[发明专利]利用细化空间分隔法从点云提取室内导航元素的方法

权利要求书

1.一种利用细化空间分隔法从点云提取室内导航元素的方法，其特征在于：采用三维激光扫描仪；

三维激光扫描仪的构造是由一台高速精确的激光测距仪，配上一组能引导激光并以均匀角速度扫描的反射棱镜；激光测距仪主动发射激光，同时接受由自然物表面反射的信号从而进行测距，该方法将墙面进行点云分割，获取到的每一个不相邻空间能够更加真实地表达房间的空间位置和大小；将承担空间分隔作用的墙，细化为能被三维激光扫描仪扫描并记录坐标的一组平行墙面和无法被扫描到的内部墙体，对组成同一个房间的墙面的角点进行检测，得到房间的精细化表达；并以一面墙的两个墙面对应的格网点云密度比对来对门窗进行提取，具体通过以下步骤实现：

S1、提取出作为空间分隔的墙，得到一个个不相邻的空间，作为房间节点，在一个楼层内提取的房间节点和该楼层记为从属关系；将点云中的每个被扫描的元素表达为一组涵盖自身背部空白区域的点，生成点云密度的直方图，在直方图上进行卷积操作，筛选出峰值之间的空白区域作为墙的备选；

S2、采用滤波方法，对单层内室内环境点云进行PCA算法，计算其法线，保留垂直方向点；算法具体流程如下：

给定点集P＝{p₁，p₂，…，p_n}，其中n代表点集中的点云总数，点p_i的最近K邻域表示为Nb(p_i)，其中Nb表示邻域，对点集中任意一点p_i用其K邻域拟合的最小二乘平面的表示为公式：

式中n为平面Pl的法向量，它必须满足||n||₂＝1，d表示邻域点到拟合平面的距离；以上公式可转换为以下公式里面半正定协方差矩阵C进行特征值分解，即：

式中C的最小特征值的特征向量被当作pi的法向量，协方差矩阵C定义了局部曲面的几何信息，为一个对称的半正定矩阵；C可以分解为3个特征向量v₁,v₂，v₀,3个特征向量对应的特征值分别是λ₂，λ₁和λ₀，其中λ₀≤λ₁≤λ₂，最小特征值对应的特征向量为平面的法向量即为n＝v₀；

S3、在单层楼中提取墙面的几何信息及其语义标注提取房间，在二值图像上进行区域生长以获得各个墙面所在线段端点，筛选一间房间内部边线上拐点即墙面角点，具体包括：

(1)、首先选取值为1的任意一点作为种子点，记为P1，对其八邻域进行搜索，若邻域内没有值为1的点，则终止此次邻域搜索，若其周围只有一个值为1的点，则将该点记为P2，且记P1为端点N1；然后对P2的其他邻域进行搜索，若不存在某一点能与P1，P2共线，则记P2为端点N2；若存在某一点能形成这三点共线，则该点记为P3，P2点标记为中间点；然后继续对P3进行邻域搜索，以此类推，直到Pn的邻域中，没有任何一个点能与Pn-1，Pn共线，则记Pn为端点，P1与Pn连成的直线段构成一段墙面；

(2)、若P1点周围有两个及以上的点，则寻找是否有能与P1形成共线的两点；如果没有，则记P1为端点，且分别向各点延伸，重复方法(1)直到达到另一个端点；如果有一对点与P1形成共线，则记P1点为中间点，且由P1分别向该两点延伸，重复方法(1)，直到达到端点；如果有超过一对点与P1形成共线，则对每一对点依次重复方法(1)；

(3)、完成一次搜索后进行下一个种子点的选取，其中，前面步骤中的种子点不可再作为种子点，前面步骤中标记的中间点不可再作为种子点，直到完成对所有值为1的点的判断；

(4)、角点判断：定义有且仅有一组互相垂直的线段相交于某端点，则该点是房间墙面的角点；

(5)、语义标注：选取方法(4)筛选出的角点N1，沿着该节点的其中一个方向进行搜索，直到遇到另一个角点记为N2，记录两个角点之间的墙面为Wallsurf1，接着向该角点所在的与N1方向相异的墙面方向搜索，依次类推，直到回到N1点，形成一个闭合的房间；

S4、墙面匹配：选定一墙面，排除与其同属于一房间的墙面后，任选一墙面，判断两个墙面所在的线段相互之间的关系，记其中一个墙面对应的端点各自是N1(x₁,y₁)，N2(x₂,y₂)，另一个墙面对应的点的坐标是N3(x₃,y₃)，N4(x₄,y₄)；

当两墙面在格网化后的二维坐标系中，均不是水平直线时，即x₁≠x₂并且x₃≠x₄时，令则两个墙面直接的夹角θ可由下列公式求得

当x₁＝x₂并且x₃＝x₄时，直线斜率无法表达，此时直接判定两墙面平行；若有一面墙的两个端点x值相等，且另一墙面的斜率在规定阈值范围内时，认为是平行；

选取任意端点，计算其与另一墙面间的距离，当选取N1点，计算其与N3，N4之间的距离d，公式为：

若墙面厚度为ε，以此作为两墙面距离的阈值的参考，这里选择ε的1.5倍，若d1.5ε,两个墙面平行且距离足够近，则两个墙面匹配成为一个墙段；

S5、门窗提取：在将墙体拆分为两个临近平行的墙面过程中，在门窗存在处，代表一面墙体的两个墙面对应位置均会形成点云密度较低的区域；对单一墙体的两个墙面进行投影格网化，比对两个墙面的对应位置，当个对应格网点云密度均低于阈值,则该格网所在区域被认为是门窗的备选区域，从而进行门窗提取。