[发明专利]基于激光雷达的建筑结构自动测量及3D模型生成方法

说明书

本发明公开了一种基于激光雷达的建筑结构自动测量及3D模型生成方法，包括步骤：建筑结构三维数据获取；多点云匹配融合；点云预处理；区域增长平面提取；可编辑建筑结构3D模型生成；可编辑3D模型标定。本发明可以有效的滤除复杂的障碍物，建立高精度可编辑的3D建筑结构模型。

技术领域

本发明涉及三维建筑模型技术领域，特别涉及一种基于激光雷达传感器、应用于室内外建筑结构检测和3D可编辑模型生成的方法。

背景技术

三维建筑模型是城市规划、数字化城市建设的重要内容。三维建筑模型可以简单分为室外三维建筑模型和室内三维建筑模型。通过室外建筑模型可以对建筑进行模拟维护，在线评估，便于高精度三维地图生成。通过对室内模型进行模拟装饰，预先感受装修效果，有助于数字化、现代化城市的建设。

目前常用的建筑重建方式主要有基于深度摄像头的视觉重建和基于激光雷达的点云重建。国内关于激光雷达建筑重建的工作主要有：上海交通大学的“基于摆动激光雷达的室内三维点云地图生成系统及方法”(公开号：CN106199626A)、黑龙江工程学院的“基于激光雷达和四轴飞行器的多分辨室内三维场景重构装置及方法”(公开号：CN104503339A)，杭州光珀智能科技有限公司的“一种基于深度相机的大规模场景3D建模方法及其装置”(公开号：CN106997614A)等。目前已有的激光雷达建筑重建方案虽然已经有较好的效果，但其难以过滤掉室内外复杂的场景干扰，获取直观的、可编辑建筑结构模型。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于激光雷达的建筑结构自动测量及3D建筑模型生成方法，可以有效的滤除复杂的障碍物，建立高精度可编辑的3D建筑结构模型，避免人为的测量室内建筑结构的尺寸并绘制出室内结构图，省时省力。

本发明的目的通过以下的技术方案实现：

一种基于激光雷达的建筑结构自动测量及3D模型生成方法，包括以下步骤：

S1、建筑结构三维数据获取：通过二维结构运动和二维激光测量获取三维点云数据；

S2、多点云匹配融合：通过匹配算法将同一建筑物结构不同位置测量所得的三维测量点，按其特征进行匹配、融合，形成完整、密集的建筑结构三维点云数据集；

S3、点云预处理：去除由于激光雷达传感器精度和测量噪声引入的干扰点和异常点；

S4、区域增长平面提取：将点云中各点按照其特征聚类，从不同的类别中提取出平面；

S5、可编辑建筑结构3D模型生成：对提取的平面进行合并和拼接，滤除各种障碍物，生成建筑结构3D模型。

优选的，步骤S1中，由一个摆动机构或旋转机构承载二维激光雷达做往复或圆周运动，通过摆动或旋转获取建筑结构三维点云数据。

优选的，步骤S2具体包括：

S2-1、标准点云信息转换：激光雷达测量数据是以激光雷达为坐标原点的极坐标数据，即距离障碍物的距离信息ρ和角度信息θ，将其转换为标准点云信息，即以激光雷达为原点的空间直角坐标系数据(x,y,z)；

S2-2、点云匹配：对测量得到的多个点云使用最近点迭代算法进行数据匹配，通过求取源点云和目标点云之间的对应点对，基于对应点对构造旋转平移矩阵，并利用所求矩阵，将源点云变换到目标点云的坐标系下，估计变换后源点云与目标点云的误差函数，若误差函数值大于阀值，则迭代进行上述运算直到满足给定的误差要求；

S2-3、点云融合。

优选的，步骤S3具体包括：

S3-1、去除离群点：对点云中每个点，计算其与所有临近点的平均距离，平均距离在标准范围外的点，可被定义为离群点并可从数据集中去除掉；