建筑物室内SLAM点云的分割与分类
发布时间：2020-03-23 18:43
【摘要】：随着我国经济飞速发展,城市建筑的规模越来越庞大,结构也越加复杂。建筑物的室内空间承载着人们日常中的绝大部分活动。目前的建筑物室内空间的表达方式主要局限于二维地图,三维结构化信息尚未呈现。三维室内地图具有全方位展示室内环境的多样性与空间信息的特点,并且视觉上一目了然,能够提供更加丰富、准确的空间信息,不仅可以满足人们的基本导航需求,还可以应用于更高级别的基于位置的室内个性化服务。在建筑设计领域,一个富含丰富3D语义信息的模型会应用在其设计、施工以及管理运营阶段,该模型称为BIM模型。实际情况中,由于人为误差和其他原因,建筑物的真实结构总会和设计图有所出入,给建筑物的管理和运营带来了很大的不便。为了更好地对建筑物进行管理运营,需要获取建筑物现状的BIM模型。通过扫描建筑物所得的点云进行分割继而建模,实现建筑物中地面、门窗、墙壁、天花板等语义分割,最终得到一个富含3D语义信息的建筑物BIM模型。室内三维地图的构建与建筑物BIM模型的构建均需要对室内空间进行三维建模。数据源通常为三维激光点云。SLAM的技术发展为建筑物室内数据的获取提供了技术上的支持,也省去了传统三维激光扫描仪数据拼接配准的步骤。在建模过程中,对点云进行高效自动化的分割分类,尤为重要。本文提出了对建筑室内场景的SLAM点云进行分割分类的方法,主要对建筑物的室内结构进行分割与分类,包括地面、天花板、墙壁、门窗等结构。数据源采用基于SLAM算法的移动式三维激光扫描仪,建筑为北京建筑大学学院楼F座。主体内容分为两部分:1)点云的分割。分割的主要内容为基于八叉树对点云进行体素化,利用体素化后的点云使用区域生长算法进行点云的分割,其中涉及到体素尺寸的合理选择,体素特征值的提取以及边界的细化分割。2)点云的分类。主要利用条件随机场(CRF)构建分类器对分割好的点云进行标签分类,条件随机场模型是判别式模型的一种。本文采取分割阶段的体素为节点,分割后的点云块为高阶团,不再构造二阶团,极大地简化了条件随机场模型的复杂度,模型的学习与推断采用graphcut_inference方法,提高了分类的准确率与速度。实验结果表明,本文所采用的算法不仅具有良好的分割分类精度,同时也加快了点云的分割与分类速度。
【图文】：
图 1-1 上图为建筑物室内环境 下图为建筑物 BIM 模型Figure 1-1 Top shows the indoor environment of the buildingBottom shows the building BIM model、机械和设计邻域，对于一台设备和一个建筑，一个富含丰富的 3D应用在其设计、施工以及管理运营阶段。这个富含丰富的 3D 语义信M 模型。这些模型可以用在设计规划阶段的调整和可视化，施工阶段理运营阶段的仿真与空间设计。实际情况中，由于人为误差和其他原实情况总会和设计阶段的设计图有所出入，更有甚者，一个建筑物的这就给建筑物的管理和运营带来了很大的不便，为了更好地对建筑物要获取一个建筑物现状的 BIM 模型信息。通过扫描建筑物所得的点模，实现建筑物中楼层，门窗，房间，天花板等语义分割，最终得到信息的建筑物 BIM 模型。对建筑物的管理运营阶段有极大的帮助。如物室内环境与 BIM 模型。室内空间的数据获取一般利用三维激光扫描仪来获取。传统的三维激种——地面三维激光扫描仪、车载三维激光扫描仪、机载三维激光扫示。由于建筑室内空间本身的复杂性，采用传统的三维激光扫描仪获
图 1-2 不同平台的三维激光扫描仪Figure 1-2 3d laser scanner of different platform，一种新颖的点云数据获取方式风靡全球，称为 SLAM 技术，即时定位ultaneous localization and mapping）。最初是为了解决机器人与周围环境在 1986 年以前，还未形成 SLAM 的概念，只在地图已知的情况下研究86-1990 年期间，Smith、Self 和 Cheeseman 等人对该问题进行了大量研义了 SLAM，也称为 CML （Concurrent Mapping and Localization）, 即建，或并发建图与定位[3]。以 SLAM 技术为基础，现在已经出现了多种例如欧思徕（北京）智能科技有限公司研发的 3D SLAM 技术的激光影器人，德国 NavVis 公司的产品 M3 三维移动扫描推车和英国公司 GeoSL式 SLAM 扫描仪。如图 1-3 所示为不同方式的 SLAM 扫描仪。无论是背手持式，基于 SLAM 的三维激光扫描仪均具有传统三维激光扫描仪不具SLAM 的扫描仪更方便，，更高效，用户可以背着或者推着或者手持着对行扫描。另外，对于室内环境，更适宜采用 SLAM 式的扫描方式，SLA其运作原理，获取的点云数据即为一个整体的数据，无需再进行数据拼
【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TU238.2;P225.2
本文编号：2597113
【图文】：
图 1-1 上图为建筑物室内环境 下图为建筑物 BIM 模型Figure 1-1 Top shows the indoor environment of the buildingBottom shows the building BIM model、机械和设计邻域，对于一台设备和一个建筑，一个富含丰富的 3D应用在其设计、施工以及管理运营阶段。这个富含丰富的 3D 语义信M 模型。这些模型可以用在设计规划阶段的调整和可视化，施工阶段理运营阶段的仿真与空间设计。实际情况中，由于人为误差和其他原实情况总会和设计阶段的设计图有所出入，更有甚者，一个建筑物的这就给建筑物的管理和运营带来了很大的不便，为了更好地对建筑物要获取一个建筑物现状的 BIM 模型信息。通过扫描建筑物所得的点模，实现建筑物中楼层，门窗，房间，天花板等语义分割，最终得到信息的建筑物 BIM 模型。对建筑物的管理运营阶段有极大的帮助。如物室内环境与 BIM 模型。室内空间的数据获取一般利用三维激光扫描仪来获取。传统的三维激种——地面三维激光扫描仪、车载三维激光扫描仪、机载三维激光扫示。由于建筑室内空间本身的复杂性，采用传统的三维激光扫描仪获
图 1-2 不同平台的三维激光扫描仪Figure 1-2 3d laser scanner of different platform，一种新颖的点云数据获取方式风靡全球，称为 SLAM 技术，即时定位ultaneous localization and mapping）。最初是为了解决机器人与周围环境在 1986 年以前，还未形成 SLAM 的概念，只在地图已知的情况下研究86-1990 年期间，Smith、Self 和 Cheeseman 等人对该问题进行了大量研义了 SLAM，也称为 CML （Concurrent Mapping and Localization）, 即建，或并发建图与定位[3]。以 SLAM 技术为基础，现在已经出现了多种例如欧思徕（北京）智能科技有限公司研发的 3D SLAM 技术的激光影器人，德国 NavVis 公司的产品 M3 三维移动扫描推车和英国公司 GeoSL式 SLAM 扫描仪。如图 1-3 所示为不同方式的 SLAM 扫描仪。无论是背手持式，基于 SLAM 的三维激光扫描仪均具有传统三维激光扫描仪不具SLAM 的扫描仪更方便，，更高效，用户可以背着或者推着或者手持着对行扫描。另外，对于室内环境，更适宜采用 SLAM 式的扫描方式，SLA其运作原理，获取的点云数据即为一个整体的数据，无需再进行数据拼
【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TU238.2;P225.2
【参考文献】
相关期刊论文 前2条
1 齐晓飞;崔秀飞;李怀树;;室内地图设计现状分析[J];测绘与空间地理信息;2013年02期
2 陈卫东,张飞;移动机器人的同步自定位与地图创建研究进展[J];控制理论与应用;2005年03期
本文编号：2597113
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