[发明专利]基于视线更新算法的大规模场景实时三维重建方法和系统

说明书

本发明公开一种基于视线更新算法的大规模场景实时三维重建方法和系统，属于计算机视觉和机器人领域。本发明解决的问题是：针对一般算法无法实现激光雷达的大规模点云数据的实时重建问题，提出一种根据当前三维点云生成视线，实现数据更新，从而实时重建的方法。主要包括三维点云获取以及传感器外参数据计算，基于视线算法计算隐式表面的符号距离值，符号距离值加权融合，对体数据进行体绘制并保存，实时显示重建效果。本发明通过引入视线更新算法，实时地更新隐式表面，从而实现基于雷达等深度传感器的大规模场景实时重建，不仅在速度上具有较大优势，在重建质量上也取得了较好的效果。

技术领域

本发明属于计算机视觉和机器人领域，涉及一种基于视线更新算法的大规模场景实时三维重建方法和系统。

背景技术

实时三维重建是指实时的处理三维点云或图像数据，并生成三维模型的过程。三维重建在计算机视觉以及机器人领域有着非常重要的作用，是虚拟现实，智能监控，机器人路径规划等应用的基础。由于激光雷达每秒能采集到数十万个点，数据量巨大，同时采集到的数据包含较大噪声，实时地重建出大范围场景的三维模型非常具有挑战性。

三维重建主要分为两类：基于相机图像进行的三维重建以及基于激光雷达的三维重建。基于图像的三维重建主要包括图像的获取、相机的标定、特征点提取、特征点匹配、表面重建等几个步骤。基于图像的三维重建在特征点匹配上的准确率和鲁棒性较差，且无法达到实时三维重建。

目前基于激光雷达的重建算法，采用的方法主要是精简点云后再进行三角化，对于表面模型难以实现增量式更新，同时无法做到每帧三维点云数据的实时处理。除此以外，由于没有充分运用每帧传感器的姿态信息，重建质量较低。为了解决现有技术中存在的问题，需要提出一种新的方法。

发明内容

本发明的主要目的在于解决现有技术存在的问题，提供一种基于视线更新算法的大规模场景实时三维重建方法和系统。

本发明一方面提供一种基于视线更新算法的大规模场景实时三维重建方法，包括如下步骤：

步骤1：三维点云获取以及传感器外参数据计算；

步骤2：基于视线算法计算隐式表面的符号距离值

步骤3：符号距离值加权融合

步骤4：对体数据进行体绘制并保存，实时显示重建效果

进一步地，所述步骤1进一步具体为：激光雷达获取当前环境的三维点云数据，将雷达点云进行特征点匹配，并在具有全球定位系统以及惯性导航元件的条件下，进一步结合全球定位系统以及惯性导航元件，计算当前传感器外参数据。

进一步地，所述步骤2进一步具体为：以当前激光雷达所在空间位置为中心，对一定范围内空间进行体素化。其体数据结构为：

(p_k，n，d_k，n，w_k，n)

其中，p_k，n，代表第k帧体数据结构中第n个体素的三维空间坐标，d_k，n，w_k，n分别是此体素所对应的符号距离值以及权重，开始时d_k，n初始化为Nan，代表此体素未使用，w_k，n初始化为0。