基于法向量球的室外場(chǎng)景三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的地面提取方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明涉及一種三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的地面提取方法，一種基于法向量球的室外場(chǎng)景三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的地面提取方法，包括以下步驟：步驟1、獲取室外場(chǎng)景的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)：步驟2、構(gòu)建三維點(diǎn)云的鄰域關(guān)系：步驟3、計(jì)算三維點(diǎn)云的協(xié)方差矩陣和法向量：步驟4、根據(jù)鄰域形狀對(duì)三維點(diǎn)云進(jìn)行初步分類(lèi)：步驟5、提取初步地面Gs：步驟6、提取最終地面Ge。本發(fā)明利用逐層提取的思想和法向量球的構(gòu)建，從室外場(chǎng)景三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確完整地提取出了地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)，有效地解決了由于室外場(chǎng)景復(fù)雜、地面零碎、起伏不定等因素而造成的地面提取不完整、不準(zhǔn)確的問(wèn)題，具有較好的地面提取效果。
【專(zhuān)利說(shuō)明】基于法向量球的室外場(chǎng)景三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的地面提取方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的地面提取方法，更具體地說(shuō)，涉及一種基于法向 量球的室外場(chǎng)景三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的地面提取方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著三維掃描測(cè)距技術(shù)的發(fā)展，三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)在逆向工程、工業(yè)檢測(cè)、自主導(dǎo)航等 領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越為廣泛。三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)作為實(shí)現(xiàn)上述應(yīng)用的基礎(chǔ)，發(fā)揮了至關(guān) 重要的作用。在三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)中，三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特征提取是一個(gè)非常關(guān)鍵的技 術(shù)，尤其是室外場(chǎng)景三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的地面特征提取，其對(duì)于室外場(chǎng)景的分割識(shí)別、移動(dòng)機(jī)器 人的路徑規(guī)劃等后續(xù)處理，都有著極其重要的作用。
[0003] 在移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航領(lǐng)域，室外場(chǎng)景三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的地面提取是移動(dòng)機(jī)器人進(jìn) 行路徑規(guī)劃的前提，完整的三維點(diǎn)云地面為移動(dòng)機(jī)器人提供了準(zhǔn)確的可行區(qū)域，提高了移 動(dòng)機(jī)器人的空間通過(guò)能力，保障了移動(dòng)機(jī)器人在行進(jìn)過(guò)程中的自身安全。在室外場(chǎng)景分析 領(lǐng)域，由于室外場(chǎng)景極其復(fù)雜，會(huì)涉及到各種不同的物體，例如建筑、樹(shù)木、車(chē)輛、人員等，為 了便于進(jìn)行場(chǎng)景分析，就需要對(duì)室外場(chǎng)景的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分割，而地面作為整 幅場(chǎng)景的大背景，其準(zhǔn)確完整的提取有助于將地面上的各類(lèi)物體從空間中相互剝離，以便 于后續(xù)的物體分割和場(chǎng)景分析。
[0004] 目前，較為常見(jiàn)的三維點(diǎn)云地面提取方法為隨機(jī)抽樣一致性算法（RANSAC算法）， 該方法將地面當(dāng)作所處理場(chǎng)景中最大的平面而直接獲取，這種方法對(duì)于比較平整大塊的地 面，具有較好的效果，但對(duì)于室外場(chǎng)景較為復(fù)雜、地面比較零碎、起伏不定的情況，這種方法 就不能保證地面提取的完整性和準(zhǔn)確性。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為了克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明目的是提供一種基于法向量球的室外場(chǎng) 景三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的地面提取方法。該方法針對(duì)一個(gè)室外場(chǎng)景，首先利用激光掃描測(cè)距儀獲 取室外場(chǎng)景的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，其實(shí)質(zhì)為三維空間中的一個(gè)點(diǎn)集，然后通過(guò)一定的點(diǎn)云提取 方法，從室外場(chǎng)景三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)中，準(zhǔn)確完整地提取出地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)。該方法解決了由于室 外場(chǎng)景復(fù)雜、地面零碎、起伏不定等因素而造成的地面提取不完整、不準(zhǔn)確的問(wèn)題，以提高 室外場(chǎng)景地面提取的準(zhǔn)確性和完整性，具有較好的地面提取效果。
[0006] 為了實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，解決已有技術(shù)中所存在的問(wèn)題，本發(fā)明采取的技術(shù)方案 是：一種基于法向量球的室外場(chǎng)景三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的地面提取方法，包括以下步驟：
[0007] 步驟1、獲取室外場(chǎng)景的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)：利用激光掃描測(cè)距儀，獲取室外場(chǎng)景的三 維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；
[0008] 步驟2、構(gòu)建三維點(diǎn)云的鄰域關(guān)系：采用KD-Tree算法構(gòu)建全體點(diǎn)云的結(jié)構(gòu)樹(shù)，根 據(jù)點(diǎn)云的坐標(biāo)將全體點(diǎn)云劃分到不同的空間區(qū)域，在鄰域構(gòu)建時(shí)即可利用空間地址信息實(shí) 現(xiàn)鄰近點(diǎn)的搜索，以快速構(gòu)建給定點(diǎn)P = (X，y，Z)的鄰域N = (Pi = (XpypZi) 11彡i彡k}， 其中：Pi為鄰點(diǎn)，i為鄰點(diǎn)的序號(hào)，k為鄰點(diǎn)的個(gè)數(shù)；
[0009] 步驟3、計(jì)算三維點(diǎn)云的協(xié)方差矩陣和法向量：選取三維點(diǎn)云中的任意一點(diǎn)為給 定點(diǎn)P = (X，y，Z)，利用其鄰域N = (Pi = (Xi, Yi, Zi) 11彡i彡k}，構(gòu)建協(xié)方差矩陣M，求 解協(xié)方差矩陣M的特征值λ i、λ 2、λ 3和特征向量Vl、v2、V3，以及給定點(diǎn)p的法向量 n ;
[0010] 步驟4、根據(jù)鄰域形狀對(duì)三維點(diǎn)云進(jìn)行初步分類(lèi)：利用給定點(diǎn)ρ的協(xié)方差矩陣M的 特征值λ i、λ 2、λ 3之間的大小關(guān)系，來(lái)判斷其鄰域形狀，并以此將三維點(diǎn)云分為三大類(lèi)，即 點(diǎn)性點(diǎn)集合Cp、線性點(diǎn)集合C 1和面性點(diǎn)集合Cs ;
[0011] 步驟5、提取初步地面Gs :將所有面性點(diǎn)集合Cs的法向量映射到單位球上，以構(gòu)建 法向量球S，并利用Mean-Shift聚類(lèi)算法，在法向量球S上對(duì)所有面性點(diǎn)集合C s的法向量 的頂點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)，將面性點(diǎn)集合Cs分為若干個(gè)平面區(qū)域Fp并從中提取出初步地面G s ;
[0012] 步驟6、提取最終地面Ge:利用最小二乘平面擬合，構(gòu)建地面區(qū)域的數(shù)學(xué)模型，并判 斷其它地面上的點(diǎn)，以提取最終完整的地面G e。
[0013] 所述步驟3計(jì)算三維點(diǎn)云的協(xié)方差矩陣和法向量，具體包括以下子步驟：
[0014] 步驟（a)、利用步驟2所構(gòu)建的三維點(diǎn)云的鄰域關(guān)系，來(lái)快速構(gòu)建給定點(diǎn)ρ = (X， y，z)的鄰域N = (Pi = (Xi, Yi, Zi) 11 < i < k}，其中：Pi為鄰點(diǎn)，i為鄰點(diǎn)的序號(hào)，k為鄰 點(diǎn)的個(gè)數(shù)；
[0015] 步驟（b)、通過(guò)公式

【權(quán)利要求】
1. 一種基于法向量球的室外場(chǎng)景三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的地面提取方法，其特征在于包括以下 步驟： 步驟1、獲取室外場(chǎng)景的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)：利用激光掃描測(cè)距儀，獲取室外場(chǎng)景的三維點(diǎn) 云數(shù)據(jù)； 步驟2、構(gòu)建三維點(diǎn)云的鄰域關(guān)系：采用KD-Tree算法構(gòu)建全體點(diǎn)云的結(jié)構(gòu)樹(shù)，根據(jù)點(diǎn) 云的坐標(biāo)將全體點(diǎn)云劃分到不同的空間區(qū)域，在鄰域構(gòu)建時(shí)即可利用空間地址信息實(shí)現(xiàn)鄰 近點(diǎn)的搜索，以快速構(gòu)建給定點(diǎn)P= (X，y，z)的鄰域N= (Pi = (Xi,Yi,Zi) 11彡i彡k}， 其中：Pi為鄰點(diǎn)，i為鄰點(diǎn)的序號(hào)，k為鄰點(diǎn)的個(gè)數(shù)； 步驟3、計(jì)算三維點(diǎn)云的協(xié)方差矩陣和法向量：選取三維點(diǎn)云中的任意一點(diǎn)為給定點(diǎn)p=(X，y，z)，利用其鄰域N=(Pi = (Xi, Yi, Zi) 11彡i彡k}，構(gòu)建協(xié)方差矩陣M，求解協(xié)方 差矩陣M的特征值λi、λ2、λ3和特征向量Vl、v2、V3，以及給定點(diǎn)p的法向量η; 步驟4、根據(jù)鄰域形狀對(duì)三維點(diǎn)云進(jìn)行初步分類(lèi)：利用給定點(diǎn)ρ的協(xié)方差矩陣M的特征 值λi、λ2、λ3之間的大小關(guān)系，來(lái)判斷其鄰域形狀，并以此將三維點(diǎn)云分為三大類(lèi)，即點(diǎn)性 點(diǎn)集合Cp、線性點(diǎn)集合C1和面性點(diǎn)集合Cs ; 步驟5、提取初步地面Gs :將所有面性點(diǎn)集合Cs的法向量映射到單位球上，以構(gòu)建法向 量球S，并利用Mean-Shift聚類(lèi)算法，在法向量球S上對(duì)所有面性點(diǎn)集合Cs的法向量的頂 點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)，將面性點(diǎn)集合Cs分為若干個(gè)平面區(qū)域Fp并從中提取出初步地面Gs ; 步驟6、提取最終地面Ge:利用最小二乘平面擬合，構(gòu)建地面區(qū)域的數(shù)學(xué)模型，并判斷其 它地面上的點(diǎn)，以提取最終完整的地面Ge。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于法向量球的室外場(chǎng)景三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的地面提取方法， 其特征在于：所述步驟3計(jì)算三維點(diǎn)云的協(xié)方差矩陣和法向量，具體包括以下子步驟： 步驟（a)、利用步驟2所構(gòu)建的三維點(diǎn)云的鄰域關(guān)系，來(lái)快速構(gòu)建給定點(diǎn)ρ= (X，y，z) 的鄰域N= (Pi = (X^yi,Zi) 11彡i彡k}，其中：Pi為鄰點(diǎn)，i為鄰點(diǎn)的序號(hào)，k為鄰點(diǎn)的個(gè) 數(shù)； 步驟（b)、通過(guò)公式
構(gòu)建給定點(diǎn)P的鄰域N的協(xié)方差矩陣M，式中：T為向量轉(zhuǎn)置符號(hào)，其將列向量轉(zhuǎn)置為行 向量； 步驟（c)、求取協(xié)方差矩陣M的特征值λ1、λ2、λ3(λ1<λ2<λ3)，以及相應(yīng)的特征 向里V1、V2、V3; 步驟（d)、將最小特征值λi對(duì)應(yīng)的特征向量V1單位化，即得到給定點(diǎn)P的法向量η ; 步驟（e)、對(duì)三維點(diǎn)云中的每一個(gè)點(diǎn)，重復(fù)步驟（a)-(d)，繼而求取每一個(gè)點(diǎn)的協(xié)方差 矩陣的特征值、特征向量和法向量。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于法向量球的室外場(chǎng)景三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的地面提取方法， 其特征在于：所述步驟4根據(jù)鄰域形狀對(duì)三維點(diǎn)云進(jìn)行初步分類(lèi)，具體包括以下子步驟： 步驟（a)、若協(xié)方差矩陣M的特征值λI^λ2^λ3，即λ3/λ2彡8和λ2/λi彡8， 則給定點(diǎn)P與其鄰點(diǎn)Pi呈散亂狀分布，將給定點(diǎn)P分類(lèi)為點(diǎn)性點(diǎn)； 步驟（b)、若協(xié)方差矩陣M的特征值λi^λ2 <<λ3，即λ3/λ2 >8和λ2/λi彡8， 則給定點(diǎn)P與其鄰點(diǎn)Pi呈直線狀分布，將給定點(diǎn)P分類(lèi)為線性點(diǎn)； 步驟（C)、若協(xié)方差矩陣M的特征值λi<<λ2 ^λ3，即λ3/λ2彡8和λ2/λi> 8， 則給定點(diǎn)P與其鄰點(diǎn)Pi呈平面狀分布，將給定點(diǎn)P分類(lèi)為面性點(diǎn)； 步驟（d)、對(duì)三維點(diǎn)云中的每一個(gè)點(diǎn)，重復(fù)步驟（a)-(C)，將整個(gè)三維點(diǎn)云初步分為三 大類(lèi)，即點(diǎn)性點(diǎn)集合Cp、線性點(diǎn)集合C1和面性點(diǎn)集合Cs。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于法向量球的室外場(chǎng)景三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的地面提取方法， 其特征在于：所述步驟5提取初步地面Gs，具體包括以下子步驟： 步驟（a)、將面性點(diǎn)集合Cs內(nèi)每一個(gè)面性點(diǎn)的法向量映射到單位球上，以構(gòu)建法向量球S,法向量球S上的點(diǎn)即為面性點(diǎn)的法向量的頂點(diǎn)； 步驟（b)、利用Mean-Shift聚類(lèi)算法，在法向量球S上，對(duì)所有面性點(diǎn)的法向量的頂點(diǎn) 進(jìn)行聚類(lèi)，進(jìn)而可將面性點(diǎn)的法向量分為若干類(lèi)，最終可將面性點(diǎn)分為若干個(gè)平面區(qū)域Fj, 1彡j彡m，其中：j為平面區(qū)域的序號(hào)，m為平面區(qū)域的個(gè)數(shù)； 步驟（c)、計(jì)算每一個(gè)平面區(qū)域匕的平均高程&和平均法向量，若某個(gè)平面區(qū)域Ft 的平均高程Iit和平均法向量民滿足條件：?S0.5m和一5°幺心S+5，其中：^為 平均法向量％:與垂直方向的夾角，則認(rèn)為該平面區(qū)域Ft為初步地面區(qū)域的一個(gè)組成部分， 利用該方法對(duì)每一個(gè)平面區(qū)域h進(jìn)行判斷和篩選，則可獲取整個(gè)的初步地面區(qū)域Gs。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于法向量球的室外場(chǎng)景三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的地面提取方法， 其特征在于：所述步驟6提取最終地面Ge，具體包括以下子步驟： 步驟（a)、對(duì)初步地面Gs中的所有點(diǎn)，進(jìn)行最小二乘平面擬合，以獲取地面的數(shù)學(xué)模型Ax+By+Cz+D= 0,其中：A、B、C和D為地面數(shù)學(xué)模型的系數(shù)，通過(guò)最小二乘擬合可求得； 步驟（b)、計(jì)算非初步地面區(qū)域中每一個(gè)點(diǎn)到該地面模型的垂直距離，若某點(diǎn)到地面模 型的垂直距離d，若滿足d< 0. 3m，則認(rèn)為該點(diǎn)為地面上的點(diǎn)，并將其與初步地面區(qū)域進(jìn)行 融合，則可獲取最終地面的三維點(diǎn)云Ge。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK104463856SQ201410687135
【公開(kāi)日】2015年3月25日 申請(qǐng)日期:2014年11月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月25日
【發(fā)明者】安毅, 宋立鵬, 李卓函 申請(qǐng)人:大連理工大學(xué)