一种基于正态分布变换单元的点云平面分割方法技术

本发明专利技术公开了一种基于正态分布变换单元的点云平面分割方法，采用体素化网格表达点云空间，每个体素内的点云用正态分布进行描述得到正态分布变换单元。计算每个正态分布变换单元内点云的正态分布的数字特征，均值和协方差矩阵。对协方差矩阵进行特征值分解，得到三个特征值和特征向量，通过协方差椭球描述正态分布变换单元内点云分布的几何特征。将正态分布变换单元分为平面和非平面正态分布变换单元，以正态分布变换体素单元作为区域生长的基本单元，通过不断迭代生长最终得到位于同一平面的点云。最后运用迭代重权重最小二乘算法实现对点云平面的拟合，得到点云平面的法向量、平面范围参数。本发明专利技术速度快，同时可提高平面拟合的精度和稳健性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于正态分布变换单元的点云平面分割方法
本专利技术属于地图制图
，涉及一种三维激光点云平面提取的方法，特别涉及一种基于正态分布变换单元的点云平面分割方法。
技术介绍
激光扫描技术已经成为一种重要的测量数据获取手段，通过机载、地面、车载激光雷达获得城市环境的点云数据，可以快速实现对城市环境的观测，在快速发展的城市建设和管理中越来越起到重要作用。移动测量数据往往快速实时获取，观测效率高，数据量巨大。同时激光雷达也被广泛的应用在即时定位与制图、语义地图和物体识别等领域。利用移动激光测量设备实现室内环境的快速制图，满足日益增长的室内环境地图和导航的需要，成为当前的热门研究点。室内环境中的点云数据通常包含丰富的结构信息，比如屋顶、墙壁、地板在点云数据中都表现为平面几何特征。如何快速高效的提取这些平面结构信息是一项十分重要的工作。室内环境的平面特征对同时定位与地图构建(Simultaneouslocalizationandmapping，SLAM)和室内结构化三维模型构建都具有重要意义。目前有多种激光测量手段获取激光点云数据，包括机载激光测量(Airbornelaserscanning本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于正态分布变换单元的点云平面分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据输入的体素Voxel大小，将点云离散化为网格，采用体素化表达三维空间，每个体素对应规则网格中的小立方体；步骤2：当体素内的点数目大于α时，用正态分布描述每个体素内的点云的空间分布，计算每个体素单元正态分布的数字特征，包括均值gi和协方差矩阵∑；正态分布变换单元是采用正态分布描述的体素单元；利用协方差矩阵∑进行特征值分解，得到特征值λ1≤λ2≤λ3和对应的特征向量

【技术特征摘要】
1.一种基于正态分布变换单元的点云平面分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据输入的体素Voxel大小，将点云离散化为网格，采用体素化表达三维空间，每个体素对应规则网格中的小立方体；步骤2：当体素内的点数目大于α时，用正态分布描述每个体素内的点云的空间分布，计算每个体素单元正态分布的数字特征，包括均值gi和协方差矩阵∑；正态分布变换单元是采用正态分布描述的体素单元；利用协方差矩阵∑进行特征值分解，得到特征值λ1≤λ2≤λ3和对应的特征向量取特征值最小的特征向量作为正态分布变换单元的法向量ni；步骤3：根据设定的阈值te标记每个正态分布变换单元的几何特征为平面和非平面；步骤4：根据整个体素网格的行列高信息构造每个体素的近邻单元信息列表；步骤5：利用正态分布变换单元作为区域生长算法的基本单元，进行点云平面分割；步骤6：重复步骤5，选择新的种子单元进行迭代，直到所有的种子单元都已经遍历完毕；步骤7：当所有的种子单元都已经计算完毕，采用迭代重权重最小二乘方法拟合平面Ψ，提高平面拟合的精度和稳健性。2.根据权利要求1所述的基于正态分布变换单元的点云平面分割方法，其特征在于，步骤3中标记规则为：3.根据权利要求2所述的基于正态分布变换单元的点云平面分割方法，其特征在于：步骤5中，利用正态分布变换单元作为区域生长算法的基本单元实现点云平面分割；具体实现包括以...

【专利技术属性】
技术研发人员：李霖，杨帆，应申，朱海红，李大林，苏飞，左辛凯，梁一帆，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42