CN106485785B - 一种基于室内三维建模和定位的场景生成方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及三维场景生成技术领域，提供了一种基于室内三维建模和定位的场景生成方法，包括：1、建立室内三维模型；2、部署室内定位信标；3、生成机器人拍摄点位置；4、室内全景照片拍摄：5、室内三维场景自动贴片；还提供了一种基于室内三维建模和定位的场景生成系统。本发明的有益效果为：借助室内三维建模、室内定位、机器人和全景摄像等技术，快速联动地架构起室内建筑三维信息，生成室内定位点位图，在此基础上精确选取机器人拍摄点，确保室内三维场景的迅速精确生成，解决了依靠人为判断选取拍摄位置造成的场景重构精度不高的问题，保障了拍摄位置最佳定位，使得室内三维场景生成更加高效；方法合理易行，应用前景广阔。

Description

一种基于室内三维建模和定位的场景生成方法及系统

技术领域

本发明涉及三维场景生成技术领域，特别涉及一种基于室内三维建模和定位的场景生成方法及系统。

背景技术

我国城市化进程飞速发展，城市建设的复杂性和信息时代的严峻要求，使得城市发展需要注入新的活力，数字城市概念的提出为未来城市信息化的发展指明了方向。城市信息化能够实现城市信息共享以及综合利用，促进城市信息一体化，提高社会保障、提升政府工作职能和促进企事业单位的信息化等，从而提高社会生产力和改善人类生活水平。三维数字城市能够建立虚拟的城市地理信息环境，给予真实感的地理场景信息，有利于城市建设中复杂问题的解决。

作为三维数字城市的重要组成部分，加上人类大部分时间都是在室内活动，对于室内的三维场景信息获取显得尤为重要，三维场景信息能够帮助我们更加详细地了解相应的室内环境信息，在城市规划、大型综合体导购、室内灾害救援等领域有着重要的作用，因而三维实景重构问题一直受到相关研究者和企事业单位的关注和探讨。

目前，有提出利用激光雷达和飞行器来实现三维实景的重构，在空旷区域以及复杂环境有一定的应用，但是激光扫描设备价格比较昂贵、数据量大、操作复杂和计算量比较高；此外，对于多楼层的大型综合体建筑，飞行器在楼道等狭窄区域不易控制，容易碰壁造成损坏；有提出利用微软发布的Kinect实现三维场景的重构，其在单一物体的重构上有一定效果，但是无法满足多物体的室内场景渲染；有提出在此基础上，利用ICP方法实现三维场景的重构，但是由于受限于内存的原因，此方法也有一定的局限性；也有提出双层配准方法实现三维场景重建，但是在拍摄位置选择上没有进行精确定位，在三维场景的重建效果上存在一定的缺陷。

发明内容

本发明的目的就是克服现有技术的不足，提供了一种基于室内三维建模和定位的场景生成方法及系统，借助室内三维建模、室内定位、机器人和全景摄像等技术，快速联动地架构起室内建筑三维信息，生成室内定位点位图，在此基础上精确选取机器人拍摄点，确保室内三维场景的迅速精确生成，解决了依靠人为判断选取拍摄位置造成的场景重构精度不高等技术问题，保障了拍摄位置最佳定位，使得室内三维场景生成更加高效，同时提高了三维场景重构的精度。

本发明一种基于室内三维建模和定位的场景生成方法，包括如下步骤：

步骤一、建立室内三维模型：根据建筑物CAD图提供的信息，架构起精确的建筑物室内三维框架模型；

步骤二、部署室内定位信标：根据建筑物室内平面结构的特点，生成室内定位点位图，在所述定位点位图上部署定位信标；

步骤三、生成机器人拍摄点位置：通过对建筑物室内框架图的室内特征信息进行反向推演，计算出所述机器人拍摄点位置；借助步骤二中部署的定位信标实时判断所述机器人是否精确到达指定拍摄点位置。

进一步的，还包括：

步骤四、建筑物室内全景照片拍摄：通过反向推演，计算得到相机在所述拍摄点获取全景照片时相机拍摄角度、朝向和取景范围；并和步骤三中得到的拍摄点位置信息一起传输给机器人，所述机器人携带相机在所述拍摄点进行室内全景拍摄；并记录所拍摄照片与所述拍摄点、相机拍摄角度及朝向的对应关系；

步骤五、建筑物室内三维场景贴片：根据步骤四中所得到的拍摄照片与所述拍摄点的对应关系以及图片信息，将所述拍摄照片与步骤一中生成的三维框架模型进行自动匹配贴片，得到真实的室内三维场景。

进一步的，步骤一的具体步骤为：根据建筑物CAD图提供的信息，首先提取精确的建筑物二维平面信息，然后根据建筑物层高信息，架构起建筑物室内的三维框架模型。

进一步的，所述建筑物二维平面信息，包括：墙体、门、窗、梁、柱体的位置及尺寸信息。

进一步的，步骤三中计算出所述机器人拍摄点位置后，根据室内二维平面结构的特点，进一步确定所述机器人在各个拍摄点移动的行进路径，并将所述行进路径传输给所述机器人。

进一步的，步骤四中所述机器人携带的相机为多摄像台720°全景相机。

进一步的，步骤四中所述拍摄角度为相机中心线与水平面之间的夹角；所述朝向为相机中心线在水平面上的投影线与正北方向的夹角；所述取景范围根据水平和垂直方向上的拍摄视角确定。

本发明还提供了一种基于室内三维建模和定位的场景生成系统，包括室内三维建模单元、室内定位单元、机器人拍摄单元、室内场景生成单元、主处理器；

所述室内三维建模单元，根据建筑物CAD图提供的信息，架构起精确的建筑物室内的三维框架模型；

所述室内定位单元，根据建筑物室内平面结构的特点，生成室内定位点位图，在所述定位点位图上部署定位信标；所述定位信标用于精确定位机器人的位置；

所述机器人拍摄单元，包括机器人及相机，所述机器人携带相机，在设定的拍摄点、拍摄角度、朝向和取景范围下，对室内场景进行全景拍摄，所述设定的拍摄点、拍摄角度、朝向和取景范围，通过反向推演计算得到，并在拍摄前或拍摄中输入机器人；

所述室内场景生成单元，根据拍摄照片与所述拍摄点的对应关系以及图片信息，将拍摄照片与步骤一中生成的三维框架模型进行自动匹配贴片，得到真实的室内三维场景；

所述主处理器，与所述室内三维建模单元、室内定位单元、机器人拍摄单元、室内场景生成单元分别无线或有线连接。

本发明的有益效果为：

1、依据建筑物CAD图，建立精准的室内二维平面及带有基本特征的室内三维框架图；

2、依据精准的二维平面信息，生成室内定位点位图，依据定位点位图上标记的定位信标安装位置布置定位信标，实现机器人的精确定位；

3、对室内三维框架图的室内特征信息进行反向推演，计算出机器人拍摄点位置及路径图，借助定位信标实时判断机器人是否精确到达指定位置，从而确保拍摄图片的完整性；

4、所拍摄照片自带位置、图片信息，贴片时自动匹配，效率高，且解决了依靠人为判断选取拍摄位置造成的场景重构精度不高的技术问题；

5、节省人力物力；应用前景广阔。

附图说明

图1所示为本发明实施例基于室内三维建模和定位的场景生成方法的流程示意图。

图2所示为机器人拍摄及贴片匹配流程示意图。

图3所示为本发明实施例基于室内三维建模和定位的场景生成系统结构示意图。

其中：1-室内三维建模单元、2-室内定位单元、3-机器人拍摄单元、4-室内场景生成单元、5-主处理器。

具体实施方式

下文将结合具体附图详细描述本发明具体实施例。应当注意的是，下述实施例中描述的技术特征或者技术特征的组合不应当被认为是孤立的，它们可以被相互组合从而达到更好的技术效果。在下述实施例的附图中，各附图所出现的相同标号代表相同的特征或者部件，可应用于不同实施例中。

如图1所示，本发明实施例一种基于室内三维建模和定位的场景生成方法，包括如下步骤：

步骤一、建立室内三维模型：根据建筑物CAD图提供的信息，架构起精确的建筑物室内三维框架模型；

步骤二、部署室内定位信标：根据建筑物室内平面结构的特点，生成室内定位点位图，在所述定位点位图上部署定位信标；

步骤三、生成机器人拍摄点位置：通过对建筑物室内框架图的室内特征信息进行反向推演，计算出所述机器人拍摄点位置；借助步骤二中部署的定位信标实时判断所述机器人是否精确到达指定拍摄点位置。

步骤四、建筑物室内全景照片拍摄：通过反向推演，计算得到相机在所述拍摄点获取全景照片时相机拍摄角度、朝向和取景范围；并和步骤三中得到的拍摄点位置信息一起传输给机器人，所述机器人携带相机在所述拍摄点进行室内全景拍摄；并记录所拍摄照片与所述拍摄点、相机拍摄角度及朝向的对应关系；

步骤五、建筑物室内三维场景贴片：根据步骤四中所得到的拍摄照片与所述拍摄点的对应关系以及图片信息，将所述拍摄照片与步骤一中生成的三维框架模型进行自动匹配贴片，得到真实的室内三维场景。

步骤一具体为：根据建筑物CAD图提供的信息，首先提取精确的建筑物二维平面信息，然后根据建筑物层高信息，架构起建筑物室内的三维框架模型。

所述建筑物二维平面信息，包括：墙体、门、窗、梁、柱体的位置及尺寸信息；如果是大型综合商场的建筑，也可以体现在二维平面信息里，如商铺的落位图信息。

步骤三中计算出所述机器人拍摄点位置后，根据室内二维平面结构的特点，进一步确定所述机器人在各个拍摄点移动的行进路径，并将所述行进路径传输给所述机器人，确定所述机器人行进路径时，需要考虑室内障碍的情况，对行进路径进行优化。

优选的，步骤四中所述机器人携带的相机为多摄像台720°全景相机。

步骤四中所述拍摄角度为相机中心线与水平面之间的夹角；所述朝向为相机中心线在水平面上的投影线与正北方向的夹角；所述取景范围根据水平和垂直方向上的拍摄视角确定。

如图3所示，本发明实施例一种基于室内三维建模和定位的场景生成系统，包括室内三维建模单元1、室内定位单元2、机器人拍摄单元3、室内场景生成单元4、主处理器5；

所述室内三维建模单元1，根据建筑物CAD图提供的信息，架构起精确的建筑物室内的三维框架模型；

所述室内定位单元2，根据建筑物室内平面结构的特点，生成室内定位点位图，在所述定位点位图上部署定位信标；所述定位信标用于精确定位机器人的位置；

所述机器人拍摄单元3，包括机器人及相机，所述机器人携带相机，在设定的拍摄点、拍摄角度、朝向和取景范围下，对室内场景进行全景拍摄，所述设定的拍摄点、拍摄角度、朝向和取景范围，通过反向推演计算得到，并在拍摄前或拍摄中输入机器人；

所述室内场景生成单元4，根据拍摄照片与所述拍摄点的对应关系以及图片信息，将拍摄照片与步骤一中生成的三维框架模型进行自动匹配贴片，得到真实的室内三维场景；

所述主处理器5，与所述室内三维建模单元1、室内定位单元2、机器人拍摄单元3、室内场景生成单元4分别无线或有线连接。

上述的数学反向推演，指的是在知道建筑物室内二维平面坐标信息及层高信息的基础上，根据建筑物室内的结构特性（如门、窗、走道、梁、柱等的平面布置），利用数学建模方法，反向推出在该结构特征下，机器人拍照时的最佳位置、拍摄角度、朝向等，以及在不同拍摄点之间的行进路径。数学建模的方法，可以是纯理论模型，也可以是根据以前大量的经验数据的总结归纳（根据机器人拍摄各种不同结构形式的图片及后期贴片匹配的效果，总结归纳出针对不同结构形式机器人的最佳拍摄位置、拍摄角度、朝向，此步骤需要大量的云计算）；一方面，通过数学反向推演得到的批量机器人拍摄点位置、拍摄角度、朝向等信息，输入机器人后，可极大提高机器人拍摄照片的效率，解决了传统人工或人工控制机器人拍照难以避免大量无效照片的技术难题；另一方面，机器人拍摄的照片自带准确的位置、图片信息，使后期贴片时的照片匹配工作更为高效。

下述的数学反向推演方法，只是作为示例，可以采取任何其他公知的数学模型或经验模型反向推演机器人的最佳拍摄点。

一种机器人最佳拍摄点的确认方法，具体过程主要包括三大步骤：

1、图片拍摄路径生成

1)判断拍摄同一区域的平整度；

2)判断拍摄同一区域的物体复杂度，尽量控制复杂程度的均匀性；

3)考虑拍摄同一区域的物体特征覆盖率，保证物体特征信息的获取。

2、拍摄位置的实时调整

1)判断机器人有无到达指点路径位置；

2)机器人位置坐标的实时定位；

3)判断定位理论值与机器人到达位置是否一致。

3、全景照片生成

1)考虑多摄像台720°全景相机的角度、朝向和取景范围；

2)考虑贴片时计划预留的空间比例，保证中间的成像效果最佳；

3）判断机器人拍摄位置前有无遮挡，如果不能完整拍摄全景照片，调整相机的角度和取景范围，重新计算机器人的距离和位置，直到机器人面前无遮挡。

在实际使用中，本发明实施例方法在获取建筑工程CAD图纸的基础上，搭建基础模型，对图纸坐标信息进行提取分析，建立精准的建筑二维信息（如果是大型综合商场的建筑，亦可在二维信息有所体现，如商铺的落位图信息等），通过对建筑二维信息的层高处理，架构起带有基本特征的室内三维框架图信息；同时，依托精准的二维信息，会生成室内定位点位图，以此部署定位信标，为机器人拍摄点的精确选取提供判断依据和技术支撑；通过对室内三维框架图的室内特征信息进行反向推演，计算出机器人拍摄点位置及路径图，借助定位信标实时判断机器人是否精确到达指定位置，从而确保拍摄图片的完整性。

如图2所示，本实施例中，将拍摄位置点、拍摄路径信息存储至机器人，机器人依据拍摄位置信息自动达到指定拍摄地点；由于在此之前已经部署定位信标，为了保证机器人拍摄位置的精确性，通过定位信标对机器人进行定位，由于现有的定位信标定位精度可以达到亚米级，完全可以作为最佳位置的计算值，比较机器人到达位置与定位计算值的偏差，实时调整机器人的拍摄位置；机器人配备多摄像台720°全景相机，进行全景照片拍摄，为了保障获取全方位的照片，通过进行大量的云计算，反向推演，计算获取全景照片时相机中心线与正北水平方向的夹角，水平方向上的垂直仰角，全景相机的所需的拍摄视角，加上机器人的坐标位置信息，确保最佳图片拍摄效果；记录拍摄照片时的位置和图片信息，再借助反向推演，将拍摄图片与三维场景进行自动匹配贴片，避免人为贴片操作造成的图片拼接误差，很大程度上提高了工作效率和精度。在完成室内三维场景贴片的基础上，进行局部的精细化、融合化渲染，最大饱和地呈现真实室内三维场景，真正地为室内三维场景构建提供全方位、多角度和一体化的生成方法，为室内三维场景重建提供强有力的技术支撑，实现更加高效化、精确化和低成本化的室内三维场景生成系统和方法。

本发明的有益效果为：

1、依据建筑物CAD图，建立精准的室内二维平面及带有基本特征的室内三维框架图；

2、依据精准的二维平面信息，生成室内定位点位图，依据定位点位图上标记的定位信标安装位置布置定位信标，实现机器人的精确定位；

3、对室内三维框架图的室内特征信息进行反向推演，计算出机器人拍摄点位置及路径图，借助定位信标实时判断机器人是否精确到达指定位置，从而确保拍摄图片的完整性；

4、所拍摄照片自带位置、图片信息，贴片时自动匹配，效率高，且解决了依靠人为判断选取拍摄位置造成的场景重构精度不高的技术问题；

5、节省人力物力；应用前景广阔。

本文虽然已经给出了本发明的几个实施例，但是本领域的技术人员应当理解，在不脱离本发明精神的情况下，可以对本文的实施例进行改变。上述实施例只是示例性的，不应以本文的实施例作为本发明权利范围的限定。

Claims (7)

1.一种基于室内三维建模和定位的场景生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、建立室内三维模型：根据建筑物CAD图提供的信息，架构起精确的建筑物室内三维框架模型；

步骤二、部署室内定位信标：根据建筑物室内平面结构的特点，生成室内定位点位图，在所述定位点位图上部署定位信标；

步骤三、生成机器人拍摄点位置：通过对建筑物室内框架图的室内特征信息进行反向推演，计算出所述机器人拍摄点位置；借助步骤二中部署的定位信标实时判断所述机器人是否精确到达指定拍摄点位置；

步骤四、建筑物室内全景照片拍摄：通过反向推演，计算得到相机在所述拍摄点获取全景照片时相机拍摄角度、朝向和取景范围；并和步骤三中得到的拍摄点位置信息一起传输给机器人，所述机器人携带相机在所述拍摄点进行室内全景拍摄；并记录所拍摄照片与所述拍摄点、相机拍摄角度及朝向的对应关系；

步骤五、建筑物室内三维场景贴片：根据步骤四中所得到的拍摄照片与所述拍摄点的对应关系以及图片信息，将所述拍摄照片与步骤一中生成的三维框架模型进行自动匹配贴片，得到真实的室内三维场景。

2.如权利要求1所述的场景生成方法，其特征在于，步骤一的具体步骤为：根据建筑物CAD图提供的信息，首先提取精确的建筑物二维平面信息，然后根据建筑物层高信息，架构起建筑物室内的三维框架模型。

3.如权利要求2所述的场景生成方法，其特征在于，所述建筑物二维平面信息，包括：墙体、门、窗、梁、柱体的位置及尺寸信息。

4.如权利要求1所述的场景生成方法，其特征在于，步骤三中计算出所述机器人拍摄点位置后，根据室内二维平面结构的特点，进一步确定所述机器人在各个拍摄点移动的行进路径，并将所述行进路径传输给所述机器人。

5.如权利要求1所述的场景生成方法，其特征在于，步骤四中所述机器人携带的相机为多摄像台720°全景相机。

6.如权利要求1所述的场景生成方法，其特征在于，步骤四中所述拍摄角度为相机中心线与水平面之间的夹角；所述朝向为相机中心线在水平面上的投影线与正北方向的夹角；所述取景范围根据水平和垂直方向上的拍摄视角确定。

7.一种基于室内三维建模和定位的场景生成系统，其特征在于，包括室内三维建模单元、室内定位单元、机器人拍摄单元、室内场景生成单元、主处理器；

所述室内三维建模单元，根据建筑物CAD图提供的信息，架构起精确的建筑物室内的三维框架模型；

所述室内定位单元，根据建筑物室内平面结构的特点，生成室内定位点位图，在所述定位点位图上部署定位信标；所述定位信标用于精确定位机器人的位置；

所述机器人拍摄单元，包括机器人及相机，所述机器人携带相机，在设定的拍摄点、拍摄角度、朝向和取景范围下，对室内场景进行全景拍摄，所述设定的拍摄点、拍摄角度、朝向和取景范围，通过反向推演计算得到，并在拍摄前或拍摄中输入机器人；

所述室内场景生成单元，根据拍摄照片与所述拍摄点的对应关系以及图片信息，将拍摄照片与步骤一中生成的三维框架模型进行自动匹配贴片，得到真实的室内三维场景；

所述主处理器与所述室内三维建模单元、室内定位单元、机器人拍摄单元、室内场景生成单元分别无线或有线连接。