[发明专利]一种面向无人机扫描重建的点云质量评价和轨迹规划方法

权利要求书

1.一种面向无人机扫描重建的点云质量评价和无人机轨迹规划方法，其特征在于：分为点云模型的获取、点云模型的评价、路径轨迹生成和结果输出四个步骤；其中：

点云模型的获取的步骤如下：

第一步，使用无人机扫描来获取并重建出场景原始的点云模型；

第二步，对获得的点云模型进行预处理，包括光顺去噪、坐标系转化和模型配准；

点云模型的评价的步骤如下：

第三步，使用kd树将点云模型的点进行分类，得到点云中每个点的k邻点；

第四步，对点云中的每个点，使用最大角度度量准则、半圆盘度量准则、形状度量准则，分别估算该点是孔洞边界点的概率，将三个概率加权平均，综合判断该点是否为孔洞边界点；

第五步，采用搜索最近点的方法生成孔洞边界线，区分不同的孔洞，得到封闭孔洞区域；

路径轨迹生成的步骤如下：

第六步，基于封闭孔洞区域集合，在点云模型场景中使用球填充方法构造带有可见性信息的道路图；

第七步，基于带有可见性信息的道路图生成最佳无人机重扫描轨迹；

第八步，对生成的无人机路径轨迹进行优化、平滑处理；

结果输出的步骤：将生成的路径反馈给无人机，无人机沿规划路径飞行，将点云模型孔洞区域修补完整；

所述第六步具体实现步骤为：

(1)在空间中使用大小相等的球体填充整个空间；

(2)求得球体之间的交叉区域，将其作为道路图的顶点；

(3)同属于一个球的交叉区域之间建立连线，作为道路图的边；

(4)以球体为单位，使用蒙特卡洛光线法计算彼此间的可见度，其步骤为：

(4.1)从当前球体上的道路图顶点随机向某一孔洞区域发出射线，记录射线中间是否与其他物体相交；

(4.2)重复此过程，记录发出射线的总次数和光线没有遇到遮挡的次数；

(4.3)计算没遇到遮挡的射线占总射线的比例，将该比例记为当前道路图顶点对孔洞区域间的可见度，由此构建带有可见性信息的道路图。

2.根据权利要求1所述的面向无人机扫描重建的点云质量评价和无人机轨迹规划方法，其特征在于：所述第二步中，对获得的点云模型进行预处理方法具体如下：

首先对点云模型进行光顺去噪处理，去除扫描重建过程中的噪声点，使重建模型表面光顺平滑，并保持采样表面原有的拓扑和几何特征不变；再对点云模型的坐标系和比例进行调整，方便进一步的处理，最后通过配准方法消除点云模型中的重合点。

3.根据权利要求1所述的面向无人机扫描重建的点云质量评价和无人机轨迹规划方法，其特征在于：所述第三步中，使用kd树将点云模型的点进行分类，得到点云中每个点的k邻点的方法步骤如下：

(1)构造kd树的数据结构，将点云模型的数据点进行分类处理；其方法为：

(1.1)读入点云模型数据，计算各点坐标在XYZ三轴上的最值；

(1.2)分别计算三个轴上最大最小值的差值，选择其中相差最大的作为切割空间的超平面方向，计算中心点c，在c点处将空间分为左右两个子树；

(1.3)按照上述方法继续对子集进行分割直到其中只剩下一个点或者k个点，则该点为叶子节点，最终可得到点云模型的kd树；

(2)得到点云模型的kd树结构后可以确定每一点的k邻点；

(2.1)首先计算以点p为球心、R为半径的球内的点的个数，如果点的个数大于或等于k，则这前k个点就为点p的k-邻点；如果数据点的个数小于k，则逐渐增大R的值直到球内点云模型点的个数大于或等于k，从而得到点p的k邻点；

(2.2)计算出点p的k-邻点后，使用协方差分析的方法计算出点云模型在每个点处的法向。