[发明专利]一种基于垂直平面和垂直线的轻量级室内建模方法

说明书

本发明公开了一种基于垂直平面和垂直线的轻量级室内建模方法，包括以下步骤：A、提取场景中的垂直平面，通过区域分割和地理配准建立场景的基于平面的模型，并使用合并优化算法对模型进行优化，以获得具有场景信息的完整的基于平面的模型；B、建立空间垂直线模型，利用摄像机的姿态角对图像进行校正，并在滤波处理后提取出空间垂直线；同名直线通过DTW算法进行匹配，并通过卡尔曼滤波器进行跟踪；基于平面模型计算垂直线在空间中的位置，然后建立基于线的模型；C、生成由垂直平面和线组成的混合模型。本发明能够解决现有技术的不足，降低了所需设备成本和时间复杂度。

技术领域

本发明属于室内定位导航技术领域，具体是一种基于垂直平面和垂直线的轻量级室内建模方法。

背景技术

近年来，室内定位和机器人导航由于其广泛的应用价值而成为热门话题，精确导航定位的前提是建立准确的室内空间模型。在室内空间建模领域，基于图像的建模方法比图形建模更有效，可以满足具有丰富纹理信息的大型场景的需求。如今，图像传感器比其他传感器(如激光传感器和超声传感器)更为普遍，这使得基于图像的建模方法被智能系统广泛采用。点云是一种常见的模型，但是它具有很大的存储容量，并且受内存限制的影响，因此不能在大型场景中使用。室内场景的大多数区域缺少足够的纹理，因此，如果没有足够的点要素，则很难建立模型。一种替代解决方案是使用轻型线条和曲面特征来构建模型，但是大多数算法都需要昂贵的设备(例如雷达和深度摄像头)，并且时间复杂度很高。由于上述原因使得这些方法难以实施。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于垂直平面和垂直线的轻量级室内建模方法，能够解决现有技术的不足，降低了所需设备成本和时间复杂度。

本发明的内容包括以下步骤，

A、提取场景中的垂直平面，通过区域分割和地理配准建立场景的基于平面的模型，并使用合并优化算法对模型进行优化，以获得具有场景信息的完整的基于平面的模型；

B、建立空间垂直线模型，利用摄像机的姿态角对图像进行校正，并在滤波处理后提取出空间垂直线；同名直线通过DTW算法进行匹配，并通过卡尔曼滤波器进行跟踪；基于平面模型计算垂直线在空间中的位置，然后建立基于线的模型；

C、生成由垂直平面和线组成的混合模型。

作为优选，步骤A中，区域分割和地理配准包括以下步骤，

A11、将大场景分为多个局部场景，分别在每个局部场景中检测和投影平面，并创建单个区域的模型；在每个局部场景中记录两个标记点，并在局部场景中的世界坐标系Ow中记录它们的坐标；

A12、计算局部模型与局部场景之间的变换矩阵，得到局部场景之间的相对位置关系。最后将多个局部平面模型校准为全局平面模型。

作为优选，步骤A中，对模型进行优化包括以下步骤，

A21、设所有垂直平面仅以指定的角度数出现，并将这些角度定义为参考方向；平面模型中不满足这些角度的线段围绕中心点旋转到最近的参考方向，并且如果它与所有参考方向相差超过阈值，则将其丢弃；

A22、在满足以下三种任意一种条件时，对相邻线段进行合并，直到基于平面的模型中的所有线段都不满足合并条件；

(1)、线段状态为

|θ_i-θ_i|≤θ_MAX

合并条件为

(2)、线段状态为

合并条件为|θ_i-θ_j|≤θ_MAX；