一种建筑信息模型生成方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种建筑信息模型生成方法和系统。该建筑信息模型生成方法包括：通过法向估计、法向聚类和点云分割，从建筑物的室内三维点云模型中区分出位于建筑物的边缘区域的边缘点、位于建筑物的角点区域的角点、以及位于建筑物的平面区域的平面点；以及通过边缘点分析、角点分析和平面点分析，区分出室内三维云模型中位于建筑物的精确边缘的边缘点、位于建筑物的精确墙角的角点、以及位于建筑物的墙面、天花板、以及地面的平面点的数据，生成建筑物的建筑信息模型。本发明专利技术的建筑信息模型生成方法和系统可以生成具有建筑物的真实尺寸信息的高精度BIM，从而可以为室内导航提供高精地图，实现对不同机器人的精准的多机调度。

A method and system of building information model generation

【技术实现步骤摘要】
一种建筑信息模型生成方法和系统
本专利技术涉及计算机领域，更具体地涉及一种建筑信息模型生成方法和系统。
技术介绍
建筑信息模型(BIM)是一种工程建筑施工前的设计信息。BIM的核心是通过建立工程建筑的三维模型，利用数字化技术为工程建筑提供完整的建筑信息。BIM不仅仅只是一个设计样式，其中的房屋尺寸、墙板和门窗位置等信息能够用于指导工程建筑的整个施工阶段。在施工过程中，BIM与真实施工结果之间难免存在一定差异。施工过程中，工人不得不添加额外的测量手段去修正两者之间的差异。随着智能制造的提出，机器人逐渐进入到建筑行业。由于工地环境比较复杂，机器人在建筑物内运动和工作时，需要高精度的BIM作为导航和指引。由于BIM与真实施工结果之间存在差异，直接使用BIM引导机器人在工程环境中进行作业会存在较大问题。三维重建技术是一种利用三维传感器对现实物体的三维信息进行数字化，以得到物体的三维重建模型的技术。针对室内的三维重建点云模型的研究成果相对较多，目前已经能够快速获取亚毫米级的室内三维重建点云模型。亚毫米级精度的三维重建点云模型能够基本满足建筑施工中的所有测量需求。三维重建点云模型中存储的是每个点的三维坐标，点与点之间相互独立。如何从独立的点坐标中提取出房屋的结构信息，生成高精度的BIM存在一定困难。
技术实现思路
鉴于此，本专利技术提供了一种新颖的建筑信息模型生成方法，包括：通过法向估计、法向聚类和点云分割，从建筑物的室内三维点云模型中区分出位于所述建筑物的边缘区域的边缘点、位于所述建筑物的角点区域的角点、以及位于所述建筑物的平面区域的平面点；以及通过边缘点分析、角点分析和平面点分析，区分出所述室内三维云模型中位于所述建筑物的精确边缘的边缘点、位于所述建筑物的精确墙角的角点、以及位于所述建筑物的墙面、天花板、以及地面的平面点的数据，生成所述建筑物的建筑信息模型。作为本专利技术进一步的改进，所述法向估计采用的方法为：找出与所述室内三维点云模型中的每个点p相邻的k1个邻域点；对所述k1个邻域点进行平面拟合，并以拟合出的平面的法向方向作为所述点p的法向估计值。作为本专利技术进一步的改进，k1个邻域点拟合出的平面的平面方程为：ax+by+cz+d＝0，则平面参数a、b、c就是该拟合出的平面的法向方向；其中，k1个邻域点组成的邻域点集的协方差矩阵M采用下式表示：对协方差矩阵M进行奇异值分解，得到三个特征向量和三个特征值，其中，该三个特征值和三个特征向量之间一一对应，最小特征值对应的特征向量就是(xi、yi、zi)坐标所在平面的法向方向，即是上述平面方程的平面参数a、b、c。作为本专利技术进一步的改进，所述法向聚类采用的方法为：找出所述室内三维点云模型中与每个点p相邻的k2个邻域点，k2>k1；将所述k2个邻域点的法向估计值映射到高斯球面上，并基于所述高斯球面上点与点之间的距离对所述k2个邻域点的法向估计值进行聚类，确定k2个邻域点的法向估计值的聚类个数。作为本专利技术进一步的改进，所述点云分割采用的方法为：基于所述k2个邻域点的法向估计值的聚类个数，确定所述点p为位于所述建筑物的边缘区域的边缘点、位于所述建筑物的角点区域的角点、还是位于所述建筑物的平面区域的平面点。作为本专利技术进一步的改进，当所述k2个邻域点的法向估计值的聚类个数为1时，确定所述点p为位于所述建筑物的平面区域的平面点；当所述k2个邻域点的法向估计值的聚类个数为2时，确定所述点p为位于所述建筑物的边缘区域的边缘点；当所述k2个邻域点的法向估计值的聚类个数为3以上时，确定所述点p为位于所述建筑物的角点区域的角点。作为本专利技术进一步的改进，所述边缘点分析采用的方法为：基于所述点云分割得到边缘点点集，所述边缘点点集中每个边缘点对应的法向估计值即为该边缘点所在的平面方程，确定构成建筑物的边缘的两个相交平面，两个平面相交的交点即为位于所述建筑物的精确边缘的边缘点。作为本专利技术进一步的改进，所述角点分析采用的方法为：基于所述点云分割得到角点点集，所述角点点集中每个角点及其相应的法向估计值即为该角点所在的平面方程，三个平面相交的交点即为位于所述建筑物的精确墙角的角点。作为本专利技术进一步的改进，所述平面点分析采用的方法为：基于所述点云分割得到平面点点集，所述平面点点集中每个平面点对应的法向估计值即为该平面点所在的平面方程，利用建筑物的天花板和地面的法向方向与坐标系的Z轴平行以及建筑物的墙面的法向方向与坐标轴的Z轴垂直的特性区分出位于建筑物的墙面，然后利用位于建筑物的天花板的平面点的三维坐标(X,Y,Z)中的Z值高于位于建筑物的地面的平面点的Z值的特性区分出建筑物的天花板和地面。作为本专利技术进一步的改进，生成所述建筑物的建筑信息模型后，还包括：分别基于所述室内三维云模型中位于所述建筑物的墙面、天花板、地面的平面点的数据，获取所述建筑物的墙面、天花板、以及地面的属性信息；将所述建筑物的墙面、天花板、以及地面的属性信息添加到所述建筑信息模型中。作为本专利技术进一步的改进，所述建筑物的墙面的属性信息包括所述建筑物的墙面的平整度信息、是否存在螺杆洞的信息、以及螺杆洞空间位置信息中的一者或多者；所述建筑物的天花板的属性信息包括所述天花板上超过指定阈值的拼接缝的位置信息；所述建筑物的地面的属性信息包括所述建筑物的地面的凹凸变化信息和平整度信息中的一者或多者。本专利技术还提供了一种建筑信息模型生成系统，包括：点云分割模块和结构分析模块，所述点云分割模块被配置为：通过法向估计、法向聚类和点云分割，从建筑物的室内三维点云模型中区分出位于所述建筑物的边缘区域的边缘点、位于所述建筑物的角点区域的角点、以及位于所述建筑物的平面区域的平面点；所述结构分析模块，被配置为：通过边缘点分析、角点分析和平面点分析，区分出所述室内三维云模型中位于所述建筑物的精确边缘的边缘点、位于所述建筑物的精确墙角的角点、以及位于所述建筑物的墙面、天花板、以及地面的平面点的数据，生成所述建筑物的建筑信息模型。本专利技术的有益效果：1、根据本专利技术实施例的建筑信息模型生成方法和系统可以生成具有建筑物的真实尺寸信息的高精度BIM模型，从而为实现对于机器人在建筑物内的高精度导航提供了基础。2、根据本专利技术实施例的建筑信息模型生成方法和系统可以从室内三维点云模型中区分出位于墙面、天花板和地面的点云，针对每个墙面的点云数据，分析墙面的平整度、是否存在螺杆洞及螺杆洞空间位置，针对天花板点云数据，检测天花板上是否存在高低变化超过1mm的拼接缝，定位拼接缝的位置信息，针对地面点云数据，分析地面点的凹凸变化及平整度，用来指引地面整平和地板铺贴等房屋装修工作，进而将不同结构的点云分析结果附着在高精BIM模型上，可以为后续自动化房屋装修工作起指引作用。附图说明通过参照附图详细描述其示例实施例，本公开的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。下面描述的附图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种建筑信息模型生成方法，其特征在于，包括：/n通过法向估计、法向聚类和点云分割，从建筑物的室内三维点云模型中区分出位于所述建筑物的边缘区域的边缘点、位于所述建筑物的角点区域的角点、以及位于所述建筑物的平面区域的平面点；以及/n通过边缘点分析、角点分析和平面点分析，区分出所述室内三维云模型中位于所述建筑物的精确边缘的边缘点、位于所述建筑物的精确墙角的角点、以及位于所述建筑物的墙面、天花板、以及地面的平面点的数据，生成所述建筑物的建筑信息模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种建筑信息模型生成方法，其特征在于，包括：
通过法向估计、法向聚类和点云分割，从建筑物的室内三维点云模型中区分出位于所述建筑物的边缘区域的边缘点、位于所述建筑物的角点区域的角点、以及位于所述建筑物的平面区域的平面点；以及
通过边缘点分析、角点分析和平面点分析，区分出所述室内三维云模型中位于所述建筑物的精确边缘的边缘点、位于所述建筑物的精确墙角的角点、以及位于所述建筑物的墙面、天花板、以及地面的平面点的数据，生成所述建筑物的建筑信息模型。


2.如权利要求1所述的建筑信息模型生成方法，其特征在于，所述法向估计采用的方法为：
找出与所述室内三维点云模型中的每个点p相邻的k1个邻域点；
对所述k1个邻域点进行平面拟合，并以拟合出的平面的法向方向作为所述点p的法向估计值。


3.如权利要求2所述的建筑信息模型生成方法，其特征在于，k1个邻域点拟合出的平面的平面方程为：ax+by+cz+d＝0，则平面参数a、b、c就是该拟合出的平面的法向方向；
其中，k1个邻域点组成的邻域点集的协方差矩阵M采用下式表示：



对协方差矩阵M进行奇异值分解，得到三个特征向量和三个特征值，其中，该三个特征值和三个特征向量之间一一对应，最小特征值对应的特征向量就是(xi、yi、zi)坐标所在平面的法向方向，即是上述平面方程的平面参数a、b、c。


4.如权利要求2所述的建筑信息模型生成方法，其特征在于，所述法向聚类采用的方法为：
找出所述室内三维点云模型中与每个点p相邻的k2个邻域点，k2>k1；
将所述k2个邻域点的法向估计值映射到高斯球面上，并基于所述高斯球面上点与点之间的距离对所述k2个邻域点的法向估计值进行聚类，确定k2个邻域点的法向估计值的聚类个数。


5.如权利要求4所述的建筑信息模型生成方法，其特征在于，所述点云分割采用的方法为：
基于所述k2个邻域点的法向估计值的聚类个数，确定所述点p为位于所述建筑物的边缘区域的边缘点、位于所述建筑物的角点区域的角点、还是位于所述建筑物的平面区域的平面点。


6.如权利要求5所述的建筑信息模型生成方法，其特征在于，
当所述k2个邻域点的法向估计值的聚类个数为1时，确定所述点p为位于所述建筑物的平面区域的平面点；
当所述k2个邻域点的法向估计值的聚类个数为2时，确定所述点p为位于所述建筑物的边缘区域的边缘点；
当所述k2个邻域点的法向估计值的聚类个数为3以上时，确定所述点p为位于所述建筑物的角点区域的角点。


7.如权利要求2所述的建筑信息模...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓辉，
申请(专利权)人：广东博智林机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44