基于结构光相机与隐式表面重建的室内建模

深度相机在室内建模领域中以其快速、精准、鲁棒的特性而备受青睐。然而,在实际应用中,深度相机在获取精准深度信息时面临诸多挑战,如环境光干扰、点云噪声众多以及深度缺值。针对上述问题,提出了一种新型的结构光神经隐式表面(SL-NeuS)重建方法。通过结合广泛的三维重建技术,包括多目立体视觉(MVS)、神经网络、神经辐射场和神经隐式表面(NeuS),克服了现有技术在室内建模中的局限性。特别地,利用基于可微分循环优化启发设计的同步定位和建图(DROID-SLAM)算法精确获取相机外参,并结合单目深度估计和单目法向估计先验信息,有效地实现了精确的室内三维建模。实验结果显示,SL-NeuS重建方法在不同深度相机的性能分析中表现优越,成功降低了环境光影响和光学失真对建模精度的干扰。应用该方法对各种室内场景进行建模,误差可控制在极小范围内,实现了高精度的室内三维重建。本方法不仅提高了室内建模的准确性,还大幅减少了训练时间,为数字建筑和数字导航等领域提供了重要的技术支持。

基于多传感器融合的机器人室内建图方法研究

设计了一种基于多传感器融合的室内建图方法,能够实现在包含玻璃物体的室内环境进行地图构建。主要利用激光雷达采集的数据和双目相机的数据进行特征级融合,再通过扩展卡尔曼滤波进行位姿融合;依据激光雷达对数据进行采集,利用参考阈值对疑似点进行判定;进一步使用双目视觉进行识别判定,实现多传感器融合建图。该方法可以提高局部定位能力和全局定位能力,解决传统Gmapping算法中对玻璃无法准确识别的问题。

基于声学脉冲响应的室内建图算法研究

由于室内环境下噪声及混响干扰造成声学脉冲响应(Acoustic Impulse Response,AIR)的波达时间(Time of Arrival,TOA)模糊,导致现有室内空间几何建图技术存在计算复杂等缺点,提出一种基于AIR可信度判断与霍夫变换结合的定位和建图一步完成的方法。该方法基于到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)迭代估计声源位置并计算准确的TOA,随后基于声收发设备与一阶反射TOA关于反射面的椭圆约束关系,结合可信度判断与霍夫变换,筛选可信低阶TOA以实现室内反射面的二维位置估计。蒙特卡洛仿真结果表明,在混响时间T60为0.1347 s、AIR误差标准差为22.7×10^-3 ms、大小为10 m×8 m×4 m复杂室内环境下,墙面定位平均距离误差为10.1 cm,平均角度误差为2.7958°。在大小为5.26 m×3.5 m×3.35 m的真实房间中,该方法可以实现声源与墙体位置的同时定位,完成规则盒型房间的二维地图重构,且墙面定位平均距离误差为2.6 cm,平均角度误差为2.17°。

基于数字孪生的室内外一体化建模仿真研究与验证

面对日趋复杂的网络架构,数字孪生技术将成为精准预测网络性能的有效手段之一。本文提出了一种基于数字孪生的室内外一体化建模仿真方法,通过结合使用建筑信息模型和地理信息系统技术,将室内外环境融合并实现场景孪生,萃取出无线信道特性并完成区域网络性能预测。最后通过将预测结果与实测结果进行对比,验证了基于数字孪生的室内外一体化建模方案对网络覆盖预测性能有显著提升作用。

面向室内空间智能的三维场景图表达与应用

现有室内三维场景表达聚焦于对象化的描述方法,其要素表达还停留在对象级语义理解层面,欠缺对室内场景复杂关系信息的显示表达。面向室内空间智能任务需求,亟需一个能够完整、准确描述室内要素几何、语义及关系,且具备语义检索和分析推理能力的结构化模型支撑。基于三维场景图基础理论,本文创新性地提出面向室内空间智能的三维场景图表达模型,系统性介绍了室内三维场景图要素层级化组织、几何表达、语义描述、关系描述方法,建立了一个可统一描述室内要素几何、语义及关系的室内三维场景图概念模型。同时,该图模型可以与现有的三维场景表达方法进行融合表达,具有良好的数据兼容性。最终,本文基于公开的IFC模型构建了完整且具有多层级关系信息的三维场景图模型,并且结合大语言模型通过复杂场景检索、拓扑分析等应用对该模型的应用能力、潜力及局限性进行了系统性探讨和分析。结果表明,室内三维场景图模型具备复杂计算和分析能力,可直接与大语言模型集成,通过简单的自然语言提示实现复杂的场景分析应用。

低成本二维激光传感器室内移动建图方法研究

随着机器人设备的广泛应用,室内自主建图作为设备行动的基础条件,也成为研究的热点。基于低成本的二维激光传感器,该文提出一种室内移动自主建图的方法。该方法通过在移动平台上安装低成本激光传感器获取单帧二维点云数据,采用DBSCAN方法对原始点云数据进行降噪预处理,结合点云近邻聚类并用线性最小二乘法拟合场景结构线段,经RMSE阈值验证确认后,再结合室内结构特点调整线段,最终实现室内自主建图。试验地点选择北京林业大学的四处室内场景,采用该方法采集和处理点云数据获得建图结果,同时手动测量进行比对。分析结果表明,室内自主建图所获得的室内结构线段长度平均绝对误差为3.69厘米,楼道宽度平均绝对误差为2.39厘米。该方法能够低成本实现室内移动建图,建图完整度较好,具有一定的可行性。

室内外一体化特色建筑三维建模与应用

倾斜摄影、激光点云技术广泛应用于三维(3D)模型的建设,在全面建设实景三维中国的关键时期,职能部门对基于三维模型的业务管理需求越来越多,三维模型单体化、对象化管理要求愈来愈迫切,测绘地理信息、实景三维技术在跨领域的应用潜力巨大。本文以特色建筑为研究对象,探讨了倾斜摄影测量和激光点云的多源三维模型融合、室内外一体化三维建模方法和应用方案,以室内外三维一体化的工作为典型案例,提出利用测绘技术、实景三维技术、“互联网+”等技术服务智能化管理平台的构建方式,为测绘地理信息发挥多行业支撑作用提供了一种新的应用模式。

面向全息位置地图的室内空间本体建模

全息位置地图是泛在网环境下以位置为核心实现多维时空动态信息关联,提供泛在空间信息智能服务的新型地图。其中,多维动态场景建模是全息位置地图创建位置本体,汇聚、关联、分析、传递和表达与位置相关的泛在信息的过程,同时也是全系位置地图基础数据建模的基础。本文面向全息位置地图室内多维动态场景建模需求,在室内空间语义划分的基础上,定义了室内空间语义概念、概念属性以及概念之间的关系集合,在此基础上提出面向全息位置地图的室内空间本体建模方法,并实现了一种室内空间本体建模工具。本文以武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室为实验场,利用室内空间本体建模工具进行实验,实验结果能够有效支持室内泛在信息的语义查询,验证了本文方法的可行性。

基于面元的机器人三维激光雷达室内实时定位和建图方法

为了满足室内服务机器人定位能力要求,在考虑室内环境结构化特征和激光雷达独特优势的基础上,提出了从雷达点云中提取面元表达环境以实现室内精确定位和建图的方法。对激光雷达的扫描线进行分割,通过计算分割段内各点的凸系数的连续性条件确定面元覆盖范围。定位和建图分为两个阶段,首先求解点云帧间运动,作为全局位姿的估计;其次对全局位姿进一步优化,依概率将帧面元融入地图。两个阶段均优化隐式移动最小二乘距离代价,而面元不确定模型则由激光雷达测量误差确定。最后,分别在空旷和狭窄两种场景下进行试验,结果表明,所提方法相对定位精度分别为0.022%和0.11%,地图一致性好、满足实时性要求。

建筑物室内空间建模研究综述

建筑物室内空间建模是地理信息、位置服务、智能建筑等领域关注的热点之一,是室内开展精细化、人性化、智能化应用与服务不可回避的问题。本文首先回顾了室内空间建模的发展现状,总结归纳了室内空间的四个显著特点,然后比较分析了三类常用室内空间建模方法的优缺点,最后重点介绍了CityGML,BISDM,IndoorGML,BIM四个数据模型的基本内容,并从不同角度进行了横向对比。

通过建模技术解决入职消防员倍力拉升系统室内教学难题

倍力拉升系统是高空山地救援中的重要绳索救援系统,也是绝大多数从下至上绳索救援中的必需组成部分和重要的教学内容。由于入职消防员理论基础和动手能力都十分薄弱,因此教员主要依靠户外的实景教学来达到教学效果。尤其是针对拉升角度这一重要理论和技术环节,教学基本以实景结合器材展示的方式来进行。本文立足消防救援队伍在高空山地救援的实战、竞赛和教学经验,阐述在外部疫情严峻或自然环境不利、无法开展实景教学时,通过室内建模的手段来达到与实景教学相似的学习效果并提出相关解决对策。

复杂室内图像的灭点检测与箱体重建方法

近年来,随着家居虚拟展示应用的推广,针对图像的室内场景建模技术成为研究和应用的热点。在图像理解的基础上,针对单张复杂室内图像提出了一套箱体建模方法。首先进行代表房间主轴方向的灭点检测,并通过分析影响灭点检测的因素,对灭点检测算法提出相应的改进,从而显著改善算法的执行效率和准确性。然后对图像的场景布局信息进行自动还原,并通过加入布局优化步骤,提高布局还原结果的准确率。最后利用灭点得到相机的内、外部参数,并以此为基础实现图像到三维模型的转换。实验表明,单张复杂室内图像的箱体重建方法能够快速地对图像场景进行分析,并恢复场景的箱体布局,满足虚拟重建的需要。

基于模板替换的室内场景建模方法研究

当前,室内场景建模相关研究已经取得很多进展,特别是基于多视角融合的建模框架与基于单视角的建模框架的提出,增强了机器人的环境感知能力。但仍然存在以下不足:①基于多视角融合的建模方式预处理时间长,建模完成后需线下优化过程,不能满足特定条件下的建模需求;②基于单视角的建模算法输出一般为体素,建模质量较低,信息缺失严重,对于场景细节无法精确刻画,难以满足机器人交互的要求。特提出一种基于模板替换的室内场景建模方法研究。首先,预处理由设备采集到的三维点云场景,分割出存在点云缺失的单个对象,并利用虚拟扫描技术采样对象表面点并计算法向量与曲率。采用八叉树网格结构,将点云的法向量与曲率信息分别存入网格中,再利用卷积神经网络(CNN)提取高维特征向量,将其与数据库中三维对象特征进行欧氏距离比较,得到检索序列。从序列中挑选出最相似的对象,利用迭代就近点(ICP)配准方法,与扫描场景进行配准,完成场景优化。对提出的网络模型在2个基准数据集上进行测试并表现出良好的性能。

基于Cityengine平台的CGA规则室内三维建模方法研究

随着三维数字城市建设的兴起和不断发展,3D GIS技术逐渐被人们所重视,多种三维建模软件也已被大量应用在三维数字城市的设计和创建中。首先通过与传统建模软件的对比,分析了Cityengine城市引擎软件在快速批量建模和与GIS软件数据交互方面的优点,同时也指出了Cityengine在建筑物室内场景方面缺乏对建模规则的研究。因此本文利用二维GIS几何数据作为模型的底面基础数据,借助Cityengine软件特有的CGA语法编写规则文件,对Cityengine平台下创建建筑物室内三维场景的方法进行了初步探究。通过对该方法的研究旨在使三维室内外场景形成良好的整体,弥补之前Cityengine只能对大场景进行外部批量建模而缺乏对内部模型研究的不足,扩展Cityengine在三维建模领域的应用范围,为智慧城市的创建设计以及可视化分析提供了新的手段。

基于案例库的室内区域自动布局方法

为了在复杂的室内空间中自动生成合理的家具布局,提出基于案例库的室内区域自动布局方法.首先从案例库中抽取先验知识,训练布局预测模型;然后将布局问题的硬约束和布局预测模型相结合,构造能量函数,以描述室内功能区域布局的合理程度;最后在目标空间中通过随机优化的方法对能量函数进行优化求解.实验结果表明,在没有提前设定布局约束的情况下,该方法能在复杂的室内空间中生成较合理的家具布局.

一种用于制定多层多出口的室内应急疏散规划的方法

随着城市化进程的深入,建筑物结构的复杂程度及人员密度不断提高,室内场所人员的应急疏散成为一个重要的研究课题。已有的分阶段性疏散算法能够接近理论上的最短疏散时间,保证所有人员的疏散路线都是最短路径,并且可以有效避免拥堵,但其仅适用于道路网络。本文从使其适应室内建模及大量疏散人员的角度出发,对该算法进行改进,由单层单出口道路网络改进为多层多出口的室内空间网络,并以实际案例进行验证并同时模拟疏散过程。结果显示,该方法能有效缩短疏散时间并避免拥堵,达到安全快速疏散的目的,可以为有关部门在规划或救灾中提供决策支持。

服务于智慧城市的3维地理信息建设和应用研究

以智能感应、互联互通为主要特征的智慧城市已经成为一些城市的重要发展目标。本文立足于城市3维地理信息特点,分析了智慧城市建设对3维地理信息的需求,提出城市3维地理信息的建设和管理的方法,并以上海市地理信息公共服务平台为载体探讨了3维地理信息在多个领域的应用,使其成为推进智慧城市建设有效途径之一。

室内混合智能定位系统仿真平台框架研究

针对室内场景中实验环境搭建困难、鉴定评估样本少、实际系统与仿真系统需相互检验等问题,在介绍室内混合智能定位系统的基础上,研究了利用仿真技术搭建虚拟仿真实验环境。构建了室内混合智能定位系统仿真平台的体系结构和层次结构,论述了仿真平台涉及的理论模型及算法,并介绍了构建仿真平台的相关关键技术。研究结果能为用户提供一个具备环境建模、信号模拟、调度控制、可视化显示、数据存储、系统间交互等要素的室内混合智能定位仿真平台框架,为后续平台集成测试提供指导。

基于无轨导航的室内机器人路径规划及实现

为实现室内机器人的无轨导航并提高人机交互性能,设计一种基于无轨导航与边缘计算的室内机器人控制系统.控制系统由上位机和下位机两部分组成:上位机搭载Linux操作系统,在机器人操作系统(robot operating system,ROS)下使用Karto算法完成同步定位与建图(simultaneouslocalization and mapping,SLAM),实现路径规划导航和避障,采用单目相机与YOLOv4算法识别前方物体,并向云端实时上传工作状态;下位机使用STM32单片机主控,从上位机获取电机转速信息,结合转速编码器实现电机PID控制,并通过转速反馈和惯性测量单元(inertial measurementunit,IMU)获取机器人里程计信息后实时上传给上位机.试验表明,机器人可实现室内全局建图、无轨导航、动态避障和物体识别.与传统循迹机器人相比,无轨导航机器人具有良好的柔性和泛用性.

轻量化室内应急疏散信息发布系统研究

室内应急疏散信息对于室内发生紧急情况时的应急处置以及人员逃生非常重要。针对目前室内应急疏散信息存在现势性差、表达方式简单、发布范围小、发布不及时以及不易被关注等问题,设计并开发了一种基于WebGL网络三维可视化技术的轻量化室内应急疏散信息发布系统。该系统以建筑物室内三维模型、室内路径网络为数据源,采用一种多出口室内应急疏散路径规划算法进行逃生路径规划和疏散分区,基于WebGL来搭建轻量化信息发布平台。实验结果表明,该系统能够高效生动地发布室内应急疏散信息,且具有良好的跨平台性,大大提升了人们访问应急疏散信息的便捷性和对安全疏散信息的理解深度。