结构化点云基于扫描仪的旋转位置和角度增量，将三维数据点组织到二维索引网格中。这种结构化格式便于以系统化的方式确定每个点相对于其相邻点以及扫描仪中心的位置，从而在每个 Setup（设站）内实现高效的数据组织和精确的空间参照。
优势
- 高效处理： 有序的排列方式简化了处理任务，例如计算法向、生成网格和创建纹理。
- 增强查询： 结构化数据支持高效的空间查询，因为各点保持着可预测的相邻关系。
- 可编辑关联： 结构化点云中各 Setup 的相对位置可以随时间修改和调整，从而提升编辑配准时的灵活性。
劣势
- 数据结构复杂： 结构化点云需要存储每个 Setup 的位置和朝向，并据此引用每个 Setup 中的点。这在项目中增加了一层额外的组织结构，因为每个 Setup 都必须独立维护其空间关系。
- 存储需求增加： 在多个 Setup 之间维持结构往往会导致点重复与重叠，从而增大项目体积和存储需求。