[发明专利]一种基于移动激光测量点云进行室内结构化三维重建方法

说明书

本发明公开了一种基于移动激光测量点云进行室内结构化三维重建方法，首先基于激光扫描点云证据栅格地图进行房间分割；然后基于矢量墙面投影线段进行空间划分；最后基于矢量和栅格叠加构建矢量房间平面图和室内三维模型。本发明充分利用室内空间的语义信息和结构化元素，将室内三维重建问题转化为房间分割和基于GIS的叠加分析问题，利用分割的房间作为先验知识解决建模过程中激光测量的遮挡和数据不完整的问题，可以快速高效的构建具有拓扑一致性的室内建筑物三维模型。同其他方法相比，本发明可以更好的处理室内复杂环境的点云数据，满足室内结构化三维重建的要求。

技术领域

本发明属于地图制图技术领域，特别涉及一种基于点云进行室内结构化三维模型构建方法。

背景技术

随着城市化的快速发展，城市的空间范围不断扩大。人类大部分的活动发生在室内环境，人们对各种室内服务的需求也日益增长，如室内导航，应急逃生，服务机器人等。这些室内服务的需求都需要室内地图和建筑物三维模型。

基于激光点云技术进行城市三维模型构建具有速度快，精度高的优势，也成为室内三维重建的研究热点。然而点云数据处理面临一系列的挑战：点云数据存在噪声，由于室内设施产生的遮挡造成的点云数据的不完整。点云虽然包含丰富的几何信息，但是缺乏语义，不便于点云数据的使用，同时由于点云数据量巨大，处理十分费时。这些都给自动化的构建室内三维模型造成了很大困难。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种利用复杂房间结构中获取的包含遮挡、噪声等情况的移动激光测量点云数据，实现室内场景的结构化三维模型构建方法。

本发明所采用的技术方案是：一种基于移动激光测量点云进行室内结构化三维重建方法，适用于室内大规模复杂场景的结构化三维模型构建，本发明的步骤如下：

步骤1，计算激光扫描点云证据栅格地图，基于自由空间证据栅格地图进行房间分割；

包括以下子步骤：

步骤1.1，根据输入的体素(Voxel)大小，将点云离散化为网格，采用体素(规则的小立方体)表达三维空间。根据激光扫描点和视点之间的关系，利用线转栅格算法，计算三维占用概率栅格，每个体素被赋予“占用”、“未占用”和“未知”三种值；当不存在视点信息时，生成包含“占用”和“未知”两种值的占用概率栅格，赋值规则如下面的公式所示；

步骤1.2，根据“未占用”值投影到XOY平面生成自由空间(Free Space Evidence)证据栅格地图；视点不存在时，将体素值为“占用”的栅格投影到XOY平面，生成证据栅格地图。前者利用的是房间的连通性，后者利用的是激光扫描天花板区域生成点云的完整性。

步骤1.3，将1.2步骤生成的证据栅格地图利用形态学方法进行房间分割，得到做了标记的房间分割栅格地图；

步骤2，基于矢量墙面投影线段进行空间划分(Space Partition)；

包括以下子步骤：

步骤2.1，利用区域生长算法进行点云平面分割，利用迭代重权重最小二乘法(Iterative Reweighted Least Squares，IRLS)进行平面点云拟合，计算点云平面的法向量n；

步骤2.2，墙面选择，垂直平面作为备选的墙面，利用公式|n·v|<∈计算判断平面是否垂直。其中n为点云平面的法向量，v＝(0,0,1)^T，∈为角度阈值的余弦值。当角度阈值为90°±1°，∈＝cos(90°±1°)。剔除垂直平面的高度h<1.5m的平面，之后得到满足条件的墙面。计算墙面与XOY平面的交线，得到投影到2D平面的矢量线图层；

步骤2.3，空间划分，是利用二维线段对二维平面空间的分割形成的多边形单元。本步骤将空间划分为矢量多边形单元；