[发明专利]一种基于三维欧式距离变换的房间分割方法

说明书

本发明公开了一种基于三维欧式距离变换的房间分割方法，该方法首先对激光扫描点云进行三维占用概率计算，将概率值存储到VDB三维网格数据结构中；接着进行三维欧式距离变换，计算每个体素到其最近邻占用点的距离值；对距离变换后的VDB数据根据给定距离阈值进行阈值分割，采用内部球填充距离值大于给定阈值的空间；根据填充内部球之间的邻接关系构建拓扑图，对拓扑图进行连通子图分割，通过连通子图中每个内部球所占用的空间叠加三维网格得到初始的房间种子区域；最后利用波前向生长算法得到最终的三维房间分割结果。本发明直接在三维空间实现房间分割，可以解决跨楼层空间、房间嵌套房间等复杂三维室内环境的语义分割问题。

技术领域

本发明涉及一种基于三维欧式距离变换的房间分割方法，属于移动机器人和激光测量技术领域。

背景技术

房间分割(Room segmentation)是机器人领域重要的研究课题，是机器人任务规划和导航的主要依据。几十年来，研究人员一直在研究占用概率栅格图像的分割。通常可以采用四种算法实现占用概率栅格图像的房间分割：(1)基于Voronoi的房间分割方法；(2)基于特征的房间分割方法；(3)形态学房间分割方法；(4)距离变换方法。在机器人领域中，上述方法主要基于单楼层点云投影到二维证据栅格图像实现，将三维点云投影到二值图像，实现了二维平面栅格地图的房间分割，可以满足基于每个楼层进行房间分割，然而这些方法难以解决跨楼层空间、房间嵌套房间等复杂三维室内环境的语义分割问题，是制约非曼哈顿世界室内三维建模的瓶颈问题。将二维栅格的房间分割算法直接拓展到三维网格存在很多困难，如存储空间急剧增长，计算时间长。但是直接在三维空间实现房间分割也有许多明显的优势，如三维空间可以提供更丰富的几何和空间结构信息，可以满足更加广泛的应用需求包括跨楼层空间、房间嵌套房间等复杂室内三维环境的语义分割。实现三维房间语义分割需要充分考虑点云包含的几何和室内空间结构信息才能得到更加可靠的分类结果。

发明内容

针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种基于三维欧式距离变换的房间分割方法，从而解决上述问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于三维欧式距离变换的房间分割方法，包括以下步骤；

步骤一：三维空间占用概率网格计算，对激光扫描点云所占用的三维空间进行三维网格划分；利用三维布雷森汉姆直线算法确定三维网格中每个体素的占用概率，根据激光的扫描视点和被测物体表面点之间的射线来近似形成自由空间点，将概率值存储到VDB三维网格数据结构中；

步骤二：三维欧式距离变换，计算每个体素到其最近邻占用点的距离值；算法包括两个过程可以用类似于上升波和下降波的概念进行描述；上升波：当一个障碍物被移除时，以索引s为最近障碍物的网格单元集合需要按照顺序进行重置，从而产生一个类似于上升波的过程；下降波：当添加障碍物时，需要检查其周围的网格单元，更新这些网格单元的距离值，从而产生一个类似于下降波的过程；

步骤三：内部球填充，对距离变换后的VDB三维网格数据进行阈值分割，采用内部球填充距离值大于给定阈值的区域；

步骤四：房间种子区域生成，根据邻接关系构建内部球拓扑图，采用连通子图分割，通过连通子图中每个内部球所占用的空间叠加三维空间网格得到初始的房间种子区域；

步骤五：波前向生长算法，最后利用波前向生长算法得到最终的三维房间分割结果，初始房间种子区域通过波前生长算法扩展到未标记的自由空间，直到所有自由体素单元都已标记，算法结束。

进一步的，所述步骤三中关于内部球填充的具体实现步骤为：

2.1、对阈值分割后的VDB三维网格，每个体素中存储着该体素到其最近障碍点的距离值；得到一系列体素Voxels＝{P₁＝d₁，P₂＝d₂，...，P_n＝d_n}；