[發明專利]一種基于激光雷達構建室內真實三維地圖的方法

在審

• 申請號: 201711457089.4
• 申請日: 2017-12-28
• 公開（公告）號: CN108171780A
• 公開（公告）日: 2018-06-15
• 發明（設計）人: 羅欣;王蓉;鐘明;張建
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06T15/00
• 分類號: G06T15/00;G06T17/20
• 代理公司: 電子科技大學專利中心 51203
• 代理人: 陳一鑫

1.一種基于激光雷達構建室內真實三維地圖的方法，該方法包括：

步驟1：在多個站點使用激光雷達掃描儀對室內場景進行掃描，獲取不同站點的原始點云數據；

步驟2：對步驟1獲得室內點云數據進行組織索引、去噪、配準、降采樣的預處理；

步驟2.1：選擇K-D樹的數據結構對步驟1獲得的各站點原始點云數據進行組織與索引；

步驟2.2：對各站點的原始點云數據進行去噪處理，首先在源數據構建K-D樹的過程中，當某些局部空間中的點數量少于所設閾值k時，默認為該局部空間的點為噪聲點，加以剔除；其次各個局部空間中基于k鄰域采用最小二乘法擬合出平面Ti，最后判定k鄰域內所有點到相應所擬合平面Ti的距離di，如果di大于所設置的閾值，那么將該點剔除；

步驟2.3：將各站點的點云數據進行配準，形成統一的室內場景；

步驟2.4：對各站點的點云數據重合區域進行降采樣；首先利用局部空間點云點集S_i自然擬合出局部曲面T_i，其質心為p_i，可以得到點云的法失n_i，再計算出該曲面上任意一點P及其切方向上的兩個主曲率，對兩個主曲率求取平均，獲得平均曲率；其次事先設定多個檔次的采樣率，不同的平均曲率對應不同檔次的采樣率，平均曲率越大，此處對應的采樣率越高；

步驟3：將步驟2處理后的所有點云數據進行室內主體框架提取、室內各物體聚類分割；

步驟4：采用Delaunay三角網法對步驟3得到的各物體的點云數據、地面點云數據、墻壁點云數據進行計算，分別生成各物體的三維網格模型；

步驟5：對步驟4中得到的各三維模型，進行空缺修補、網格平滑；

步驟5.1：對模型中的空缺進行修補；

步驟5.2：對于網格中凹凸不平的傘狀結構采用拉普拉斯平滑算法，即將凹凸點移動到其相鄰點加權策略的平均位置處，其中影響權值為距離的倒數。

步驟6：將步驟5處理完成的數據進行三維顯示。

2.如權利要求1所述的一種基于激光雷達構建室內真實三維地圖的方法，其特征在于所述步驟3的具體方法為：

步驟3.1：檢測平面特征，隨機選擇不共線的三個數據點，組成一個平面Q；計算其余點到該平面Q的距離，認定距離小于設定閾值的數據點與所選取的三個數據點同平面；繼續在剩余數據點鐘隨機選擇三個數據點，重復上述方法，找到下一組屬于同一平面的數據點，直到全部數據點計算完畢；

步驟3.2：剔除形成地面和墻面的數據點；在剩余數據點中隨機采樣一個點，并將其保存到樣本集合S₀中，然后計算該采樣點方圓W距離之內的點，也保存到集合S₀中，然后繼續將樣本集合中的各個點依次作為基準點，再次獲取距離各個基準點小于W距離的其它點并舍去重復點；迭代到最后找不到W距離之內的點之后，認為此時樣本集合S₀內的數據點為一個物體的數據點；在去除樣本集合S₀內的數據點的剩余數據點中，同樣采用上述方式尋找出下一個物體，直到分割出所有物體。

3.如權利要求1或2所述的一種基于激光雷達構建室內真實三維地圖的方法，其特征在于所述步驟5.1的具體方法為：

步驟5.1.1：尋找出空缺所在位置，選取空缺的相鄰兩條邊界邊的三個點，選取其中一條邊以逆時針方向劃過孔洞區域的方式旋轉到與另一條邊重合，然后計算這兩條邊之間的夾角θ_i，以相同的方式計算孔洞全部邊界相鄰邊之間的夾角，最后按從小到大的順序進行夾角排序；然后選取最小夾角θ_min，根據相鄰兩邊界點之間的夾角范圍從而新生成不同個數的三角形；

步驟5.1.2：當直接將該相鄰兩邊端點直接相連，新生一個三角形，轉到步驟5.1.1；

步驟5.1.3：當從該兩相鄰邊生成其角平分線，在角平分線上增加一個點，該點距離與頂點距離等于兩條邊長的平均值，從而將新增點與兩邊端點相連，從而新生成兩個三角形，轉到步驟5.1.1；

步驟5.1.4：當從該兩相鄰邊生成其角三等分線，在其角三等分線上增加兩個點，這兩點距離與頂點距離等于兩條邊長的平均值，從而將兩新增點相連，然后各自與相鄰邊端點相連，從而新生成三個三角形，轉到步驟5.1.1；

步驟5.1.5：判斷是否只剩三個點，如果只剩三個點，則結束新生三角形過程，如果不是，則繼續迭代。