[发明专利]构建建筑场景语义地图的方法、装置及储存介质

权利要求书

1.一种构建建筑场景语义地图的方法，包括对建筑空间进行三维重建，对三维重建出来的点云进行点云分割，对分割出的每种形状的点云进行特征求取和记录；提取窗或门的信息；对齐建筑模型与点云模型的坐标系进行语义匹配，最后进行语义标注形成点云语义地图或栅格化的语义地图。

2.如权利要求1所述的构建建筑场景语义地图的方法，其特征在于：所述的对建筑空间进行三维重建，是指利用移动机器人手臂搭载3D相机扫描收集整个房间的点云数据。

3.如权利要求1所述的构建建筑场景语义地图的方法，其特征在于：所述的对建筑空间进行三维重建，包括如下步骤：

a.扫描收集整个房间的点云，对扫描的点云利用体素滤波器进行降采样，降低原始数据量；

b.把扫描到的点云从扫描装置坐标系转换到机器人手臂基座坐标系，为点云拼接做准备；

c.再次对点云数据进行单通滤波和离群点滤波，过滤掉一些噪声和离群点；

d.当机器人手臂运动到另外一个临近点，再次捕捉点云，重复a-c的工作，并对之前采集的点云在机器人手臂坐标系下进行拼接；直到把可达范围内的点云全部扫描、拼接完毕。

4.如权利要求1所述的构建建筑场景语义地图的方法，其特征在于：所述的对三维重建出来的点云进行点云分割，包括：

a.对于三维重建出来的点云，运用随机采样一致性的算法来进行分割，每次根据需要分割出不同的形状；

b.对所有分割出来的点云单元进行离群点滤波，去除多余的噪声。

5.如权利要求4所述的构建建筑场景语义地图的方法，其特征在于：对分割出不同的形状分类为平面、圆柱体、矩形和其它形状点云，对于圆柱体，求出圆柱体的原点三维坐标、长度、圆面半径，并把数据记录下来；对于拆解后的每一个矩形进行法向量估计，并且找到矩形的四个顶点坐标并记录下来；对于其它形状的点云进行特征求取与记录。

6.如权利要求1所述的构建建筑场景语义地图的方法，其特征在于：所述的提取窗户或者门的信息，包括：

a.对于提取出的平面点云进行轮廓提取；

b.对所有提取出的轮廓进行欧式聚类；

c.对聚类结果进行离群点滤波消除其噪声；

d.挑选出被包含在大的平面轮廓范围内的小的矩形轮廓，并记录其四个顶点的坐标，标记为镶嵌式组件。

7.如权利要求4所述的构建建筑场景语义地图的方法，其特征在于：所述的对齐建筑模型与点云模型的坐标系进行语义匹配，包括：

a.选择房间内的某个顶角，对齐建筑模型与点云模型的坐标系；

b.遍历所有点云分割出来的矩形平面，与建筑模型里的矩形平面进行两两匹配，匹配原则：两个矩形的四个顶点坐标的欧式距离都小于给定阈值，两个矩形法向量的角度差小于给定阈值；

c.遍历所有镶嵌式组件，与建筑模型里的矩形平面进行匹配，匹配原则同b；

d.遍历所有点云分割出来的圆柱体，与建筑模型里的圆柱体进行两两匹配；匹配原则：两个圆柱体原点坐标的欧式距离小于给定阈值，两个圆柱体高度差小于给定阈值，两个圆柱体的圆面半径差小于给定阈值；

e.遍历其它形状的点云，与建筑模型进行匹配，至所有分割出来的点云匹配完毕。

8.如权利要求1所述的构建建筑场景语义地图的方法，其特征在于：所述的语义标注形成点云语义地图，包括：

a.对建筑模型里面与点云匹配上的形状进行查询，查询其所属类别，并记录下来；

b.把所有与建筑模型匹配上的点云都给定一个ID，然后把这块点云的坐标、尺寸及其对应的建筑模型组件的相关参数也一起记录下来；

c.再次加载点云模型到可视化界面的时候，根据点云的ID，把这部分点云所属类别、尺寸、以及需要的相关参数，按照坐标位置全部标注在点云地图中，即形成了点云语义地图。