oni_path 是Open3D中 open3d.data.RedwoodIndoorOffice1 数据集的一个参数，表示可视化和分析的录像文件路径。
open3d.data.RedwoodIndoorOffice1 数据集是一个包含在室内采集的RGB-D数据集，包括office，living room，kitchen等多个场景。该数据集可用于测试基于深度学习或视觉SLAM的算法。在数据集中，每个场景都包含一组彩色图像和深度图像，多个不同角度的点云以及相应的相机位姿信息。
oni_path 表示所需可视化和分析的录像文件的路径。该文件是通过机器人在实际办公环境中采集，包含了RGB图像、深度图像、IMU数据和相机位姿信息。
需要注意的是，该参数对应的 .oni 录像文件目前也已经过时，可以使用 .bag 录像文件代替。.bag 录像文件可通过ROS读取，详细说明请参考ROS官方文档。
下面是使用 oni_path 参数可视化 open3d.data.RedwoodIndoorOffice1 数据集的代码示例：
import open3d as o3d
import os
# 获取数据集的路径
dataset_path = o3d.datasets.get_data_path("redwood_indoor")
# 解析数据集
filename = os.path.join(dataset_path, "dataset", "office1", "office1.bag")
pcd = o3d.io.read_point_cloud(filename, convert_rgb_to_intensity=False)
# 可视化点云
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])
在上面的示例中，数据集的路径通过调用 o3d.datasets.get_data_path() 进行获取。filename 则通过 oni_path 参数指定要分析的录像文件路径，并通过 o3d.io.read_point_cloud() 读取对应的点云数据。最后通过调用 o3d.visualization.draw_geometries() 函数实现点云的可视化。