# 点云加噪模拟工具（独立，与主算法无关）

> 给点云每个点加小幅随机高斯噪声，模拟真实扫描仪的抖动。
> **与挠度测量算法完全解耦**，仅用于生成测试数据 / 评估算法对噪声的鲁棒性。

## 噪声量级

参考：约 2m × 2m 的扫描区域，真实噪声约 **50–80 微米**（0.05–0.08 mm）每坐标。
噪声沿 x/y/z 三个轴独立施加（各向同性高斯）。

## 用法

```bash
# 随机 σ ∈ [50, 80] um（默认）
python tools/noise_simulation/add_noise.py  input.ply  output_noisy.ply

# 固定 σ = 65 um
python tools/noise_simulation/add_noise.py  input.ply  output_noisy.ply --sigma-um 65

# 指定范围 + 固定种子（可复现）
python tools/noise_simulation/add_noise.py  input.ply  output_noisy.ply \
    --sigma-um-min 50 --sigma-um-max 80 --seed 42
```

| 参数 | 默认 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| `--sigma-um` | 无 | 固定噪声标准差（微米）。不给则在区间内随机取一个值 |
| `--sigma-um-min` / `--sigma-um-max` | 50 / 80 | 随机 σ 的区间（微米） |
| `--seed` | 0 | 随机种子（可复现） |
| `--chunk` | 4000000 | 流式分块大小（顶点数），支持超大文件 |

输入支持 ASCII / binary PLY；输出统一为 binary little-endian PLY（xyz float32）。
12GB 级大文件流式处理，内存占用恒定。

## 典型流程（评估噪声对挠度的影响）

```bash
# 1) 给整车点云加噪
python tools/noise_simulation/add_noise.py train.ply train_noisy.ply --sigma-um 65

# 2) 把加噪后的点云喂给算法
underframe-measure --input-cloud train_noisy.ply \
  --left-roi roi_left_beam.json --right-roi roi_right_beam.json \
  --out-dir out_noisy/
```

理论挠度为 0 的样本，加 ~65um 噪声后挠度测量结果应仍很小（远小于 mm 级公差），
用于验证算法对扫描噪声的鲁棒性。