本发明专利技术涉及用于自动从对象集合的点云数据生成这些对象集合的三维表示的方法和设备。所述方法及装置将对象所占的空间分区为多个块体。若块体内的点大致共存于一个表面上，则该块体是指定的表面块体。将具有大致共面表面的表面块体整合为形成较大的表面块体。若块体内的点大致共存于一条线上，则该块体是指定的线块体。将具有大致共线的线块体整合为形成较大的线块体。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及用于自动从对象集合的点云数据生成这些对象集合的三维表示的方 法和设备。
技术介绍
实践证明，对现实世界的对象产生精确的三维（3D)计算机模型在考古学、建筑 学、土木与机械工程、地理测绘及诸多其他领域极具实用价值。在许多此类应用中，扫描仪 自动测量对象表面上的大量点，以产生表面点的3D "点云"。这种点云会包含超多数据，出 于这种原因及其他因素，该点云可能难以有效操作或处理用于并入到最终模型。由此，需将 点云数据转换成更易于操作的形式，例如转换成3D计算机辅助设计（CAD)模型格式。 点云数据的特性意指其分析角度并未在其他成像技术中呈现。举例而言，如磁共 振成像（MRI)及轴向计算层析成象技术（CAT)等医学影像技术扫描特定块体并从在所扫描 块体各点定义的连续密度值产生3D图像。然而，针对点云而言，点密度是到扫描仪位置和 扫描仪底座的距离和角度的函数，而并非表示对象的密度或其他属性。此外，所扫描块体中 大部分区域可能完全缺乏任何特征。目前，将点云数据发送至专业人员（或专家组），该专 业人员通过认知结构解释数据并手动生成已标识数据的3D模型。该过程尚有若干不足之 处。首先，完成这一过程需要大量人工时间，由此导致成本增加。其次，不同人员解释相同 的点云可能产生不同的3D模型。这种模型的使用者由此无法高度信赖其准确性。特别在 采用动态扫描仪导致点云数据扰动的情况下，普遍存在第二类问题。尽管动态扫描仪的干 扰较大，但由于其扫描区域大于静态扫描仪的范围，因此动态扫描仪与上述扫描技术相比 更为可取。而现有技术中公开的其他要求自动产生3D模型的设备另具其他缺陷。例如，US 8, 244, 026描述了一种用于处理地面扫描的光探测与测距（LIDAR)点云的设备。地面过滤 器滤除地面，从而在地面上延伸的特征能够得到标识。同时，自动式特征搜索及识别单元能 够识别与某一特征相关的点并将这些点替换为表示该特征的虚拟对象。这一设备利用地面 作为基准点，因而无法用于其它应用中。另外，仅在对象具有虚拟对象的情况下才能进行替 换，专业人员可能须手动监测结果或模型的更多异常特征。EP 1691335B1描述了一种用于 沿二维轮廓将表面拟合为点云的设备。其缺陷在于，必须首先以手动方式或通过某种自动 机构（不属于该专利技术的保护范围）确定轮廓。相比之下，本专利技术毋须提供二维或其他轮廓。 ClearEdge 3D制作的软件自动从点云提取特征。该软件可利用在W02010/042466 中所述的技术，其中从点云中提取一个或多个曲面片并将其用于确定对象的一个或多个主 轴。然而，在扫描的对象并不具备常规直线主轴的情况下则无法采用该方法，在分析动态扫 描仪生成的数据时尤其如此。实际上，ClearEdge 3D要求用户手动标识特征的初始版本， 随后自动标识其副本。
技术实现思路
本专利技术在权利要求书中所述的特征提供一种计算效率高且节省劳动力的解决方 案，其可用于但并非限定于将显著特征标识为现实世界的对象并将其替换为等效的虚拟场 景。此外，本专利技术的示例性实施方案充分说明能够从移动式扫描系统转换点云数据。 本专利技术需要频繁计算3x 3对称矩阵的特征值及相应的特征向量。借助Jacobi (雅 可比）的对角化方法即可实现这一过程，请参阅由G.H. Golub和C.F. van Loan所著并 由John Hopkins University Press (约翰霍普金斯大学出版社）所出版的"Matrix Computations (矩阵计算）"。然而，任何特征值和特征向量的其他有效计算方法若能正确 应对两个或全部特征值可能不够显著的情况，即可采用该方法作为替代。【附图说明】 通过所附权利要求书限定本专利技术的范围。结合下文和附图，本专利技术示例性实施方 案的其他的特点和优点得以进一步明确。 图1表示其中生成点云数据并将其转换成三维模型的示例性系统； 图2表示所述方法的主要步骤Ml至M12的流程图； 图3表示将立方体分类为包含共面点或共线点的示例性方法的步骤Al至A7的流 程图； 图4表示通过整合公共面上共面立方体以形成面立方体集合来标识表面的示例 性方法的步骤Bl至B24的流程图； 图5表示使属于面立方体集合的立方体平整化从而使其全部与公共面相交的示 例性方法的步骤Yl至Y8的流程图； 图6表示标识在其上形成面立方体集合边界的立方体的示例性方法的步骤Xl至 XlO的流程图； 图7表示围绕面立方体集合外部或围绕其内部空洞跟踪边界多边形的示例性方 法的步骤Zl至Z21的流程图； 图8表示标识边界多边形上云边界点位置的示例性方法的步骤Ul至Ull的流程 图； 图9表示将云边界点移动至与相邻面相交处的示例性方法的步骤Vl至V14的流 程图； 图10表示通过整合公共线上共线立方体以形成线立方体集合来标识线的示例性 方法的步骤Wl至W18的流程图； 图11表示将属于线立方体集合的立方体整合从而使其全部与公共线相交的示例 性方法的步骤Tl至T8的流程图； 图12表示从线立方体集合内部查找有限线段末端位置的示例性方法的步骤Sl至 S16的流程图； 图13是表示计算平面间距离的示例性方法的平面图； 图14是表示示例性多边扇形的平面图； 图15是表示跟踪面立方体集合的边界多边形的示例性方法的平面图； 图16是表示多边形上的下一边缘的两个可选位置的平面图； 图17是表示在点云边界在相交多边形内呈直线情况下计算云边界点的示例性方 法的平面图； 图18是表示在点云边界在相交多边形内呈非直线情况下计算云边界点的示例性 方法的平面图； 图19是表示存在一个以上候选云边界点的情况下计算云边界点的示例性方法的 平面图； 图20是表示将云边界点移动至平面交线上的示例性方法的透视图； 图21是在特定点云立方体集合上执行本文所述方法所产生的用于建筑场景的线 条图。【具体实施方式】 图1是表示根据本专利技术一示例性实施方案的设备总体布局的框图。扫描仪120包 括发射一系列激光脉冲的LIDAR扫描模块102。这些激光脉冲扫过目标对象104的表面，脉 冲从表面反射并由扫描模块中的传感器接收。扫描仪120中的处理模块106可由激光脉冲 的渡越时间计算到表面上点的距离并能够基于该距离数据生成点云。随后，点云数据108 在进一步处理之前可存储于点云数据库110中。在需要进一步处理时，将点云数据发送至 计算机112,在此点云处理模块执行用于将数据转换为3D表示118的方法。下文将详细说 明这种方法的示例。该方法完成后，3D表示118可作为数据文件存储于存储器114中并/ 或以可视形式输出。 这种3D表示能够用于众多不同应用中。例如，在汽车装配线场景中，可通过LIDAR 扫描仪扫描设计用于组装的不同部件。可将产生的点云转换为3D向量模型并能确定这些 部件是否能在特定公差内组装。在不采用如本专利技术所述自动技术的情况下，利用常规技术 将耗费大量人工时间才能获得精确的结果，这在计划时间内并不实用。 另一示例性应用涉及公路防撞护栏。许多公共部门对高速公路上的防撞护栏规定 了最低高度。为确保符合该规定，车载扫描仪会扫描公路的多个路段，以产生防撞护栏的点 云数据。该数据可转换为3D模型并确定护栏高度。同样，用于将数本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种用于将一个或多个对象的集合的点云数据转换为对象集合的三维表示的设备，其包括：用于将所述对象集合所占空间分区为多个块体的装置；用于确定每一块体内的点是否大致共存于一表面上的装置，其中所述块体是指定的表面块体，并且将点所共存的表面指定为该表面块体的表面；用于将大致共存于类似表面上的第一组多个相邻表面块体整合为一表面块体集合的装置，其中将所述类似表面标识为一较大表面；以及用于标识所述表面块体集合中的表面边缘块体集合的装置，该表面边缘块体集合包括所述表面块体集合中邻接由所述较大表面相交的空块体的块体。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...
【专利技术属性】
技术研发人员：乔治·斯科罗班斯基，
申请(专利权)人：阿瑞斯梅迪卡有限责任公司，
类型：发明
国别省市：英国;GB
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