[发明专利]一种基于三维点云的巷道超欠挖检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于三维点云的巷道超欠挖检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：采用巷道三维重建方法得到三维重建后的巷道点云数据，并同时获得巷道设计要求的模型点云数据；

步骤2：将三维重建后的巷道点云数据与巷道设计要求的模型点云数据进行配准对齐；

步骤3：将两个巷道点云数据从直角坐标系转换成柱坐标系；

步骤4：根据坐标转换后设定的点云的Z轴坐标数值与极角数值给点云划分栅格，储存每个点云数据相应坐标的极径数值并作差，得到超欠挖点坐标。

2.根据权利要求1所述的基于三维点云的巷道超欠挖检测方法，其特征在于，所述将三维重建后的巷道点云数据与巷道设计要求的模型点云数据进行配准对齐时，以巷道设计要求的模型点云数据中的地面和巷道的中心线为配准基准。

3.根据权利要求1所述的基于三维点云的巷道超欠挖检测方法，其特征在于，所述将三维重建后的巷道点云数据与巷道设计要求的模型点云数据进行配准对齐采用基于地面与墙面为特征的最近点迭代配准算法ICP进行配准。

4.根据权利要求3所述的基于三维点云的巷道超欠挖检测方法，其特征在于，所述采用基于地面与墙面为特征的最近点迭代配准算法ICP进行配准的过程如下：

S1：设定一个墙面高度值作为提取阈值；

S2：根据提取的阈值，对三维重建后的巷道点云数据与巷道设计要求的模型点云数据中的地面和部分墙体采用直通滤波算法进行分割；

S3：将分割后的巷道设计要求的点云数据与实际三维重建后的巷道点云数据采用最近点迭代配准算法ICP进行配准，得到两片姿态一致的点云。

5.根据权利要求1所述的基于三维点云的巷道超欠挖检测方法，其特征在于，所述步骤4的过程如下：

步骤4.1：设定纵向分割值，沿柱坐标系的Z轴对配准后的两点云数据进行纵向分割；

步骤4.2：设定横向分割值，以极点为基准根据极角度数对配准后的两点云数据进行横向分割；

步骤4.3：以Z轴坐标与极角为唯一坐标存储栅格中点云数据对应坐标的极径，即每个点云数据由三个数据组成：极径ρ、极角θ以及z轴长度；

步骤4.4：将同一栅格之中的巷道设计要求模型点云数据与三维重建后的巷道点云数据的极径作差，即计算ρ_极径差值＝ρ_{巷道设计要求模型点云}-ρ_{三维重建后的巷道点云}，其中ρ_{巷道设计要求模型点云}是巷道设计要求模型点云数据栅格中储存的极径数值，其中ρ_{三维重建后的巷道点云}是三维重建后的巷道点云数据栅格中储存的极径数值，ρ_极径差值是二者的极径差值；

步骤4.5：当ρ_极径差值的绝对值在范围[0,a]中，判断为标准状态；当ρ_极径差值的值为正且大于a，则判断该巷道处为欠挖状态，将欠挖点的坐标保存到欠挖点云文件之中；当ρ_极径差值的值为负且小于-a，则判断该巷道处为超挖状态，将超挖点的坐标保存到超挖点云文件之中。

6.权利要求1所述的基于三维点云的巷道超欠挖检测方法，其特征在于，为更直观的查看巷道超欠挖情况，根据所述步骤4得到的超欠挖点坐标，分别对三维重建后的巷道点云数据中欠挖点和超挖点的RGB数值进行改变，实现对三维重建后的巷道点云数据中欠挖点和超挖点的渲染，并用显示器显示。

7.针对权利要求1至6中任意一项所述的基于三维点云的巷道超欠挖检测方法设计了巷道超欠挖检测系统，其特征在于，系统包括：输入模块、配准模块、检测模块和可视化模块；

所述输入模块同时输入三维重建方法得到三维重建后的巷道点云数据和巷道设计要求的模型点云数据；

所述配准模块以巷道设计要求的模型点云数据中的地面和巷道的中心线为配准基准，将三维重建后的巷道点云数据与巷道设计要求的模型点云数据进行配准对齐，使两点云拥有较为一致的姿态；

所述检测模块将两个巷道点云数据从直角坐标系转换成柱坐标系；并根据坐标转换后设定的点云的Z轴坐标数值与极角数值给点云划分栅格，储存相应坐标的极径数值并作差，得到超欠挖点坐标；

所述可视化模块在栅格中提取参与比较的两点云，分别对三维重建后的巷道点云数据中欠挖点和超挖点的RGB数值进行改变，实现对三维重建后的巷道点云数据中欠挖点和超挖点的渲染，并用显示器显示。