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学校代号：l0532
学子_c亍：号：S31l UUy009W3WjJ1
湖南大学工程硕士学位论文
于TOF相机的三维点云
基地 图创建和可视化研究
学位申请人姓名：
导师姓名及职称：
余洪山副教授
段峰高级工程师
电气与信息工程学院
控亟』工理
论文提交日期：
论文答辩日期：
答辩委员会主席：
．一一．”
Researchon
Robot3DPointCloud
Visualization
Map-building
withTOFCamera
B．E． HunanUniVersity 20
Athesissubmittedin
satisfactionofthe
Requirements
Engineering
Engineerin
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基于海量点云的三维模型快速重建技术研究
【摘要】：计算机的相关技术在不断进步,逆向工程已经成为了快速三维重构的主要技术之一,是目前科研与生产上的热门。逆向工程已被广泛地应用于兵器制造、飞行器制造、模具制造等领域。逆向工程的关键技术是依据所获得的海量点云数据对实物模型进行三维模型重构。若想对模型进行三维模型重构,第一步实物表面的原始数据需要被快速并准确地采获,接着在此基础上,对实物进行高质量的三维模型重构。
对于海量点云数据的获取,很重要的一种方式是使用三维数码扫描仪,目前主流的扫描仪分为光学三维扫描仪与激光三维扫描仪两种。若想对点云数据进行进一步的计算与分析,需要首先对其进行三维建模。通过对其所对应三维模型进行计算并分析,从而可以获得被摄物体的几何、空间等属性。可以说,对激光点云数据的分析精度与准确度,主要依赖于对激光点云数据进行三维建模的质量,因此目前对激光点云数据进行三维建模是国内外学者在激光扫描数据应用领域的研究重点之一。为了克服传统通过内插激光点云数据离散点云生成三角网的建模方法的不足,本文提出了一种构建空间三角网的思路与具体实现方法。具体思路如下:首先,从离散点云{ }P =P_1 , P_2 ... P_n中任意选择点作为球心点{ }C_i ,根据给定参数:球面重合度与球面拟合误差T_q、T_(error) ,在每个球心点c建立最优半径为r的球面;根据球面的二维投影,寻找被包含在球面内的从属点。如此循环,当所有的离散点都被建立的球面包围后,得到一个覆盖所有离散点云p的球面互相连接的最优球面表层,根据球面的重合度,分析球面的交叉点,对于符合要求的,选择为三角网顶点的点云,连接这些点,得到三角形,最后得到空间三角网模型。这个方法可以人工控制球面的重合度和拟合精度,并可有过滤噪声点,修复清晰边沿和锐角转角的重建模型。保证三角网的纵横比达到最优比例。填补网格模型的小漏洞,过滤非流形的三角形。
在对激光点云进行高水平的三维模型重构后,可以在此基础上对目标物体进行计算与分析,从而实现物体特征提取。本文在平面扩展法与人工智能语义的基础上,提出了一种基于语义的特征提取方法,首先使用平面扩展法对激光点云进行几何分类,生成激光点云面片并对其标号,接着提取面片的轮廓线并计算每个面片的几何属性及面片间拓扑关系,最后利用人类知识定义语义约束集并进行特征提取。尽管该方法并不限定可以提取哪几种特征,本文试验中定义并提取出地面、建筑屋顶和交通车辆三种特征类型。
【关键词】：
【学位授予单位】：北京理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2011【分类号】：TP391.41【目录】：
摘要5-7Abstract7-11第1章 绪论11-19 1.1 三维模型快速重建技术的研究背景11-12 1.2 三维模型快速重建技术的研究现状12-16
1.2.1 预处理点云数据12
1.2.2 多边形网格建立12-14
1.2.3 数据分割14-15
1.2.4 曲面拟合15-16 1.3 三维激光扫描仪工作原理16-17 1.4 本文的研究内容和组织结构17-19第2章 相关技术简介19-23 2.1 LiDAR 技术简介19
2.1.1 LiDAR 技术原理19
2.1.2 机载LiDAR 的支持技术19 2.2 QT 工作机制19-20 2.3 OPENGL 类库和OPENCV 类库20-23
2.3.1 OPENGL 简介20-21
2.3.2 OPENCV 简介21-23第3章 海量激光扫描数据的存储方法研究23-29 3.1 激光扫描数据格式简介23 3.2 仪器自定义格式介绍23-24 3.3 通用格式介绍24-29第4章 激光点云数据的三维建模29-45 4.1 德劳内（Delaunay）三角网的定义与性质30-32
4.1.1 德劳内（Delaunay）三角网的定义30-31
4.1.2 经典德劳内（Delaunay）三角剖分算法31-32 4.2 生成空间三角网方法研究32-41
4.2.1 K-D Tree 简介34-35
4.2.2 邻域搜索散乱点云数据方法研究35-36
4.2.3 分配点云权重和单位法向量方法研究36-37
4.2.4 建立球面表层方法研究37-38
4.2.5 判别三角网顶点方法研究38-39
4.2.6 平滑和过滤三角网方法研究39-41 4.3 生成三角化三维模型效果展示41-45第5章 基于语义的特征提取方法研究45-57 5.1 基于语义的特征提取方法流程46-47 5.2 基于语义的特征提取原理47-48 5.3 激光点云数据的几何分类48-51 5.4 平面轮廓线提取51-53 5.5 分割片特征计算53-55 5.6 特征提取与效果展示55-57结论57-59参考文献59-62攻读学位期间发表论文与研究成果清单62-63致谢63
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皋于TOF相机的三维点云地图创建与可视化研究 摘 要 为了保障移动机器人在复杂未知环境下安全可靠、高效地运动和作业，首先
必须实时构建环境地图。随着三维空间测量技术的发展，利用三维空间信息来创
建环境三维地图成为一种新的发展趋势，促进了移动机器人在复杂空间中作业能
力的提高。而移动机器人应用场合越来越复杂，相应地要求具备更高的自主性和
智能化水平。因此，对移动机器人环境地图构建提出了更高要求。为此，本文针
对三维SLAM点云地图创建中的关键技术难题采用轮式移动机器人搭载三维TOF
相机和陀螺仪等环境空间感知和位姿传感器，实时采集环境三维空间信息和机器
人运动信息，开展基于三维点云的移动机器人三维SLAM点云地图的创建与可视
化研究。 论文根据TOF三维相机获取的三维点云数据特点，首先研究了基于ICP算法
的点云匹配实现，通过大量试验，分析了空间变化范围、采样模板等因素对场景
中点云匹配精度和实时性的影响。在此基础上，论文给出了基于KD树算法的改
进ICP点云匹配处理实现，试验表明该方法在同等条件下可有效提高计算速度。 论文为满足场景三维地图创建需求，结合TOF三维相机和里程计实时获取的
场景三维点云信息和机器人粗略运动信息，给出了基于ICP算法的三维点云地图
创建方案，分析了三维地图创建过程中的误差，并提出了解决方案。论文在实验
室场景完成了实际场景的三维地图创建，验证了本文方法的可行性和有效性。 Inventor三维 论文依托上述理论研究，基于VC．net开发平台，结合用Open
可视化技术独立开发了移动机器人三维点云地图创建软件系统，实现了移动机器
人三维点云地图的实时在
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