CN113654538A - 用于实测实量的房间找方方法、激光雷达及测量系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于实测实量的房间找方方法、激光雷达及测量系统，涉及激光探测领域，所述房间找方方法包括：扫描一墙体获取所述墙体的三维数据点；通过对所述三维数据点主成分分析获取所述三维数据点中的一平面区域作为零平面；将所述三维数据点划分为若干数据点区域；获取目标区域到零平面的距离；在一显示界面中零平面对应位置以基础颜色显示在零平面中的数据点区域所对应的影像，并在显示界面目标区域对应的位置以预设颜色显示目标区域所对应的影像。本发明的房间找方方法、测量系统及激光雷达能够快速获取墙体的方正度，提升建筑行业信息化程度，为用户验收、整改墙体提供便利，加快施工进度。

Description

用于实测实量的房间找方方法、激光雷达及测量系统
技术领域
本发明涉及激光探测领域，特别涉及一种用于实测实量的房间找方方法、激光雷达及测量系统。
背景技术
所谓实际测量，是指应用测量工具，通过现场测试、测量并能真实反映产品质量数据的一种方法。根据相关的质量验收标准，计量控制工程质量数据误差在国家住房建设标准允许的范围内。
实际测量涉及的项目发展阶段主要有主体结构阶段、砌体阶段、抹灰阶段、设备安装阶段和精装修阶段。测量范围包括混凝土结构、砌体工程、抹灰工程、防水工程、门窗工程、油漆工程、精装修工程等。
现有的实测实量工具使用效率低且功能单一，查看不方便。
发明内容
本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中现有的实测实量工具使用效率低且功能单一，查看不方便的缺陷，提供一种能够快速获取墙体的方正度，提升建筑行业信息化程度，为用户验收、整改墙体提供便利，加快施工进度的用于实测实量的房间找方方法、激光雷达及测量系统。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：
一种用于实测实量的房间找方方法，其特点在于，所述房间找方方法包括：
扫描一墙体获取所述墙体的三维数据点云；
对三维数据点云进行分割及语义识别以获取若干具有语义信息的结构件；
分析全部结构件获取一墙体的结构件作为参考墙；
将所述参考墙与三维数据点云所在坐标系的一个轴关联；
对于一目标墙体的结构件，根据所述结构件上选点与所述轴的关系获取所述目标墙体的结构件相对于所述参考墙的方正度。
较佳地，所述对三维数据点云进行分割及语义识别以获取若干具有语义信息的结构件，包括：
对三维数据点云进行体素化以获取体素，每一体素包括若干点云数据点；
获取体素之间的连接关系；
根据每一体素中的点云数据点的形态以及所述连接关系将所述体素聚类分割以获取结构件；
根据结构件之间的关系以及位置获取所述结构件的语义信息。
较佳地，所述根据每一体素中的点云数据点的形态以及所述连接关系将所述体素聚类分割以获取结构件，包括：
对于一种子体素，获取种子体素中点云数据点拟合面的法向量；
根据所述连接关系以种子体素为起点查找与种子体素法向量相似的体素作为种子体素的同类；
按类分割全部体素获取所述结构件。
较佳地，所述分析全部结构件获取一墙体的结构件作为参考墙，包括：
对墙体的结构件进行主成分分析，根据结构件的法向量与所述轴的夹角、结构件宽度以及所述结构件的完整度查找目标墙体的结构件作为所述参考墙。
所述结构件的完整度包括墙体上是否有空洞，如门、窗，还包括墙体上是否是完整的长方形，是否连接了如梁一类的结构件等。
较佳地，所述根据结构件的法向量与所述轴的夹角、结构件宽度以及所述结构件的完整度查找目标墙体的结构件作为所述参考墙，包括：
查找每一墙体结构件的评分，将评分最高的墙体结构件作为所述参考墙，所述评分等于结构件的法向量与所述轴的夹角乘以第一比重、结构件宽度乘以第二比重以及完整度乘以第三比重之和，所述第一比重大于第二比重和第三比重。
较佳地，所述将所述参考墙与三维数据点云所在坐标系的一个轴关联，包括：
将全部结构件作为整体进行旋转以使所述参考墙的法向量与所述坐标系的X轴或Y轴平行。
较佳地，所述目标墙体为所述参考墙的相邻墙体，所述根据所述结构件上选点与所述轴的关系获取所述目标墙体的结构件相对于所述参考墙的方正度，包括：
在所述目标墙体的底部选取至少两个目标区域；
获取每一目标区域中数据点在水平面上与所述参考墙的法向量垂直的轴上的分量的平均值；
所述数据点可以为点云数据点，也可以是体素，如果是体素，则获取全部体素在水平面上与所述参考墙的法向量垂直的轴上的分量的平均值，在轴上的分量是指在所述轴上的伸展长度。
所述方正度为全部目标区域中最大所述平均值与最小所述平均值的差值。
或，
所述目标墙体为所述参考墙的相对墙体，所述根据所述结构件上选点与所述轴的关系获取所述目标墙体的结构件相对于所述参考墙的方正度，包括：
在所述目标墙体的底部选取至少两个目标区域；
获取每一目标区域中数据点在水平面上与所述参考墙的法向量平行的轴上的分量的平均值；
所述方正度为全部目标区域中最大所述平均值与最小所述平均值的差值。
较佳地，所述房间找方方法包括：
在所述参考墙的前方利用激光扫平仪生成一平行于参考墙的第一激光线以及一与所述第一激光线垂直的第二激光线；
获取所述结构件上的选点在所述目标墙体上的实际位置；
测量实际位置距离所述第二激光线的距离与所述选点与所述轴的距离是否匹配作为复核结果。
本发明还提供一种激光雷达，其特点在于，所述激光雷达用于实现如上所述的房间找方方法。
本发明又提供一种用于实测实量的测量系统，其特点在于，所述测量系统包括一激光雷达以及一处理端，所述测量系统用于实现如上所述的房间找方方法。
符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。
本发明的积极进步效果在于：
本发明的房间找方方法、测量系统及激光雷达能够快速获取墙体的方正度，提升建筑行业信息化程度，为用户验收、整改墙体提供便利，加快施工进度。
附图说明
图1为本发明实施例1的所述坐标系的结构示意图。
图2为本发明实施例1的房间找方方法的流程图。
具体实施方式
下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
实施例1
本实施例提供一种用于实测实量的激光雷达，所述激光雷达中包括一用于计算处理的处理模块。
在其他实施方式中，激光雷达只用于扫描空间数据，其计算处理功能可以通过智能终端等处理端实现，而本实施例中所述激光雷达整合了处理端的功能，具有处理计算功能。
所述激光雷达用于：
扫描一墙体获取所述墙体的三维数据点云；
对三维数据点云进行分割及语义识别以获取若干具有语义信息的结构件；
分析全部结构件获取一墙体的结构件作为参考墙；
将所述参考墙与三维数据点云所在坐标系的一个轴关联；
对于一目标墙体的结构件，根据所述结构件上选点与所述轴的关系获取所述目标墙体的结构件相对于所述参考墙的方正度。
根据所述结构件上选点与所述轴的关系为所述结构件上选点与X轴的距离或所述结构件上选点与Y轴的距离。
获取所述方正度后，通过一显示界面显示，所述显示界面可以是接收所述激光雷达信号传输的处理端，也可以是激光雷达上自带的显示屏。
进一步地，所述激光雷达用于：
对三维数据点云进行体素化以获取体素，每一体素包括若干点云数据点；
获取体素之间的连接关系；
在本申请及本实施例中，所述连接关系是指体素之间的相对位置及空间位置关系，举例来说，一排体素包括体素A、体素B、体素C等，连接关系可以包括以下信息：体素A与体素B相邻、体素A与体素C处于同一排、体素A与体素C间隔一个体素B等。
根据每一体素中的点云数据点的形态以及所述连接关系将所述体素聚类分割以获取结构件；
进一步地，如果体素A的左侧为体素B，而体素A的前侧与体素D相邻，那么根据体素A、体素B以及体素D的连接关系，可以判断出体素A与体素D处于两个不同的墙面上。从而可以从体素A进行分割以获取结构件。
根据结构件之间的关系以及位置获取所述结构件的语义信息。
所述激光雷达还用于：
对于一种子体素，获取种子体素中点云数据点拟合面的法向量；
根据所述连接关系以种子体素为起点查找与种子体素法向量相似的体素作为种子体素的同类；
在本申请中，法向量相似是指法向量夹角小于预设夹角。种子体素是指运算的起始体素，以种子体素作为起始点开始查找法向量显示的体素进行分类。
按类分割全部体素获取所述结构件。
所述激光雷达还用于：
对墙体的结构件进行主成分分析，根据结构件的法向量与所述轴的夹角、结构件宽度以及所述结构件的完整度查找目标墙体的结构件作为所述参考墙。本申请根据上述夹角、宽度以及完整度查找目标墙体的结构件作为所述参考墙。
所述结构件的完整度包括墙体上是否有空洞，如门、窗，还包括墙体上是否是完整的长方形，是否连接了如梁一类的结构件等。
所述激光雷达还用于：
查找每一墙体结构件的评分，将评分最高的墙体结构件作为所述参考墙，所述评分等于结构件的法向量与所述轴的夹角乘以第一比重、结构件宽度乘以第二比重以及完整度乘以第三比重之和，所述第一比重大于第二比重和第三比重。
如上所述，本实施例还提供一种参考墙的选取方式，利用所述选取方式能够对墙体结构件进行评分，评分最高的墙体结构件更方便运算且更容易后续的方正度运算。
所述激光雷达还用于：
将全部结构件作为整体进行旋转以使所述参考墙的法向量与所述坐标系的X轴或Y轴平行。
具体地，如果所述目标墙体为所述参考墙的相邻墙体，所述激光雷达用于：
在所述目标墙体的底部选取至少两个目标区域；
获取每一目标区域中数据点在水平面上与所述参考墙的法向量垂直的轴上的分量的平均值；
所述方正度为全部目标区域中最大所述平均值与最小所述平均值的差值。
另外，如果所述目标墙体为所述参考墙的相对墙体，所述激光雷达用于：
在所述目标墙体的底部选取至少两个目标区域；
获取每一目标区域中数据点在水平面上与所述参考墙的法向量平行的轴上的分量的平均值；
所述方正度为全部目标区域中最大所述平均值与最小所述平均值的差值。
所述数据点可以为点云数据点，也可以是体素，如果是体素，则获取全部体素在水平面上与所述参考墙的法向量垂直的轴上的分量的平均值，在轴上的分量是指在所述轴上的伸展长度。
参见图1，图1为所述坐标系的俯视图，在本实施例中，旋转三维数据点云将参考墙11的法向量12与竖直Y轴13垂直，参考墙旋转多少角度，待测墙就旋转同样的角度。
对于相邻墙体，本实施例选取三个目标区域，第一目标区域15距离地面和左侧边界均为30厘米的正方形，第三目标区域17距离地面和右侧边界均为30厘米的正方形，第二目标区域16为第一目标区域和第三目标区域之间的正方形，正方形的边长均为30厘米。
所述目标区域的数据点均为体素，获取每一体素的中心点距离X轴14的距离（在水平面上的距离）为所述参考墙的法向量平行的轴（Y轴）上的分量。然后求一个目标区域中全部体素的水平距离平均值18。
三个目标区域中的最大所述平均值与最小所述平均值的差值为所述方正度。
利用所述激光雷达获取方正度后可利用下述方法进行复核：
在所述参考墙的前方利用激光扫平仪生成一平行于参考墙的第一激光线以及一与所述第一激光线垂直的第二激光线；
获取所述结构件上的选点在所述目标墙体上的实际位置；
测量实际位置距离所述第二激光线的距离与所述选点与所述轴的距离是否匹配作为复核结果。
参见图2，利用上述激光雷达，本实施例还提供一种房间找方方法，包括：
步骤100、扫描一墙体获取所述墙体的三维数据点云；
步骤101、对三维数据点云进行分割及语义识别以获取若干具有语义信息的结构件；
步骤102、分析全部结构件获取一墙体的结构件作为参考墙；
步骤103、将所述参考墙与三维数据点云所在坐标系的一个轴关联；
步骤104、对于一目标墙体的结构件，根据所述结构件上选点与所述轴的关系获取所述目标墙体的结构件相对于所述参考墙的方正度。
所述步骤101包括：
对三维数据点云进行体素化以获取体素，每一体素包括若干点云数据点；
获取体素之间的连接关系；
根据每一体素中的点云数据点的形态以及所述连接关系将所述体素聚类分割以获取结构件；
根据结构件之间的关系以及位置获取所述结构件的语义信息。
其中，所述根据每一体素中的点云数据点的形态以及所述连接关系将所述体素聚类分割以获取结构件，包括：
对于一种子体素，获取种子体素中点云数据点拟合面的法向量；
根据所述连接关系以种子体素为起点查找与种子体素法向量相似的体素作为种子体素的同类；
按类分割全部体素获取所述结构件。
所述步骤102包括：
对墙体的结构件进行主成分分析，根据结构件的法向量与所述轴的夹角、结构件宽度以及所述结构件的完整度查找目标墙体的结构件作为所述参考墙。
具体地，所述步骤102包括：
查找每一墙体结构件的评分，将评分最高的墙体结构件作为所述参考墙，所述评分等于结构件的法向量与所述轴的夹角乘以第一比重、结构件宽度乘以第二比重以及完整度乘以第三比重之和，所述第一比重大于第二比重和第三比重。
所述步骤103包括：
将全部结构件作为整体进行旋转以使所述参考墙的法向量与所述坐标系的X轴或Y轴平行。
若所述目标墙体为所述参考墙的相邻墙体，则所述步骤104包括：
在所述目标墙体的底部选取至少两个目标区域；
获取每一目标区域中数据点在水平面上与所述参考墙的法向量垂直的轴上的分量的平均值；
所述方正度为全部目标区域中最大所述平均值与最小所述平均值的差值。
若所述目标墙体为所述参考墙的相邻墙体，所述结构件上选点与所述轴的关系在本实施例中是指选点与法向量平行轴之间的距离。
若所述目标墙体为所述参考墙的相对墙体，则所述步骤104包括：
在所述目标墙体的底部选取至少两个目标区域；
获取每一目标区域中数据点在水平面上与所述参考墙的法向量平行的轴上的分量的平均值；
所述方正度为全部目标区域中最大所述平均值与最小所述平均值的差值。
若所述目标墙体为所述参考墙的相对墙体，所述结构件上选点与所述轴的关系在本实施例中是指选点与法向量垂直轴之间的距离。
所述房间找方方法还包括一个复核方法，具体为：
在所述参考墙的前方利用激光扫平仪生成一平行于参考墙的第一激光线以及一与所述第一激光线垂直的第二激光线；
获取所述结构件上的选点在所述目标墙体上的实际位置；
测量实际位置距离所述第二激光线的距离与所述选点与所述轴的距离是否匹配作为复核结果。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种用于实测实量的房间找方方法，其特征在于，所述房间找方方法包括：
扫描一墙体获取所述墙体的三维数据点云；
对三维数据点云进行分割及语义识别以获取若干具有语义信息的结构件；
分析全部结构件获取一墙体的结构件作为参考墙；
将所述参考墙与三维数据点云所在坐标系的一个轴关联；
对于一目标墙体的结构件，根据所述结构件上选点与所述轴的关系获取所述目标墙体的结构件相对于所述参考墙的方正度。
2.如权利要求1所述的房间找方方法，其特征在于，所述对三维数据点云进行分割及语义识别以获取若干具有语义信息的结构件，包括：
对三维数据点云进行体素化以获取体素，每一体素包括若干点云数据点；
获取体素之间的连接关系；
根据每一体素中的点云数据点的形态以及所述连接关系将所述体素聚类分割以获取结构件；
根据结构件之间的关系以及位置获取所述结构件的语义信息。
3.如权利要求2所述的房间找方方法，其特征在于，所述根据每一体素中的点云数据点的形态以及所述连接关系将所述体素聚类分割以获取结构件，包括：
对于一种子体素，获取种子体素中点云数据点拟合面的法向量；
根据所述连接关系以种子体素为起点查找与种子体素法向量相似的体素作为种子体素的同类；
按类分割全部体素获取所述结构件。
4.如权利要求1所述的房间找方方法，其特征在于，所述分析全部结构件获取一墙体的结构件作为参考墙，包括：
对墙体的结构件进行主成分分析，根据结构件的法向量与所述轴的夹角、结构件宽度以及所述结构件的完整度查找目标墙体的结构件作为所述参考墙。
5.如权利要求4所述的房间找方方法，其特征在于，所述根据结构件的法向量与所述轴的夹角、结构件宽度以及所述结构件的完整度查找目标墙体的结构件作为所述参考墙，包括：
查找每一墙体结构件的评分，将评分最高的墙体结构件作为所述参考墙，所述评分等于结构件的法向量与所述轴的夹角乘以第一比重、结构件宽度乘以第二比重以及完整度乘以第三比重之和，所述第一比重大于第二比重和第三比重。
6.如权利要求1所述的房间找方方法，其特征在于，所述将所述参考墙与三维数据点云所在坐标系的一个轴关联，包括：
将全部结构件作为整体进行旋转以使所述参考墙的法向量与所述坐标系的X轴或Y轴平行。
7.如权利要求6所述的房间找方方法，其特征在于，所述目标墙体为所述参考墙的相邻墙体，所述根据所述结构件上选点与所述轴的关系获取所述目标墙体的结构件相对于所述参考墙的方正度，包括：
在所述目标墙体的底部选取至少两个目标区域；
获取每一目标区域中数据点在水平面上与所述参考墙的法向量垂直的轴上的分量的平均值；
所述方正度为全部目标区域中最大所述平均值与最小所述平均值的差值；
或，
所述目标墙体为所述参考墙的相对墙体，所述根据所述结构件上选点与所述轴的关系获取所述目标墙体的结构件相对于所述参考墙的方正度，包括：
在所述目标墙体的底部选取至少两个目标区域；
获取每一目标区域中数据点在水平面上与所述参考墙的法向量平行的轴上的分量的平均值；
所述方正度为全部目标区域中最大所述平均值与最小所述平均值的差值。
8.如权利要求1所述的房间找方方法，其特征在于，所述房间找方方法包括：
在所述参考墙的前方利用激光扫平仪生成一平行于参考墙的第一激光线以及一与所述第一激光线垂直的第二激光线；
获取所述结构件上的选点在所述目标墙体上的实际位置；
测量实际位置距离所述第二激光线的距离与所述选点与所述轴的距离是否匹配作为复核结果。
9.一种激光雷达，其特征在于，所述激光雷达用于实现如权利要求1至8中任一项所述的房间找方方法。
10.一种用于实测实量的测量系统，其特点在于，所述测量系统包括一激光雷达以及一处理端，所述测量系统用于实现如权利要求1至8中任一项所述的房间找方方法。
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