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基于点云的室内导航元素提取和网络构建研究

发布时间:2020-10-09 05:42
   室内导航网络的提取是室内导航路径规划的基础,传统基于建筑二维平面图的导航网络无法准确表达建筑内部三维几何环境信息,而基于IFC和CityGML的导航网络提取,其数据源较难获得,且不易更新。因此,点云作为一种近年来逐渐被广泛应用的数据源,以其易获得、高精度、真三维等特点,为室内导航元素的提取与网络构建提供了新源泉。本文以服务于室内导航为出发点,利用建筑整体点云呈现出的几何特征和统计特征,提出一种基于点云的室内导航网络生成方法。针对散乱点云中语义信息和拓扑信息提取困难的问题,采用了自顶向下逐级提取室内导航元素,同时定义拓扑关系的思路。特别针对房间的提取,提出了细化空间分隔的思想,利用点云密度二值图进行区域生长获得保留了室内细节的房间表达,同时利用一面墙上的两个墙面对应位置的点云密度信息比对来规避了门窗提取中障碍物带来的错误,提升了拓扑关系定义的准确性。实验结果表明,利用本文所述的方法提取的室内三维导航网络,解决了传统方法中语义和拓扑信息不足等问题,能够为室内实时定位和导航提供模型基础。本文主要研究内容包括:(1)建筑室内导航元素提取与语义标注:在深入分析现有室内导航元素算法的基础上,研究逐层级对大场景室内点云进行解析的方法,逐步提取出各个层级的导航元素,主要包括楼层、墙体、房间、门窗,对其进行语义标注,其中楼层分割采用点云密度直方图中的峰值来进行;房间提取是通过对单层楼格网化后生成二值图,对二值图利用区域生长算法得到房间角点从而形成房间的几何和拓扑表达的;门窗提取则是通过一面墙上两个墙面的点云密度值比对得到的。最后为了实现对所提取导航元素的存储,设计了数据库概念模型。(2)在自上而下逐步提取的过程中对提取出的导航元素进行拓扑关系定义,主要包括拓扑包含关系(楼层与房间之间),拓扑邻接关系(如各个楼层之间,各个房间之间)和拓扑连通关系(如各个楼层之间和各个房间)。在逐层级解析的时候自动定义子空间和上层空间的包含的关系,共享空间分隔的子空间定义为邻接关系,共享的空间分隔上存在开放区域的两个子空间被定义为连通关系。(3)依据提取出的导航元素以及各自之间的拓扑关系,自动生成包含导航元素节点和拓扑关系的室内导航网络,实现导航网络存储和表达。
【学位单位】:北京建筑大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2019
【中图分类】:P208;TP393.09
【部分图文】:

室内外环境,大学图书馆


第 1 章 绪论第 1 章 绪论1.1 研究背景和意义近年来地理信息技术和互联网技术的飞速发展,使得基于位置的服定位与导航技术也得益于此,取得了很大的进步。目前室外的定位与品化,然而绝大多数技术手段在室内环境下无法提供有效的位置信息成为研究的热点。随着城市发展进程不断加快,机场、医院、购物中心、会展中心建筑群逐渐成为人类活动的的重要载体,人类在室内活动的时间远超些建筑群内部结构往往复杂多样,其内部通常存在许多建筑,每个建个楼层和众多功能性区域,如图 1-1,这加重了人的空间认知负担[3],规划变得困难,由此催生了对于室内外一体化无缝导航的迫切需求。

技术路线图,技术路线,楼层,房间


第 1 章 绪论(2)在自上而下逐步提取的过程中对提取出的导航元素进行拓扑关系定义,主要包括拓扑包含关系(如,建筑与楼层之间,楼层与房间之间,房间与墙之间,墙与门窗之间),拓扑邻接关系(如各个楼层之间,各个房间之间)和拓扑连通关系(如各个楼层之间和各个房间)。(3)依据提取出的导航元素以及各自之间的拓扑关系,设计数据模型存储节点和关系,并据此自动生成包含导航元素节点和拓扑关系的室内导航网络。1.4.2 技术路线

点云数据,扫描系统,仪器,激光扫描系统


第 2 章 室内点云的获取和预处理室内数据的获取和预处理是室内导航网络提取的前提和基础,不同的室内点获取技术能提供的数据是不用的,不同点云数据中包含的信息为不同的提取方提供支持。而对室内点云数据进行的预处理是导航元素提取之前的必要手段,处理工作使得点云数据更加还原真实世界,几何和统计特征都更加明显。.1 室内点云获取技术比较三维激光扫描仪的发展为三维逆向工程的发展提供了数据支持。三维激光扫系统从承载平台可以划分为机载型激光扫描系统、地面激光扫描测量系统、手型激光扫描系统和星载激光扫描系统。基于空间位置的考虑,室内点云获取中用的是地面激光扫描测量系统,分为移动式扫描系统(如图 2-1a)和固定式扫系统(如图 2-1b)两种。此外计算机视觉技术中深度相机(如图 2-1c)也可以作为内三维重建的数据源。不同数据源能提供的三维信息是不一样的,三种下面对种数据源的系统特性和技术指标做比较。

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本文编号:2833299


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