[发明专利]一种基于激光扫描的室内未知结构识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及测量及模式识别领域，特别涉及一种基于激光扫描的室内未知结构识别方法。

背景技术

近年来，激光技术、计算机技术发展迅速，激光扫描系统在测量识别领域的应用越来越广泛。搭载在无人机平台上的机载激光测量方法是自20世纪中后期发展起来的新兴技术，它利用装载在飞行器上的激光扫描系统进行精确的环境测量，实现对地球表面、自然环境及室内狭窄空间的几何、物理等数据的采集、测量和识别。其应用已扩展到与空间分布有关的诸多方面，如自然环境监测与分析、资源调查与开发、灾难现场室内环境勘察等。通过激光扫描获得的环境结构信息，能够对现实世界的三维模型的表达和操作，例如数字高程图的生成，三维数字地形的缩放、旋转和移动等。

20世纪60到70年代，人们发现激光遥感测量的巨大潜力，各国纷纷开展基于激光扫描的多项研究。如美国NASA研制的用于航天飞机、月球和火星观测的激光测高仪等；加拿大卡尔加里大学利用激光扫描仪与GPS、INS集成实现的机载激光三维数据获取系统；卡耐基梅隆大学和斯坦福大学利用小型无人直升机平台，融合激光扫描及GPS定位系统，成功进行一些低空数据采集建模的研究工作，并出现了利用多个激光扫描仪对废弃矿洞坑道进行三维建模的研究平台。

然而在室内未知结构的识别方面，现有研究和平台仍存在着一些问题，主要包括以下几点：1、现有机载平台大多采用GPS定位，激光扫描只是一种测量和识别手段，而在室内未知结构环境下，空间窄小、结构复杂，GPS定位无法满足精度要求，无法保证飞行器平台的飞行安全，设计合理的室内未知结构识别方法一方面可以提高室内结构的识别精度，亦可以用于无人机平台的实时自定位与精确飞行控制；2、对于室内未知结构的识别研究来说，现有的大规模场景下激光扫描的三维建模研究缺乏适用性。受到扫描仪姿态及传感器性能、检测范围和海量数据的限制，不具备实时的运动扫描建模能力；3、融合可见光、红外、GIS数据及多个激光扫描的数据进行高层处理的研究，目前还处于研究阶段，算法复杂且识别精度无法保证。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题之一或至少提供一种有用的商业选择。为此，本发明的一个目的在于提出一种可以用于无人机自主飞行时对室内未知环境的探索的适应性强、扩展性好的基于激光扫描的室内未知结构识别方法。

根据本发明实施例的基于激光扫描的室内未知结构识别方法，包括以下步骤：S1.设计激光扫描数据的数据结构，并确定扫描过程中使用的全局地图坐标系；S2.采用激光测距机获取激光扫描数据，计算角度相邻的扫描点间的距离，并进行去噪预处理，生成室内结构的扫描轮廓线；S3.将所述扫描轮廓线中各点的全局坐标存入数据库，并结合高度传感器信息建立三维环境点云；以及S4.根据所述扫描轮廓线和所述环境点云，判断室内未知环境结构以及障碍物信息。

在本发明的一个实施例中，所述激光测距机为二维激光测距机，能够按照一定频率扫描室内环境中某一高度水平面上的周围点的深度信息。

在本发明的一个实施例中，所述激光扫描数据的数据结构包括：激光扫描的起始角度float angle_min；激光扫描的终止角度float angle_max；激光束的角度分辨率floatangle_increment；激光扫描点的最小深度信息float range_min；激光扫描点的最大深度信息float range_max；以及，记录一次扫描后所有被扫描点的深度信息为float[]ranges。

在本发明的一个实施例中，所述全局地图坐标系为：以所述激光测距机的扫描起点为原点O，X轴正向向前，Y轴正向垂直于X轴方向向左，Z轴正向垂直XOY平面方向向上，所述全局地图坐标系满足右手法则。

在本发明的一个实施例中，所述步骤S2进一步包括：S21.根据获取的激光扫描数据，计算各扫描点的角度信息，记所述ranges数组中下标为i的扫描点的角度坐标r_i为r_i=angle_min+angle_increment×i；S22.将多个扫描点按照角度坐标排序，找到各点的相邻扫描点，并计算相邻扫描点之间的距离；S23.根据环境信息设定距离判断阈值T，若一次扫描中某点与其他点距离d>T，则认为是为噪声点去除掉，否则保留；以及S24.去除噪声点之后，将余下的点连接起来，形成多条端点不重合的室内环境轮廓线。