0. 简介
上一章我们主要讲了噪声滤除这种比较高级的点云处理算法，下面这一章我们将来看一下最近邻搜索。最近邻搜索（Nearest Neighbor Search）是一种广泛应用于机器学习、计算机视觉和自然语言处理等领域的算法。它的主要目的是找到一个给定数据集中与查询数据最相似的数据点。
1. CUDA与Thrust
在传统的CPU计算中，最近邻搜索通常需要对每个数据点与查询点进行一次比较。这样的计算复杂度在数据集较大时会变得非常高，导致查询时间非常慢。而使用CUDA和Thrust方法可以加速这个过程，大大提高最近邻搜索的效率。
CUDA是一种并行计算架构，它可以利用GPU的强大计算能力来加速各种计算任务。在最近邻搜索中，可以使用CUDA实现并行计算，将每个数据点与查询点之间的比较分配给GPU处理。这种方法可以大大缩短查询时间，并且可以处理大量的数据集。Thrust是一个基于CUDA的C++模板库，提供了一些高效的并行算法和数据结构。它可以轻松地将串行代码转换为并行代码，从而使代码更加高效。在最近邻搜索中，可以使用Thrust实现并行排序和并行查找算法，从而提高搜索效率。
2. CUDA代码完成加速
下面这段代码是基于哈希表的最近邻搜索算法的CUDA实现。该算法主要通过将三维点云分割成一个个小的栅格，并将点云放入栅格中，以此实现快速查找每个点云的最近邻。具体实现方法如下：
首先，将点云分为两部分，分别为d_first_point_cloud和d_second_point_cloud，其中d_second_point_cloud为需要查找最近邻的点云。然后，通过调用CUDA核函数kernel_nearestNeighborSearch，对每个d_second_point_cloud中的点进行查找。
在核函数中，**首先根据点的位置确定该点所在栅格的索引。如果该点不在栅格内，则将最近邻索引设为-1。**接下来，遍历与该点所在栅格相邻的栅格，寻找距离该点最近的点，并返回该点的索引。
在遍历相邻的栅格时，考虑两种情况：如果栅格与该点所在栅格相同，则在栅格中查找距离该点最近的点，并将最近邻的索引存储在nn_index中；否则，在该栅格中找到一定数量的最近邻点，将它们与nn_index中的点进行比较，并更新nn_index中的最近邻点。
最后，将每个点的最近邻点的索引存储在d_nearest_neighbour_indexes数组中，以供后续使用。
/nearest neighbourhood search
/*
最近邻搜索核函数
param:
d_first_point_cloud:第一个点云
number_of_points_first_point_cloud:第一个点云的点数
d_second_point_cloud:第二个点云
number_of_points_second_point_cloud:第二个点云的点数
d_hashTable:hash表
d_buckets:栅格
rgd_params:网格参数
search_radius:搜索半径
max_number_considered_in_INNER_bucket:在内桶中考虑的最大点数
max_number_considered_in_OUTER_bucket:在外桶中考虑的最大点数
d_nearest_neighbour_indexes:最近邻索引
*/
__global__ void kernel_nearestNeighborSearch(
pcl::PointXYZ *d_first_point_cloud,
int number_of_points_first_point_cloud,
pcl::PointXYZ *d_second_point_cloud,
int number_of_points_second_point_cloud,
hashElement *d_hashTable,
bucket *d_buckets,
gridParameters rgd_params,
float search_radius,
int max_number_considered_in_INNER_bucket,
int max_number_considered_in_OUTER_bucket,
int *d_nearest_neighbour_indexes)
{
int index_of_point_second_point_cloud = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; // 第二个点云的点索引
if (index_of_point_second_point_cloud rgd_params.bounding_box_max_X) // 如果x坐标不在网格的范围内
{
d_nearest_neighbour_indexes[index_of_point_second_point_cloud] = -1; // 将最近邻索引设为-1
return;
}
if (y rgd_params.bounding_box_max_Y)
{
d_nearest_neighbour_indexes[index_of_point_second_point_cloud] = -1;
return;
}
if (z rgd_params.bounding_box_max_Z)
{
d_nearest_neighbour_indexes[index_of_point_second_point_cloud] = -1;
return;
}
int ix = (x - rgd_params.bounding_box_min_X) / rgd_params.resolution_X; // 计算栅格的索引
int iy = (y - rgd_params.bounding_box_min_Y) / rgd_params.resolution_Y;
int iz = (z - rgd_params.bounding_box_min_Z) / rgd_params.resolution_Z;
int index_bucket = ix * rgd_params.number_of_buckets_Y *
rgd_params.number_of_buckets_Z +
iy * rgd_params.number_of_buckets_Z + iz; // 计算栅格在整个队列中的索引
int nn_index = -1;
if (index_bucket >= 0 && index_bucket = 0 && index_next_bucket 
