[发明专利]一种建筑测量机器人多传感器融合三维建模方法及系统

说明书

本发明提供一种建筑测量机器人多传感器融合三维建模方法，通过双目结构光深度相机与多线扫描激光雷达在水平和垂直方向上的旋转，完成单站点360度全景扫描；融合单线激光扫描雷达、车轮里程计以及惯性测量单元IMU等多传感器信息，自动输出导航定位信息，完成多测量站点间三维点云的初始配准；融合RGB图像与三维点云，完成关键特征点的成对点对几何特征的提取与匹配，实现多站点间三维点云的精确拼接。本发明还提供一种建筑测量机器人多传感器融合三维建模系统。本发明解决在建筑工地等复杂环境下，基于多传感器融合，针对纹理和几何结构简单的室内场景，进行精确的三维建模的问题。

技术领域

本发明涉及一种三维建模方法及系统，具体涉及一种建筑测量机器人多传感器融合三维建模方法及系统。

背景技术

三维建模技术是智能体携带其传感器在运动过程中对自身进行定位，同时以合适的方式描述周围的环境并建立真实世界的三维模型。三维建模能够比传统的文字、图像和视频等方式更高效、直观地呈现信息；在建筑工地等复杂环境下，传统的基于GPS定位可能不能正常使用，那么三维建模技术可以作为一种有效的替代方案实现在未知复杂环境中的环境感知、场景建模以及实时导航和定位。

目前，经典的三维建模技术按照传感器可以分为：基于激光雷达的三维建模技术、基于深度传感器的三维建模技术、以及基于视觉传感器的三维建模技术等。

激光雷达的优点是数据的精度较高，后期处理的方式简单。然而其缺点是：第一，价格昂贵，这限制了它的广泛使用；第二，测量数据稀疏，对环境的感知较少；第三，测量距离有限，在空旷区无法使用。

深度传感器(RGBD相机)，这种传感器能够实时通过红外结构光获得空间结构信息，这有利于实时建立稠密的三维地图。然而，由于RGBD摄像机使用的是红外结构光，因此对于光线充足的室外场景，我们几乎无法通过RGBD摄像机实现定位建图。

视觉传感器是基于图像内容来获得空间结构信息的，因此室内室外的建模用视觉传感器可以有效的解决，但其三维成像的精度较低，且建模能力严重依赖于环境的几何结构和纹理信息。

综上所述，基于单一传感器的三维建模技术都存在些许不足，因此，基于多传感器融合的三维建模技术的应用需求越来越受到关注。多传感器信息融合是指对不同传感器在相近时间段获取的时间进行结合，在某种对应准则情况下，利用相关技术分析数据，消除传感器间的误差，并融合互补，完成最终结果处理的过程。将该技术应用于建筑测量机器人三维建模应用领域，结合不同种传感器信息的互补性，可以获取较为完整的数据，从而适应不同复杂程度的建筑工地环境，保证所获取的三维模型的准确性和稳定性。

发明内容

鉴于此，本发明提供了一种建筑测量机器人多传感器融合三维建模方法，包括：

步骤1，采集单个测量站点在各个旋转角度方向上的RGB图像和深度图像，融合得到单个测量站点处的三维点云数据以及RGB高清图像数据；

步骤2，多传感器融合自动导航定位，得到所述建筑测量机器人的实时定位信息；

步骤3，根据步骤1采集到的三维点云数据，并基于步骤2得到的建筑测量机器人的定位信息，对两个相邻测量站点的三维点云数据进行初始配准；

步骤4，根据初始配准后的三维点云数据，对相邻测量站点的全景RGB图像和深度图像与三维点云中的融合特征进行提取和匹配；

步骤5，根据提取和匹配的结果，完成三维点云拼接，最终完成三维建模。

作为本发明进一步的改进，步骤1具体包括：

步骤101，利用双轴旋转云台在各个旋转角度上的旋转，带动双目结构光深度相机的旋转，获取单个测量站点的全景式360度的图像数据采集，进而得到对应的全景三维点云；