些不同的需求对存储格式提出了不同的要求，亟需对典型的存储格式进行系统性梳理，明确其技术特征与适用边界，为各领域的点云数据管理提供科学的选型参考。
图2-1-2地理信息测绘
图2-1-3工业测量
图2-1-4兵马俑点云
本章节聚焦于通用型、专用型、轻量文本型和大型点云传输等点云存储格式，旨在从多个维度深入剖析这些格式的特点与适用场景。