CN113628224A - 一种基于三维欧式距离变换的房间分割方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于三维欧式距离变换的房间分割方法，该方法首先对激光扫描点云进行三维占用概率计算，将概率值存储到VDB三维网格数据结构中；接着进行三维欧式距离变换，计算每个体素到其最近邻占用点的距离值；对距离变换后的VDB数据根据给定距离阈值进行阈值分割，采用内部球填充距离值大于给定阈值的空间；根据填充内部球之间的邻接关系构建拓扑图，对拓扑图进行连通子图分割，通过连通子图中每个内部球所占用的空间叠加三维网格得到初始的房间种子区域；最后利用波前向生长算法得到最终的三维房间分割结果。本发明直接在三维空间实现房间分割，可以解决跨楼层空间、房间嵌套房间等复杂三维室内环境的语义分割问题。

Description

一种基于三维欧式距离变换的房间分割方法

技术领域

本发明涉及一种基于三维欧式距离变换的房间分割方法，属于移动机器人和激光测量技术领域。

背景技术

房间分割(Room segmentation)是机器人领域重要的研究课题，是机器人任务规划和导航的主要依据。几十年来，研究人员一直在研究占用概率栅格图像的分割。通常可以采用四种算法实现占用概率栅格图像的房间分割：(1)基于Voronoi的房间分割方法；(2)基于特征的房间分割方法；(3)形态学房间分割方法；(4)距离变换方法。在机器人领域中，上述方法主要基于单楼层点云投影到二维证据栅格图像实现，将三维点云投影到二值图像，实现了二维平面栅格地图的房间分割，可以满足基于每个楼层进行房间分割，然而这些方法难以解决跨楼层空间、房间嵌套房间等复杂三维室内环境的语义分割问题，是制约非曼哈顿世界室内三维建模的瓶颈问题。将二维栅格的房间分割算法直接拓展到三维网格存在很多困难，如存储空间急剧增长，计算时间长。但是直接在三维空间实现房间分割也有许多明显的优势，如三维空间可以提供更丰富的几何和空间结构信息，可以满足更加广泛的应用需求包括跨楼层空间、房间嵌套房间等复杂室内三维环境的语义分割。实现三维房间语义分割需要充分考虑点云包含的几何和室内空间结构信息才能得到更加可靠的分类结果。

发明内容

针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种基于三维欧式距离变换的房间分割方法，从而解决上述问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于三维欧式距离变换的房间分割方法，包括以下步骤；

步骤一：三维空间占用概率网格计算，对激光扫描点云所占用的三维空间进行三维网格划分；利用三维布雷森汉姆直线算法确定三维网格中每个体素的占用概率，根据激光的扫描视点和被测物体表面点之间的射线来近似形成自由空间点，将概率值存储到VDB三维网格数据结构中；

步骤二：三维欧式距离变换，计算每个体素到其最近邻占用点的距离值；算法包括两个过程可以用类似于上升波和下降波的概念进行描述；上升波：当一个障碍物被移除时，以索引s为最近障碍物的网格单元集合需要按照顺序进行重置，从而产生一个类似于上升波的过程；下降波：当添加障碍物时，需要检查其周围的网格单元，更新这些网格单元的距离值，从而产生一个类似于下降波的过程；

步骤三：内部球填充，对距离变换后的VDB三维网格数据进行阈值分割，采用内部球填充距离值大于给定阈值的区域；

步骤四：房间种子区域生成，根据邻接关系构建内部球拓扑图，采用连通子图分割，通过连通子图中每个内部球所占用的空间叠加三维空间网格得到初始的房间种子区域；

步骤五：波前向生长算法，最后利用波前向生长算法得到最终的三维房间分割结果，初始房间种子区域通过波前生长算法扩展到未标记的自由空间，直到所有自由体素单元都已标记，算法结束。

进一步的，所述步骤三中关于内部球填充的具体实现步骤为：

2.1、对阈值分割后的VDB三维网格，每个体素中存储着该体素到其最近障碍点的距离值；得到一系列体素Voxels＝{P₁＝d₁，P₂＝d₂，...，P_n＝d_n}；

2.2、首先选择距离变换值最大的体素为球心，最大近邻距离为半径进行填充；设该体素中心为P_maxd，其最近邻距离为D_max＝max{D}，则初次填充球定义为S₁＝(O，R)＝(P_max，D_max)；

2.3、接着在所有已填充球的外部体素集合中选取具有最大近邻距离的体素中心作为新的填充球球心，填充新的内部球。

2.4、为了减小内部球之间的重叠，每次进行填充球外部体素集合判断时，通过限定搜索区域为当前填充球1.5倍半径区域来提高填充的效率；

2.5、依次迭代，直至所有体素都被填充完毕，得到相交填充内部球集合S＝{S₁,S2,...，S_n}。

进一步的，所述步骤四中房间种子区域生成的具体实现步骤为：

3.1、首先初始化拓扑图G<V,E>，该拓扑图以所有内部球的球心点作为图的节点V。同时将所有内部球的球心点构成集合P，对球心点点集P构建KD树；

3.2、遍历每一个内部球的球心点p，搜索其2D_max半径范围的近邻球心点；

3.3、判断近邻球p_j与当前球p_i是否相交，如果是，即内部球具有一定程度的相互重叠，则向拓扑图G中添加边E←E∪e(p_i，p_j)；

3.4、依次迭代，直至所有内部球的球心点遍历完毕；

3.5、对图G进行连通子图分割，得到连通域集合C＝{C₁，C₂，...，C_n}；为连通域赋予初始房间语义标记ID；将连通域中每个内部球占据的空间所包含的体素标记为相应的初始房间标记ID，得到包含房间种子区域信息的体素网格s_{initial_label}。

进一步的，所述步骤五中波前向生长算法的具体实现步骤为：

4.1、为波前向生长算法深度拷贝初始房间语义标记S_{initial_label}，记作S_{copy_label}；对于任意一个体素单元s，遍历其在初始房间语义标记S_{initial_label}中的26个近邻体素，如果近邻中存在一个房间语义标记值s_label，则将当前体素赋值为s_label；

4.2、利用S_{copy_label}更新S_{initial_label}；

4.3、重复4.1-4.2步骤，直到所有的体素都已经被赋予一个房间语义标记；

4.4、得到最终的房间语义分割结果，保存为VDB格式*.vdb文件。

本发明的有益效果是：本发明提供了一种基于三维欧式距离变换的房间分割方法，该方法首先对激光扫描点云进行三维占用概率计算，将概率值存储到VDB数据结构中；接着进行三维欧式距离变换，计算每个体素到其最近邻占用点的距离值；对距离变换后的VDB数据根据给定距离阈值进行阈值分割，采用内部球填充距离值大于给定阈值的空间；根据填充内部球之间的邻接关系构建拓扑图，对拓扑图进行连通子图分割，通过连通子图中每个内部球所占用的空间叠加三维网格得到初始的房间种子区域；最后利用波前向生长算法得到最终的三维房间分割结果。该方法可以应用于机器人任务规划和导航，相比于现有技术，本发明直接在三维空间实现房间分割，可以解决跨楼层空间、房间嵌套房间等复杂三维室内环境的语义分割问题。

附图说明

图1为本发明的基于三维欧式距离变换的房间分割方法技术流程图；

图2为本发明的实施例的占用概率栅格的生成过程示意图；

图3为本发明的实施例的欧式距离变换示意图，灰色区域为障碍点，单元格中存储了距离值示意图；

图4为本发明的实施例的三维房间分割结果，图中不同灰度表示不同的房间区域示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面通过附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。但是应该理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限制本发明的范围。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术术语和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同，本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。

如图1所示，本发明提供一种基于三维欧式距离变换的房间分割方法，直接在三维空间实现房间分割，可以解决跨楼层空间、房间嵌套房间等复杂三维室内环境的语义分割问题。

步骤一：三维空间占用概率网格计算，对激光扫描点云所占用的三维空间进行三维网格划分；利用三维布雷森汉姆直线算法(Bresenham’s line algorithm)确定三维网格的体素占用概率，通过激光的扫描视点和被测物体表面点之间的射线来近似形成自由空间点，将概率值存储到VDB三维网格数据结构中；

1.1根据输入的体素(Voxel)大小，将激光点云离散化为网格，初始化浮点类型(FloatGrid)的VDB三维网格数据结构。

1.2根据激光扫描点和视点之间的关系，利用布雷森汉姆线转栅格算法，计算三维占用概率栅格，每个体素被赋予“L_OCCU”、“L_FREE”两种值，体素的状态设置为True。

步骤二：三维欧式距离变换，计算每个体素到其最近邻占用点的距离值。算法包括两个过程可以用类似于上升波(Raising wave)和下降波(Lowering wave)的概念进行描述。上升波：当一个障碍物被移除时，以索引s为最近障碍物的网格单元集合需要按照顺序进行重置，从而产生一个类似于上升波的过程。下降波：当添加障碍物时，需要检查其周围的网格单元，更新这些网格单元的距离值，从而产生一个类似于下降波的过程。

2.1定义欧式距离变换体素执行状态队列Q，在进行布雷森汉姆线转栅格算法的过程中，如果通过射线算法判断当前体素应为自由空间体素，判断当前体素的状态，如果状态为False，将体素状态改为True；如果状态为True，并且已经存储了“L_OCCU”，将当前体素加入队列Q，标记为执行上升波过程。更新体素的占用概率值为“L_FREE”。

2.2如果通过射线算法判断当前体素应为占用空间体素，判断当前体素的状态，如果状态为False，将体素状态改为True，并将当前体素加入队列Q，标记为执行下降波过程；如果状态为True，并且已经存储了“L_FREE”，将当前体素加入队列，标记为执行下降波过程。更新体素的占用概率值为“L_OCCU”。

2.3更新循环队列Q，执行所有的上升波和下降波过程，完成三维欧式距离变换。

步骤三：内部球填充，对距离变换后的VDB数据进行阈值分割，采用内部球填充距离值大于给定阈值的区域；

3.1输入距离阈值Δd，距离阈值通常对应点云数据中实际门的宽度。对阈值分割后的体素网格，每个体素中存储着该体素到其最近障碍点的距离变换值，得到一系列体素Voxels＝{P₁＝d₁，P₂＝d₂，...，P_n＝d_n}。

3.2首先选择距离变换值最大的体素为球心，最大近邻距离为半径进行填充；设该体素中心为P_maxd，其最近邻距离为D_max＝max{D}，则初次填充球定义为S₁＝(O，R)＝(P_max，D_max)。

3.3接着在所有已填充球的外部体素集合中选取具有最大近邻距离的体素中心作为新的填充球球心，填充新的内部球。

3.4为了减小内部球之间的重叠，每次进行填充球外部体素集合判断时，通过限定搜索区域为当前填充球1.5倍半径区域来提高填充的效率。

3.5依次迭代，直至所有体素都被遍历完毕，得到相交填充内部球集合S＝{S₁，S₂，...，S_n}。

步骤四：房间种子区域生成，根据邻接关系构建内部球拓扑图，采用连通子图分割，通过连通子图中每个内部球所占用的空间叠加三维空间网格得到初始房间的种子区域；

4.1首先初始化拓扑图G<V，E>，该拓扑图以所有内部球的球心点作为图的节点V。同时将所有内部球的球心点构成集合P，对球心点点集P构建KD树。

4.2遍历每一个内部球的球心点p，搜索其2D_max半径范围的近邻球心点。

4.3判断近邻球p_j与当前球p_i是否相交，如果是，向图G中添加边E←E∪e(p_i,p_j)。

4.4依次迭代，直至所有内部球的球心点遍历完毕。

4.5对拓扑图G进行连通子图分割，得到连通域的集合C＝{C₁，C₂，...，C_n}。为连通域赋予初始房间语义标记ID。将连通域中每个内部球占据的空间所包含的体素标记为相应的初始房间标记ID，得到包含房间种子区域信息的体素网格S_{initial_label}。

步骤五：波前向生长算法，最后利用波前向生长算法得到最终的三维房间分割结果，初始房间种子区域通过波前生长算法扩展到未标记的自由空间，直到所有自由体素单元都已标记。

5.1为波前向生长算法深度拷贝初始房间语义标记S_{initial_label}，记作S_{copy_label}；对于任意一个体素单元s，遍历其在初始房间语义标记S_{initial_label}中的26个近邻体素，如果近邻中存在一个房间语义标记值s_label，则将当前体素赋值为s_label。

5.2利用S_{copy_label}更新S_{initial_label}。

5.3重复5.1-5.2步骤，直到所有的体素都已经被赋予一个房间语义标记。

5.4得到最终的房间语义分割结果，保存为VDB格式(*.vdb)文件。

实施例

本发明实现的基于内部球和邻接图的房间分割方法，包含以下步骤：

步骤一：三维空间占用概率网格计算，对激光扫描点云所占用的三维空间进行三维网格划分；利用三维布雷森汉姆直线算法确定三维网格的体素占用概率，通过激光的扫描视点和被测物体表面点之间的射线来近似形成自由空间点(图2)，将概率值存储到VDB数据结构中；

步骤二：三维欧式距离变换，计算每个体素到其最近邻占用点的距离值(图3)；

步骤三：内部球填充，对距离变换后的VDB三维网格数据进行阈值分割，采用内部球填充距离值大于给定阈值的区域；

步骤四：房间种子区域生成，根据内部球的邻接关系构建拓扑图，采用连通子图分割，通过连通子图中每个内部球所占用的空间叠加三维空间网格得到初始房间的种子区域；

步骤五：最后利用波前向生长算法得到最终的三维房间分割结果(图4)。

本发明提供了一种基于三维欧式距离变换的房间分割方法,该方法首先对激光扫描点云进行三维占用概率计算，将概率值存储到VDB数据结构中；接着进行三维欧式距离变换，计算每个体素到其最近邻占用点的距离值；对距离变换后的VDB数据根据给定距离阈值进行阈值分割，采用内部球填充距离值大于给定阈值的空间；根据填充内部球之间的邻接关系构建拓扑图，对拓扑图进行连通子图分割，通过连通子图中每个内部球所占用的空间叠加三维网格得到初始的房间种子区域；最后利用波前向生长算法得到最终的三维房间分割结果。该方法可以应用于机器人任务规划和导航，相比于现有技术，本发明直接在三维空间实现房间分割，可以解决跨楼层空间、房间嵌套房间等复杂三维室内环境的语义分割问题。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换或改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于三维欧式距离变换的房间分割方法，其特征在于，包括以下步骤；

步骤一：三维空间占用概率网格计算，对激光扫描点云所占用的三维空间进行三维网格划分；利用三维布雷森汉姆直线算法确定三维网格中每个体素的占用概率，根据激光的扫描视点和被测物体表面点之间的射线来近似形成自由空间点，将概率值存储到VDB三维网格数据结构中；

步骤二：三维欧式距离变换，计算每个体素到其最近邻占用点的距离值；算法包括两个过程可以用类似于上升波和下降波的概念进行描述；上升波：当一个障碍物被移除时，以索引s为最近障碍物的网格单元集合需要按照顺序进行重置，从而产生一个类似于上升波的过程；下降波：当添加障碍物时，需要检查其周围的网格单元，更新这些网格单元的距离值，从而产生一个类似于下降波的过程；

步骤三：内部球填充，对距离变换后的VDB三维网格数据进行阈值分割，采用内部球填充距离值大于给定阈值的区域；

步骤四：房间种子区域生成，根据邻接关系构建内部球拓扑图，采用连通子图分割，通过连通子图中每个内部球所占用的空间叠加三维空间网格得到初始的房间种子区域；

步骤五：波前向生长算法，最后利用波前向生长算法得到最终的三维房间分割结果，初始房间种子区域通过波前生长算法扩展到未标记的自由空间，直到所有自由体素单元都已标记，算法结束。

2.根据权利要求1所述的一种基于三维欧式距离变换的房间分割方法，其特征在于，所述步骤三中关于内部球填充的具体实现步骤为：

2.1、对阈值分割后的VDB三维网格，每个体素中存储着该体素到其最近障碍点的距离值；得到一系列体素Voxels＝{P₁＝d₁，P₂＝d₂，...，P_n＝d_n}；

2.2、首先选择距离变换值最大的体素为球心，最大近邻距离为半径进行填充；设该体素中心为P_maxd，其最近邻距离为D_max＝max{D}，则初次填充球定义为S₁＝(O，R)＝(P_max，D_max)；

2.3、接着在所有已填充球的外部体素集合中选取具有最大近邻距离的体素中心作为新的填充球球心，填充新的内部球。

2.4、为了减小内部球之间的重叠，每次进行填充球外部体素集合判断时，通过限定搜索区域为当前填充球1.5倍半径区域来提高填充的效率；

2.5、依次迭代，直至所有体素都被填充完毕，得到相交填充内部球集合S＝{S₁，S₂，...，S_n}。

3.根据权利要求1所述的一种基于三维欧式距离变换的房间分割方法，其特征在于，所述步骤四中房间种子区域生成的具体实现步骤为：

3.1、首先初始化拓扑图G<V，E>，该拓扑图以所有内部球的球心点作为图的节点V。同时将所有内部球的球心点构成集合P，对球心点点集P构建KD树；

3.2、遍历每一个内部球的球心点p，搜索其2D_max半径范围的近邻球心点；

3.3、判断近邻球p_j与当前球p_i是否相交，如果是，即内部球具有一定程度的相互重叠，则向拓扑图G中添加边E←E∪e(p_i，p_j)；

3.4、依次迭代，直至所有内部球的球心点遍历完毕；

3.5、对图G进行连通子图分割，得到连通域集合C＝{C₁，C₂，...，C_n}；为连通域赋予初始房间语义标记ID；将连通域中每个内部球占据的空间所包含的体素标记为相应的初始房间标记ID，得到包含房间种子区域信息的体素网格S_{initial_label}。

4.根据权利要求1所述的一种基于三维欧式距离变换的房间分割方法，其特征在于，所述步骤五中波前向生长算法的具体实现步骤为：

4.1、为波前向生长算法深度拷贝初始房间语义标记S_{initial_label}，记作S_{copy_label}；对于任意一个体素单元s，遍历其在初始房间语义标记S_{initial_label}中的26个近邻体素，如果近邻中存在一个房间语义标记值s_label，则将当前体素赋值为s_label；

4.2、利用S_{copy_label}更新S_{initial_label}；

4.3、重复4.1-4.2步骤，直到所有的体素都已经被赋予一个房间语义标记；

4.4、得到最终的房间语义分割结果，保存为VDB格式*.vdb文件。

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