基于2D激光和TOF相机的室内环境3D建图算法

室内环境3D建图技术在移动机器人领域得到了广泛的应用,但由于三维环境可能存在低纹理的情况,建图与定位的精度面临挑战。为此,提出了一种基于2D激光和TOF相机的室内环境3D建图算法,首先,使用Karto SLAM构建2D占用栅格地图;然后,移动机器人再次扫描三维环境,当移动机器人的行走距离差值、偏航角度差值或与上一次重定位时间间隔达到阈值,使用实时相关性扫描匹配算法进行重定位,同时TOF相机采集一帧三维点云数据;最后根据移动机器人系统坐标系的转换关系构建三维点云地图。由于点云地图的存储十分占用内存空间,当机器人位姿估计存在误差时,会导致点云地图明显重叠,将点云地图转换成了OctoMap。所提出的建图算法在不同的环境中进行了实验,并验证了该算法的有效性。

浅析室内效果图和虚拟现实3D建模的差异

如今主流的3D建模工具主要有3Ds Max,虚拟游戏引擎工具方面则是以Unity 3D为代表,首先室内设计效果图方面,3D建模有相应的特点与要求,室内虚拟现实展示方面对3D模型也有相对应的要求和规范,本文着重对比分析两者3D建模中单位设置与命名方式的不同,模型面数、模型质量、比例等方面的差异。

3D SLAM背包式扫描仪在旧建筑改造辅助测量中的应用

基于3D同步定位与建图(3D simultaneous localization and mapping,3D SLAM)技术的背包式扫描仪,以旧建筑地下室和地上主体改造辅助测量项目为依托,介绍了该项目的作业流程,并利用人工量尺方式对点云量测结果进行精度评定,结果表明,所取得成果精度约为0.02 m,基本能满足一般工程测量精度需求。同时,实验验证了3D SLAM技术在特定场景下的可行性及优越性。