[发明专利]一种室内场景三维建模的方法和装置

权利要求书

1.一种室内场景三维建模的方法，其特征在于，包括：

同步采集单线激光点云数据和深度图及彩色图像数据；

根据所述单线激光点云数据，确定点云的初始位姿数据；

根据所述点云的初始位姿数据和所述深度图及彩色图像数据，确定点云的精确位姿数据；

利用所述点云的精确位姿数据，将所述深度图及彩色图像数据映射到统一的坐标系中，以得到三维全景模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述单线激光点云数据，确定点云的初始位姿数据，包括：

所述单线激光点云数据包括单线激光点云的坐标数据；

利用单线激光定位成图技术，根据所述单线激光点云的坐标数据，确定所述单线激光点云的旋转位移量和平移位移量；

将所述旋转位移量和平移位移量作为点云的初始位姿数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述点云的初始位姿数据和所述深度图及彩色图像数据，确定点云的精确位姿数据，包括：

所述深度图及彩色图像数据包括深度彩色图像上点云的坐标数据；

利用迭代最近点算法，根据所述点云的初始位姿数据和深度彩色图像上点云的坐标数据，在深度彩色图像中确定点云的精确位姿数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用迭代最近点算法，根据所述点云的初始位姿数据和深度彩色图像上点云的坐标数据，在深度彩色图像中确定点云的精确位姿数据，包括：

利用迭代最近点算法，根据公式

将使误差E(i,i+1)最小的旋转位移量Rd_i和平移位移量Td_i作为第i帧点云的精确位姿数据；

其中，在深度彩色图像中，是第i+1帧中与第k个点云距离最近的点云的坐标数据；第i+1帧中的第k个点云的坐标数据Dpc_(i+1)k是由第i帧中的第k个点云的坐标数据Dpc_ik，经过第i帧点云的旋转位移量R_i、平移位移量T_i变换后得到的；在迭代中以点云的初始位姿数据中的旋转位移量R0_i为旋转位移量R_i的初始值，以点云的初始位姿数据中的平移位移量T0_i为平移位移量T_i的初始值；n为第i帧中点云的数量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用所述点云的精确位姿数据，将所述深度图及彩色图像数据映射到统一的坐标系中，以得到三维全景模型，包括：

所述深度色彩图像数据还包括颜色数据；

根据以下变换公式：

Dpc_ik＝Rd_i^-1*Dpc_(i+1)k-Td_i,i＝m-1,m-2,…,1；

将所述深度彩色图像中点云的坐标数据逐级映射到第1帧深度彩色图像所在的坐标系中，得到所述深度彩色图像中的点云该坐标系中的坐标数据，m为采集的深度彩色图像的总帧数；

根据该坐标数据和颜色数据，构建三维全景模型。

6.一种室内场景三维建模的装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于：同步采集单线激光点云数据和深度图及彩色图像数据；

第一处理模块，用于：根据所述单线激光点云数据，确定点云的初始位姿数据；

第二处理模块，用于：根据所述点云的初始位姿数据和所述深度图及彩色图像数据，确定点云的精确位姿数据；

建模模块，用于：利用所述点云的精确位姿数据，将所述深度图及彩色图像数据映射到统一的坐标系中，以得到三维全景模型。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一处理模块还用于：

所述单线激光点云数据包括单线激光点云的坐标数据；

利用单线激光定位成图技术，根据所述单线激光点云的坐标数据，确定所述单线激光点云的旋转位移量和平移位移量；

将所述旋转位移量和平移位移量作为点云的初始位姿数据。