[发明专利]三维建模方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种三维建模方法，其特征在于，包括：

采集当前测量站点的第一三维点云数据和第二三维点云数据，基于所述第一三维点云数据和所述第二三维点云数据融合得到所述当前测量站点的当前三维点云数据；

获取测量装置在所述当前测量站点的当前定位信息，其中，所述测量装置包括不同类型的第一传感器和第二传感器，所述第一三维点云数据由所述第一传感器采集得到，所述第二三维点云数据由所述第二传感器采集得到；

获取与所述当前测量站点相邻的前一测量站点的相邻三维点云数据和相邻定位信息，并根据所述当前定位信息和所述相邻定位信息，对所述当前三维点云数据和所述相邻三维点云数据进行配准，得到三维建模数据；

所述根据所述当前定位信息和所述相邻定位信息，对所述当前三维点云数据和所述相邻三维点云数据进行配准，得到三维建模数据，包括：

根据所述当前定位信息和所述相邻定位信息，对所述当前三维点云数据和所述相邻三维点云数据进行初始配准；

对初始配准结果进行精确配准，得到三维建模数据；

所述对初始配准结果进行精确配准，得到三维建模数据，包括：

根据初始配准后的已配准三维点云数据，生成所述当前测量站点的当前全景RGB图像和当前全景深度图像，并根据所述当前全景RGB图像、所述当前全景深度图像和所述前一测量站点的相邻全景RGB图像进行特征提取和匹配；

根据特征提取和匹配的结果，得到三维建模数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集当前测量站点的第一三维点云数据，包括：

获取所述第一传感器在当前测量站点采集到的各个旋转角度上的RGB图像和深度图像，并根据所述第一传感器的内参分别求解各所述旋转角度上的所述深度图像在所述RGB图像对应处的第一三维坐标；

根据各所述第一三维坐标得到第一三维点云数据，其中，所述第一三维点云数据的第一坐标系的原点为所述第一传感器的光心的位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述内参为所述第一传感器在x方向上的焦距f_x和y方向上的焦距f_y，以及所述RGB图像的中心像素坐标(c_x，c_y)，所述深度图像在(x_d，y_d)处对应的所述第一三维坐标为：

其中，Depth(x_d，y_d)为所述深度图像在(x_d，y_d)处的像素值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集当前测量站点的第二三维点云数据，包括：

获取所述第二传感器在当前测量站点采集到的各个旋转角度上的第二三维坐标，并根据各所述第二三维坐标得到第二三维点云数据，其中，所述第二三维点云数据的第二坐标系的原点为所述第二传感器的光心的位置。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一三维点云数据和所述第二三维点云数据融合得到所述当前测量站点的当前三维点云数据，包括：

根据预先标定的所述第一传感器和所述第二传感器间的外参，将所述第二三维点云数据转换到所述第一三维点云数据的第一坐标系中，并基于经坐标转换后的所述第二三维点云数据得到所述当前测量站点的当前三维点云数据，其中，所述外参是所述第二传感器相对于所述第一传感器的旋转矩阵和平移矢量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述第二三维点云数据转换到所述第一三维点云数据的第一坐标系中，包括：

通过以下公式计算得出所述第二三维点云数据在所述第一三维点云数据的第一坐标系下的已转换三维坐标P＝(X_Depth，Y_Depth，Z_Depth)：

P＝R*Q+t，其中，Q＝(X_Lidar，Y_Lidar，Z_Lidar)为所述第二三维点云数据在所述第二三维点云数据的第二坐标系下的未转换三维坐标，R为所述旋转矩阵，t为所述平移矢量。