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公开(公告)号：CN107862738B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201711218661.1
申请日：2017-11-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于移动激光测量点云进行室内结构化三维重建方法，首先基于激光扫描点云证据栅格地图进行房间分割；然后基于矢量墙面投影线段进行空间划分；最后基于矢量和栅格叠加构建矢量房间平面图和室内三维模型。本发明充分利用室内空间的语义信息和结构化元素，将室内三维重建问题转化为房间分割和基于GIS的叠加分析问题，利用分割的房间作为先验知识解决建模过程中激光测量的遮挡和数据不完整的问题，可以快速高效的构建具有拓扑一致性的室内建筑物三维模型。同其他方法相比，本发明可以更好的处理室内复杂环境的点云数据，满足室内结构化三维重建的要求。
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公开(公告)号：CN107945189A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711219593.0
申请日：2017-11-28
Applicant: 武汉大学
CPC classification number: G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T17/05 , G06T17/20 , G06T2207/10028 , G06T2207/20128 , G06T2207/20156
Abstract: 本发明公开了一种基于正态分布变换单元的点云平面分割方法，采用体素化网格表达点云空间，每个体素内的点云用正态分布进行描述得到正态分布变换单元。计算每个正态分布变换单元内点云的正态分布的数字特征，均值和协方差矩阵。对协方差矩阵进行特征值分解，得到三个特征值和特征向量，通过协方差椭球描述正态分布变换单元内点云分布的几何特征。将正态分布变换单元分为平面和非平面正态分布变换单元，以正态分布变换体素单元作为区域生长的基本单元，通过不断迭代生长最终得到位于同一平面的点云。最后运用迭代重权重最小二乘算法实现对点云平面的拟合，得到点云平面的法向量、平面范围参数。本发明速度快，同时可提高平面拟合的精度和稳健性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110189412B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201910395243.2
申请日：2019-05-13
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T17/20
Abstract: 本发明公开了一种基于激光点云的多楼层室内结构化三维建模方法及系统，包括输入多楼层点云后，基于竖直方向上的点云高程直方图，进行楼层与楼层间连接区域分割；对每一楼层分别进行单楼层房间分割，基于矢量墙面线进行单楼层室内空间单元划分，进行基于矢量和栅格叠加的矢量室内平面图构建；根据布尔求交，删除楼层与连通区域之间的重叠面，建立多楼层三维模型。本发明通过“峰值‑低谷‑峰值”策略的直方图分割，将多楼层室内结构重建问题转化为单楼层室内重建与楼层间连通空间重建问题；通过“先分割后局部重建”的手段，可以快速高效的构建多楼层的建筑物室内三维模型，更好的处理室内复杂环境下的点云数据，满足室内结构化建模需求。
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公开(公告)号：CN110703747A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910951962.8
申请日：2019-10-09
Applicant: 武汉大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于自动化技术，具体涉及一种基于简化广义Voronoi图的机器人自主探索方法，包括以下步骤：基于形态学方法构建简化广义Voronoi拓扑地图，找到最佳前沿点，并规划机器人当前位置到最佳前沿点的全局路径，沿全局路径将机器人导航至最佳前沿点。该方法充分利用简化广义Voronoi图的特点，将其应用于移动机器人室内自主探索任务，将自主探索问题从二维平面空间转化到拓扑图空间，极大程度地减少了前沿候选点的数量，减少了路径规划的计算量，同时保证生成的全局路径为最优无碰撞路径。同其他方法相比，该发明能够以更快地指导室内机器人自主探索，并且简化广义Voronoi图在具体应用中更加灵活，能够更好的满足移动机器人自主探索任务的要求。
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公开(公告)号：CN110189412A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910395243.2
申请日：2019-05-13
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T17/20
Abstract: 本发明公开了一种基于激光点云的多楼层室内结构化三维建模方法及系统，包括输入多楼层点云后，基于竖直方向上的点云高程直方图，进行楼层与楼层间连接区域分割；对每一楼层分别进行单楼层房间分割，基于矢量墙面线进行单楼层室内空间单元划分，进行基于矢量和栅格叠加的矢量室内平面图构建；根据布尔求交，删除楼层与连通区域之间的重叠面，建立多楼层三维模型。本发明通过“峰值-低谷-峰值”策略的直方图分割，将多楼层室内结构重建问题转化为单楼层室内重建与楼层间连通空间重建问题；通过“先分割后局部重建”的手段，可以快速高效的构建多楼层的建筑物室内三维模型，更好的处理室内复杂环境下的点云数据，满足室内结构化建模需求。
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公开(公告)号：CN107862738A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711218661.1
申请日：2017-11-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于移动激光测量点云进行室内结构化三维重建方法，首先基于激光扫描点云证据栅格地图进行房间分割；然后基于矢量墙面投影线段进行空间划分；最后基于矢量和栅格叠加构建矢量房间平面图和室内三维模型。本发明充分利用室内空间的语义信息和结构化元素，将室内三维重建问题转化为房间分割和基于GIS的叠加分析问题，利用分割的房间作为先验知识解决建模过程中激光测量的遮挡和数据不完整的问题，可以快速高效的构建具有拓扑一致性的室内建筑物三维模型。同其他方法相比，本发明可以更好的处理室内复杂环境的点云数据，满足室内结构化三维重建的要求。
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公开(公告)号：CN110703747B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201910951962.8
申请日：2019-10-09
Applicant: 武汉大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于自动化技术，具体涉及一种基于简化广义Voronoi图的机器人自主探索方法，包括以下步骤：基于形态学方法构建简化广义Voronoi拓扑地图，找到最佳前沿点，并规划机器人当前位置到最佳前沿点的全局路径，沿全局路径将机器人导航至最佳前沿点。该方法充分利用简化广义Voronoi图的特点，将其应用于移动机器人室内自主探索任务，将自主探索问题从二维平面空间转化到拓扑图空间，极大程度地减少了前沿候选点的数量，减少了路径规划的计算量，同时保证生成的全局路径为最优无碰撞路径。同其他方法相比，该发明能够以更快地指导室内机器人自主探索，并且简化广义Voronoi图在具体应用中更加灵活，能够更好的满足移动机器人自主探索任务的要求。
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