JP2023522262A - 地図生成方法、装置、記憶媒体及びプロセッサ - Google Patents

地図生成方法、装置、記憶媒体及びプロセッサ Download PDF

Info

Publication number
JP2023522262A
JP2023522262A JP2022564057A JP2022564057A JP2023522262A JP 2023522262 A JP2023522262 A JP 2023522262A JP 2022564057 A JP2022564057 A JP 2022564057A JP 2022564057 A JP2022564057 A JP 2022564057A JP 2023522262 A JP2023522262 A JP 2023522262A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
point cloud
obstacle
passable
contour
determining
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2022564057A
Other languages
English (en)
Inventor
翔 曽
翔 李
勉励 劉
青 袁
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangdong Bozhilin Robot Co Ltd
Original Assignee
Guangdong Bozhilin Robot Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangdong Bozhilin Robot Co Ltd filed Critical Guangdong Bozhilin Robot Co Ltd
Publication of JP2023522262A publication Critical patent/JP2023522262A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/05—Geographic models
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/50—Extraction of image or video features by performing operations within image blocks; by using histograms, e.g. histogram of oriented gradients [HoG]; by summing image-intensity values; Projection analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/10—Terrestrial scenes
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/06—Systems determining position data of a target
    • G01S17/42—Simultaneous measurement of distance and other co-ordinates
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/93—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S17/931—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/4808—Evaluating distance, position or velocity data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2210/00—Indexing scheme for image generation or computer graphics
    • G06T2210/04—Architectural design, interior design

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Instructional Devices (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
  • Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)

Abstract

Figure 2023522262000001
【要約】
地図生成方法、装置、記憶媒体及びプロセッサである。そのうち、該方法は、目標建築物の３次元点群を取得すること（Ｓ１０２）と、３次元点群に応じて目標建築物の障害領域及び通行可能領域を決定すること（Ｓ１０４）と、障害領域及び通行可能領域に応じて、目標建築物の室内地図を生成すること（Ｓ１０６）と、を含む。該方法は、関連技術における、地図を作成しなければ、地図が生成できず、効率が低いという技術問題を解決した。
【選択図】図１

Description

本開示は、２０２０年０４月２１日に出願された、出願番号が２０２０１０３１８６８０．７且つ名称が「地図生成方法、装置、記憶媒体及びプロセッサ」である中国特許書類を優先権書類とし、その全ての内容は引用により本開示に組み込まれる。
技術分野
本開示は地図生成の分野に属し、具体的には、地図生成方法、装置、記憶媒体及びプロセッサに関する。
現在、ロボットが環境を感知し、環境に適応する主な方法は、リアルタイムで測位し地図作成をするものであり、即ち、センサ（例えば、レーザーレーダー）によりその所在位置付近の局所環境地図を取得し、図において占有領域、空き領域及び未探索領域を明記してから、未探索領域に進んで環境をさらに探索して、採集されたデータに応じて局所環境地図を拡充し、これにより、置かれた環境全体への認知及び地図作成が完成される。しかしながら、建築施工では、往々にして多様な異なる機能のロボットが交互に又は協力して作業する必要があり、このような場合、上記したリアルタイムで測位し地図作成をするという方法には、（１）各タイプのロボットが現場（例えば、ある建設中の階）で作業する前にいずれも、フロア全体を１回回り、地図を取得しなければ動作が開始できず、これが作業効率を大幅に低下させ、（２）同じ環境（例えば、同じ階のフロア）において、ここで作業する異なるロボットが、地図作成動作を何度も繰り返し行って、資源の無駄遣いをもたらし、（３）コストなどの要素に制限され、地図作成に用いられるレーダーが一般的にセンチメートルレベル又はそれより低い精度であるという一連の問題がある。
上記の問題に対して、未だに有効な解決案は提出されていない。
本開示の実施例は、少なくとも、関連技術における、地図作成を先に行わなければ、地図が生成できず、効率が低いという技術問題を解決するための、地図生成方法及び装置を提供する。
本開示の実施例の１つの態様によれば、目標建築物の３次元点群を取得することと、前記３次元点群に応じて前記目標建築物の障害領域及び通行可能領域を決定することと、前記障害領域及び前記通行可能領域に応じて、前記目標建築物の室内地図を生成することと、を含む地図生成方法を提供する。
開示されるいくつかの実施例において、前記した、前記３次元点群に応じて前記目標建築物の障害領域を決定することは、水平面により前記３次元点群に対して切り出しを行って、前記水平面に対応する障害物の点群データを取得することと、前記障害物の点群データを水平面に投影し、前記障害物の前記水平面における障害輪郭を決定することと、前記障害輪郭に応じて、対応する障害ラスタピクチャを生成して、前記障害領域を決定することと、を含む。
開示されるいくつかの実施例において、前記した、前記３次元点群に応じて前記目標建築物の通行可能領域を決定することは、前記３次元点群に応じて前記目標建築物の地面の点群データを決定することと、前記地面の点群データに応じて、通行可能輪郭を決定することと、前記通行可能輪郭に応じて、対応する通行可能ラスタピクチャを生成して、前記通行可能領域を決定することと、を含む。
開示されるいくつかの実施例において、前記障害輪郭に応じて、対応する障害ラスタピクチャを生成すること、又は前記通行可能輪郭に応じて、対応する通行可能ラスタピクチャを生成することの前には、ラスタピクチャを新規作成することがさらに含まれ、ピクチャの解像度がｒであり、前記ラスタピクチャの幅ｉｗｉｄｔｈ及び高さｉｈｅｉｇｈｔが
Figure 2023522262000002
 という式を採用して算出され、式では、ｘｍａｘは、前記障害輪郭の点群データと前記通行可能輪郭の点群データとの積集合のうち、Ｘ座標の最大値であり、ｘｍｉｎは、前記障害輪郭の点群データと前記通行可能輪郭の点群データとの積集合のうち、Ｘ座標の最小値であり、ｙｍａｘは、前記障害輪郭の点群データと前記通行可能輪郭の点群データとの積集合のうち、Ｙ座標の最大値であり、ｙｍｉｎは、前記障害輪郭の点群データと前記通行可能輪郭の点群データとの積集合のうち、Ｙ座標の最小値である。
開示されるいくつかの実施例において、前記障害輪郭に応じて、対応する障害ラスタピクチャを生成することは、前記障害輪郭に応じて、前記ラスタピクチャにおける各ラスタの前記障害輪郭の点群データの数量を決定し、前記数量がプリセット数量を超えない場合、前記ラスタが第１のプリセットグレースケールとして決定され、前記数量がプリセット数量を超えた場合、前記ラスタが第２のプリセットグレースケールとして決定されて、前記障害ラスタピクチャを生成する、ことを含み、及び／又は、前記通行可能輪郭に応じて、対応する通行可能ラスタピクチャを生成することは、前記通行可能輪郭に応じて、前記ラスタピクチャにおける各ラスタの前記通行可能輪郭の点群データの数量を決定し、前記数量がプリセット数量を超えない場合、前記ラスタが第１のプリセットグレースケールとして決定され、前記数量がプリセット数量を超えた場合、前記ラスタが第２のプリセットグレースケールとして決定されて、前記通行可能ラスタピクチャを生成する、ことを含む。
開示されるいくつかの実施例において、前記３次元点群に応じて前記目標建築物の地面の点群データを決定することは、前記３次元点群における各点の鉛直方向のＺ座標を統計することにより、前記３次元点群の各点群データのＺ座標の分布状況を決定することと、前記分布状況に応じて、前記地面の点群データのＺ座標値を決定することと、前記３次元点群のうち、前記Ｚ座標値を満たす複数の点群データを、前記地面の点群データとして決定することと、を含む。
開示されるいくつかの実施例において、前記分布状況に応じて、前記地面の点群データのＺ座標値を決定することは、前記３次元点群における全ての点群データのＺ座標の最大値及び最小値、並びにプリセットされた間隔長さに応じて、分布ヒストグラムの間隔数、及び各間隔に対応する点群データの集合を決定して、分布ヒストグラムを生成することと、前記分布ヒストグラムの下分位点、及び前記下分位点が所在する間隔の添字を決定することと、前記下分位点が所在する間隔の添字に応じて、前記分布ヒストグラムの第１のピーク値と第２のピーク値との間のいずれかの間隔の添字を決定し、前記いずれかの間隔の添字に応じて、前記第１のピーク値に対応する添字及び前記第２のピーク値に対応する添字を決定することと、前記第１のピーク値の添字に対応する第１のＺ座標値と、前記第２のピーク値の添字に対応する第２のＺ座標値を比較して、前記第１のＺ座標値及び前記第２のＺ座標値のうち、Ｚ座標値が比較的小さいＺ座標値を前記地面のＺ座標値とすることと、を含む。
開示されるいくつかの実施例において、前記障害領域及び前記通行可能領域に応じて、前記目標建築物の室内地図を生成することは、前記障害輪郭の前記障害ラスタピクチャ及び前記通行可能輪郭の前記通行可能ラスタピクチャに応じて、前記目標建築物の前記通行可能輪郭における門輪郭の門ラスタピクチャを決定することと、前記障害ラスタピクチャ及び前記門ラスタピクチャに応じて、前記目標建築物の閉輪郭を決定することと、前記閉輪郭に応じて前記目標建築物の室内障害物の境界線及び室内外分界線を決定することと、室内障害物の境界線の閉領域及び室内外分界線の閉領域に対してそれぞれ標示を行い、前記目標建築物の室内地図を得ることと、を含む。
開示されるいくつかの実施例において、前記障害輪郭の前記障害ラスタピクチャ及び前記通行可能輪郭の前記通行可能ラスタピクチャに応じて、前記目標建築物の門輪郭の門ラスタピクチャを決定することは、前記障害ラスタピクチャ及び前記通行可能ラスタピクチャに対して処理を行い、前記障害ラスタピクチャ及び前記通行可能ラスタピクチャのラスタの画素を連結させることと、画素が連結された後の前記通行可能ラスタピクチャから画素が連結された後の前記障害ラスタピクチャを減算して、前記目標建築物の門輪郭の前記門ラスタピクチャを得ることと、を含み、前記障害ラスタピクチャ、前記通行可能ラスタピクチャ及び前記門ラスタピクチャに応じて、前記目標建築物の閉輪郭を決定することは、前記門ラスタピクチャ、前記障害ラスタピクチャ及び前記通行可能ラスタピクチャを統合して、前記目標建築物の前記閉輪郭を生成することを含む。
開示されるいくつかの実施例において、前記閉輪郭に応じて前記目標建築物の室内障害物の境界線及び室内外分界線を決定することは、前記閉輪郭のうち、閉領域の面積が最も大きい閉輪郭を前記室内外分界線とすることと、前記閉輪郭のうち、前記室内外分界線以外の閉輪郭を前記室内障害物の境界線とすることと、を含む。
開示されるいくつかの実施例において、室内障害物の境界線の閉領域及び室内外分界線の閉領域に対してそれぞれ標示を行い、前記目標建築物の室内地図を得ることは、前記室内障害物の境界線の閉領域の内部を前記障害領域として決定し、第１の標識により前記障害領域に対して塗りつぶし標示を行うことと、前記室内外分界線の閉領域の外部を未探索領域として決定し、第２の標識により前記未探索領域に対して塗りつぶし標示を行うことと、前記室内外分界線の閉領域内部における前記室内障害物の境界線の閉領域内部以外の領域を前記通行可能領域として決定し、第３の標識により前記通行可能領域に対して塗りつぶし標示を行うことと、を含み、そのうち、前記第１の標識の前記障害領域、前記第２の標識の前記未探索領域、及び前記第３の標識の前記通行可能領域、並びに前記閉輪郭が、前記目標建築物の室内地図を構成する。
開示されるいくつかの実施例において、前記３次元点群に応じて前記目標建築物の障害領域及び通行可能領域を決定することの前には、前記３次元点群のＺ座標軸の正方向が鉛直上向きとなるように、前記３次元点群の鉛直方向のＺ座標軸に対して較正を行うことと、水平面により前記３次元点群に対して切り出しを行って、前記３次元点群に対応する前記目標建築物の壁体の、前記水平面における投影の点群データを決定することと、前記投影の点群データに応じていずれかの壁体に対応する直線を決定することと、前記３次元点群に表される目標建築物の水平軸線と前記３次元点群の水平座標軸とが平行又は垂直となるように、前記直線の回転角に応じて前記３次元点群の座標に対して回転調整を行うことと、が含まれ、そのうち、前記回転角が前記直線と前記３次元点群の水平座標軸との挟角であり、前記水平座標軸が互いに垂直なＸ座標軸又はＹ座標軸である。
開示されるいくつかの実施例において、前記投影の点群データに応じていずれかの壁体に対応する直線を決定することは、前記投影の点群データに応じて、前記直線及び前記直線の方向ベクトルを決定することを含み、前記直線の回転角に応じて前記３次元点群の座標に対して回転調整を行うことは、前記方向ベクトルと、前記Ｘ座標軸の正方向又は前記Ｙ座標軸の正方向との挟角を前記回転角として決定することと、前記回転角に応じて前記３次元点群に対して回転調整を行うことと、を含む。
本開示の実施例のもう１つの態様によれば、目標建築物の３次元点群を取得するように構成される第１の決定モジュールと、前記３次元点群に応じて前記目標建築物の障害領域及び通行可能領域を決定するように構成される第２の決定モジュールと、前記障害領域及び前記通行可能領域に応じて、前記目標建築物の室内地図を生成するように構成される生成モジュールと、を備える地図生成装置をさらに提供する。
本開示の実施例のもう１つの態様によれば、記憶媒体をさらに提供し、前記記憶媒体は、記憶されたプログラムを備え、そのうち、前記プログラムが作動すると、上記の任意の１項に記載の方法を実行するように前記記憶媒体が所在する機器を制御することを特徴とする。
本開示の実施例のもう１つの態様によれば、プロセッサをさらに提供し、前記プロセッサは、プログラムを作動させるように構成され、そのうち、前記プログラムが作動すると、上記の任意の１項に記載の方法を実行することを特徴とする。
本開示の実施例において、目標建築物の３次元点群を取得し、３次元点群に応じて目標建築物の障害領域及び通行可能領域を決定し、障害領域及び通行可能領域に応じて、地図を生成するという方式を採用して、３次元点群により直接に障害領域及び通行可能領域を決定して目標建築物の室内地図を生成し、ロボットによる自律的な地図作成を回避して３次元点群により直接に目標建築物の室内地図が生成されてロボットに使用されるという目的が達成され、これにより、地図生成の効率を向上させる技術的効果が実現され、さらに、関連技術における、ロボットに対して地図作成を行わなければ、地図が生成できず、効率が低いという技術問題が解決される。
ここで説明される図面は、本開示に対するさらなる理解を提供するためのものであり、本願の一部を構成し、本開示の模式的な実施例及びこれらの説明は、本発明を解釈するように設けられ、本開示を不当に限定するものではない。
本開示の実施例による地図生成方法のフローチャートである。 本開示の実施形態による地図生成方法のフローチャートである。 本開示の実施形態による障害領域及び通行可能領域に応じて地図を生成する方法のフローチャートである。 本開示の実施形態による障害ラスタピクチャの模式図である。 本開示の実施形態による通行可能ラスタピクチャの模式図である。 本開示の実施形態による画素が連結された後の障害ラスタピクチャの模式図である。 本開示の実施形態による画素が連結された後の通行可能ラスタピクチャの模式図である。 本開示の実施形態による門ラスタピクチャの模式図である。 本開示の実施形態による閉輪郭の模式図である。 本開示の実施形態による室内外分界線の模式図である。 本開示の実施形態による室内障害物境界線の模式図である。 本開示の実施形態による地図の模式図である。 本開示の実施例による地図生成装置の模式図である。
当業者に本発明の方案をよりよく理解させるために、以下は、本開示の実施例における図面を参照しながら、本開示の実施例における技術案を明確で完全に説明し、説明される実施例は本開示の一部の実施例に過ぎず、全ての実施例ではないことは明らかである。本開示における実施例に基づいて、当業者が創造的な労働を行わない前提で得られる全ての他の実施例は、いずれも本開示の保護範囲に属すべきである。
なお、本開示の明細書及び特許請求の範囲、並びに上記図面における用語「第１」、「第２」などは、特定の順序又は前後順序を説明するように設けられる必要がなく、類似する対象を区別するように設けられる。このように使用されるデータは、適切な場合に置換え可能であり、これにより、ここで説明される本開示の実施例が、ここで図示又は説明されるもの以外の順序で実施できることを理解すべきである。また、用語「含む」及び「有する」並びにこれらの如何なる変形は、排他ではない包含をカバーすることを意図とし、例えば、一連のステップ又はユニットの過程、方法、システム、製品又は機器を含み、必ずしも明確に挙げられたステップ又はユニットに限定されず、明確に挙げられていない又はこれらの過程、方法、製品又は機器にとって固有である他のステップ又はユニットを含んでもよい。
本開示の実施例によれば、地図生成方法の方法実施例を提供し、なお、図面のフローチャートに示されるステップは、例えば１組のコンピュータ実行可能な指令のコンピュータシステムで実行することができ、且つ、フローチャートでは論理的な順序が示されているが、場合において、異なる順序で示された又は説明されたステップを実行してもよい。
図１は、本開示の実施例による地図生成方法のフローチャートであり、図１に示すように、該方法は、
目標建築物の３次元点群を取得するステップＳ１０２と、
３次元点群に応じて目標建築物の障害領域及び通行可能領域を決定するステップＳ１０４と、
障害領域及び通行可能領域に応じて、目標建築物の室内地図を生成するステップＳ１０６と、を含む。
上記ステップにより、目標建築物の３次元点群を決定し、３次元点群に応じて目標建築物の障害領域及び通行可能領域を決定し、障害領域及び通行可能領域に応じて、地図を生成するという方式を採用して、３次元点群により直接に障害領域及び通行可能領域を決定して目標建築物の室内地図を生成し、ロボットによる自律的な地図作成を回避して３次元点群により直接に目標建築物の室内地図が生成されてロボットに使用されるという目的が達成され、これにより、地図生成の効率を向上させる技術的効果が実現され、さらに、関連技術における、ロボットに対して地図作成を行わなければ、地図が生成できず、効率が低いという技術問題が解決される。
地上３次元レーザ走査技術は絶えず発展し、走査の速度及び精度はいずれも大きく向上しており、レーザスキャナを利用してフロア全体からビル全体に至るまでの高精度（ミリメートルレベル）の点群データを迅速に取得し、これにより上記３次元点群のデータが取得される。上記３次元点群のデータは多様な用途を有し、例えば工事進捗追跡などとして構成される。これらは、建築施工ロボットが現場に入って作業する前に現場の３次元点群が取得されれば、現場の高精度地図を作成するように構成されてもよい。
上記３次元点群は３次元立体座標系を基準とし、目標建築物の点を採集して対応する点群データの３次元立体座標系における立体座標を決定して、３次元点群が構成され、上記立体座標系は、鉛直方向のＺ座標軸、水平面に位置する互いに垂直なＸ座標軸及びＹ座標軸を含む。
３次元点群に応じて障害領域及び通行可能領域を決定し、障害領域及び通行可能領域に応じて地図を生成し、これにより、３次元点群に応じて目標建築物の地図が生成されて他の機器に使用され、関連技術における、地図を先に作成しなければ、地図が生成されないことによる効率が低いという問題が解決される。
上記障害領域は一定の高さ範囲内の障害領域であってよく、これにより、ロボット又は地図の使用機器が地図を使用する際に、該高さの探知装置により障害領域に対して検出を行うので、地図に実用性をより持たせ、使用機器にとって、地図の精確度がより高くなる。
開示されるいくつかの実施例において、３次元点群に応じて目標建築物の障害領域を決定することは、水平面により３次元点群に対して切り出しを行って、水平面に対応する障害物の点群データを取得することと、障害物の点群データを水平面に投影し、障害物の水平面における障害輪郭を決定することと、障害輪郭に応じて、対応する障害ラスタピクチャを生成して、障害領域を決定することと、を含む。
上記水平面は、プリセット高さの水平面であってもよく、該プリセット高さは、上記した地図の使用機器における探知装置の探知高さ、例えば、ロボットにおける上記した赤外探知器の設定高さであってもよい。
上記水平面には、一定の高さ許容差が含まれてもよく、水平面により高さ許容差範囲内の３次元点群を取得し、上記３次元点群は目標建築物に対応し、水平面により３次元点群に対して切り出しを行って、目標建築物の壁体又は他の建築障害の上記水平面における交線が得られ、これにより、前記交線を上記水平面に投影し、該障害物の輪郭を決定できる。
開示されるいくつかの実施例において、水平面の地面からの高さがｓであり、高さ許容差がδであると、地面からの高さが
Figure 2023522262000003
 である点集合は
Figure 2023522262000004
 である。
Ｃｏｂｓｔを水平面Ｚ＝Ｚｆｌｏｏｒに投影して、目標建築物の上記水平面の高さ箇所での全ての障害物の輪郭が含まれる交線点集合Ｃ′ｏｂｓｔを得る。
上記障害物の輪郭は依然として点群データの形式で存在し、直観的には十分でなく、そのため、障害輪郭により対応する障害ラスタピクチャを生成して、上記障害輪郭をラスタピクチャに表示させて、その後、ラスタピクチャに応じて地図を生成することも容易にし、地図生成の効率を向上させる。
開示されるいくつかの実施例において、３次元点群に応じて目標建築物の通行可能領域を決定することは、３次元点群に応じて目標建築物の地面の点群データを決定することと、地面の点群データに応じて、通行可能輪郭を決定することと、通行可能輪郭に応じて、対応する通行可能ラスタピクチャを生成して、通行可能領域を決定することと、を含む。
上記通行可能領域は、上記目標建築物室内の通行可能領域であってもよく、上記通行可能輪郭は、上記目標建築物の地面点群の輪郭であってもよく、上記通行可能輪郭に応じて上記通行可能領域を決定することができる。上記通行可能領域は、地面に基づいて目標建築物の地面における通行可能領域を決定したものであってもよく、そのため、地面点集合を先に決定し、地面点集合の中から通行可能領域の輪郭を決定し、具体的には、地面からの高さが
Figure 2023522262000005
 である点集合Ｃｆｌｏｏｒ０を取得する。
Figure 2023522262000006
ランダムサンプルコンセンサスアルゴリズムＲＡＮＳＡＣに応じて点集合Ｃｆｌｏｏｒ０の中から地面点集合Ｃｆｌｏｏｒを決定し、点群境界抽出アルゴリズムにより、Ｃｆｌｏｏｒの中から通行可能領域の通行可能輪郭を得る。
上記通行可能輪郭は依然として点群データの形式で存在し、直観的には十分ではないため、通行可能輪郭により対応する通行可能ラスタピクチャを生成することで、上記通行可能輪郭をラスタピクチャに表示させ、その後、ラスタピクチャに応じて地図を生成することも容易にし、地図生成の効率を向上させる。
開示されるいくつかの実施例において、障害輪郭に応じて、対応する障害ラスタピクチャを生成すること、又は通行可能輪郭に応じて、対応する通行可能ラスタピクチャを生成することの前には、ラスタピクチャを新規作成することがさらに含まれ、ラスタピクチャの解像度がｒであり、ピクチャの幅ｉｗｉｄｔｈ及び高さｉｈｅｉｇｈｔが
Figure 2023522262000007
 という式を採用して算出することができ、式では、ｘｍａｘは、障害輪郭の点群データと通行可能輪郭の点群データとの積集合のうち、Ｘ座標の最大値であり、ｘｍｉｎは、障害輪郭の点群データと通行可能輪郭の点群データとの積集合のうち、Ｘ座標の最小値であり、ｙｍａｘは、障害輪郭の点群データと通行可能輪郭の点群データとの積集合のうち、Ｙ座標の最大値であり、ｙｍｉｎは、障害輪郭の点群データと通行可能輪郭の点群データとの積集合のうち、Ｙ座標の最小値である。
障害輪郭に応じて障害ラスタピクチャを生成すること、及び通行可能輪郭に応じて通行可能ラスタピクチャを生成することは、いずれも新たなラスタピクチャを先に作成する必要があり、障害輪郭の点群データを上記ラスタピクチャに対応付けて、障害ラスタピクチャを生成し、通行可能輪郭の点群データを上記ラスタピクチャに対応付けて、通行可能ラスタピクチャを生成する。
上記解像度ｒは、ラスタピクチャのラスタに対応することができ、１つのラスタが１つの画素に対応し、これにより、点群データの座標値とラスタピクチャの解像度とを関係付けて、Ｘ座標の最大値及び最小値の差と、解像度との比値により上記ラスタピクチャの幅を決定し、Ｙ座標の最大値及び最小値の差と、解像度との比値により上記ラスタピクチャの高さを決定する。障害ラスタピクチャ及び通行可能ラスタピクチャの大きさを有効的に決定することで、作成されたラスタピクチャが上記障害輪郭及び／又は通行可能輪郭を完全に収容できることが保証される。
開示されるいくつかの実施例において、障害輪郭に応じて、対応する障害ラスタピクチャを生成することは、障害輪郭に応じて、ラスタピクチャにおける各ラスタの障害輪郭の点群データの数量を決定し、数量がプリセット数量を超えない場合、ラスタが第１のプリセットグレースケールとして決定され、数量がプリセット数量を超えた場合、ラスタが第２のプリセットグレースケールとして決定されて、障害ラスタピクチャを生成することを含み、及び／又は、通行可能輪郭に応じて、対応する通行可能ラスタピクチャを生成することは、通行可能輪郭に応じて、ラスタピクチャにおける各ラスタの通行可能輪郭の点群データの数量を決定し、数量がプリセット数量を超えない場合、ラスタが第１のプリセットグレースケールとして決定され、数量がプリセット数量を超えた場合、ラスタが第２のプリセットグレースケールとして決定されて、通行可能ラスタピクチャを生成することを含む。
ラスタピクチャを新規作成した後に、障害輪郭の点群データを上記ラスタピクチャに対応付けて、点群データ数量がプリセット数量を超えたラスタは、他のラスタが第１のプリセットグレースケールで表示されることと区別し、第２のプリセットグレースケールで表示され、通常、点群データがない又は点群データが上記プリセット数量に達していないラスタが０グレースケール値で表示され、つまり、上記第１のプリセットグレースケールは０、つまり黒色であってもよく、上記第２のプリセットグレースケールは、任意の値であってもよく、本実施例では、区別を表すために、グレースケール値が比較的高い２５５、つまり白色が採用され、他のラスタの黒色と鮮明な対比を形成し、ユーザが直観的に実感することを容易にする。
通行可能輪郭は上記障害輪郭と類似して、ここでは説明しない。
開示されるいくつかの実施例において、障害領域輪郭のラスタピクチャは、ｉｗｉｄｔｈ×ｉｈｅｉｇｈｔ画素で、グレースケール値が０であるグレースケール画像に初期化され、いずれかの第ｉ行、第ｊ列の画素（ｉ∈［１，ｉｗｉｄｔｈ］，ｊ∈［１，ｉｈｅｉｇｈｔ］）について、そのグレースケール値ｇｉｊは下式を採用して算出される。
Figure 2023522262000008
 式では、ｍｉｊは、点集合Ｃ′ｏｂｓｔのうち、画素中心点に対応する点ｃｉｊを円心とし、所与の正数ｒａｄｉｕｓを検索半径としている円形検索領域内に入る点の数量であり、よく使われるｋｄＴｒｅｅを構築する方法を使用して近傍点検索を実現することができ、ｎｔｈｒｅｓｈｏｌｄは１つの比較的小さい正整数であり、検索領域内の点の数量がｎｔｈｒｅｓｈｏｌｄ以上である場合、該画素グレースケール値は２５５とされることができる。点ｃｉｊのｘ、ｙ座標は、下式により求められる。
Figure 2023522262000009
Figure 2023522262000010
通行可能領域輪郭のラスタピクチャについては、上記と同じ過程を採用してグレースケールピクチャを得るが、検索する目標点集合は、Ｃ′ｏｂｓｔではなくＣ′ｆｌｏｏｒとなる。
開示されるいくつかの実施例において、３次元点群に応じて目標建築物の地面の点群データを決定することは、３次元点群における各点の鉛直方向のＺ座標を統計することにより、３次元点群の各点群データのＺ座標の分布状況を決定することと、分布状況に応じて、地面の点群データのＺ座標値を決定することと、３次元点群のうち、前記Ｚ座標値を満たす複数の点群データを、地面の点群データとして決定することと、を含む。
目標建築物の３次元点群における地面を識別すると同時に、目標建築物の天井も識別でき、具体的には、３次元点群における目標建築の天井及び地面を決定することは、３次元点群のＺ座標により決定することができる。具体的には、３次元点群における各点の鉛直方向のＺ座標を統計することにより、３次元点群の各点のＺ座標の分布状況を決定し、分布状況に応じて、天井及び地面の点のＺ座標値を決定し、Ｚ座標範囲を満たす点を天井又は地面の点として決定する。
点群のＺ座標の分布状況を統計することにより、地面及び天井のＺ座標値を推定する。ここでは、入力された点群のＺ座標軸が既に鉛直方向に較正され、且つ正方向が鉛直上向きとなると仮定される。建築室内の点群特性から分かるように、室内地面と天井が基本的に水平である場合、点群密度は高さ方向に沿って２つのピーク値を有し、１つのピーク値が地面付近に位置し、もう１つのピーク値が天井付近に位置する。この仮定によれば、点群密度の高さ方向に沿ったピーク値を得ることにより、地面及び天井のＺ座標値を得ることができる。これにより、３次元点群のうち、天井及び地面を表す点が決定される。
開示されるいくつかの実施例において、分布状況に応じて、地面の点群データのＺ座標値を決定することは、３次元点群における全ての点群データのＺ座標の最大値及び最小値、並びにプリセットされた間隔長さに応じて、分布ヒストグラムの間隔数、及び各間隔に対応する点群データの集合を決定して、分布ヒストグラムを生成することと、分布ヒストグラムの下分位点、及び下分位点が所在する間隔の添字を決定することと、下分位点が所在する間隔の添字に応じて、分布ヒストグラムの第１のピーク値と第２のピーク値との間のいずれかの間隔の添字を決定し、いずれかの間隔の添字に応じて、第１のピーク値に対応する添字及び第２のピーク値に対応する添字を決定することと、第１のピーク値の添字に対応する第１のＺ座標値と、第２のピーク値の添字に対応する第２のＺ座標値を比較して、第１のＺ座標値及び第２のＺ座標値のうち、Ｚ座標値が比較的小さいＺ座標値を地面のＺ座標値とすることと、を含む。
上記した、３次元点群における全ての点群データのＺ座標の最大値及び最小値、並びにプリセットされた間隔長さに応じて、分布ヒストグラムの間隔数、及び各間隔に対応する点群データの集合を決定して、分布ヒストグラムを生成することについて、分布ヒストグラムの各間隔の長さはｄであり、分布ヒストグラムの間隔数量はｎである。
Figure 2023522262000011
 式では、ｚｍｉｎは、３次元点群における全ての点のＺ座標の最小値であり、ｚｍａｘは、３次元点群における全ての点のＺ座標の最大値であり、符号
Figure 2023522262000012
 は、切り上げて整数にすることを表し、任意の間隔ｊに含まれる点の集合
Figure 2023522262000013
 は、以下の通りであり、
Figure 2023522262000014
 いずれかの間隔ｊに含まれる点の個数
Figure 2023522262000015
 は、
Figure 2023522262000016
 であり、式では、符号｜｜は、集合における要素の個数を表す。
下分位点が所在する間隔の添字に応じて、分布ヒストグラムの第１のピーク値と第２のピーク値との間のいずれかの間隔の添字を決定し、いずれかの間隔の添字に応じて、第１のピーク値に対応する添字及び第２のピーク値に対応する添字を決定し、第１のピーク値の添字に対応する第１のＺ座標値と、第２のピーク値の添字に対応する第２のＺ座標値を比較して、Ｚ座標値が比較的小さいＺ座標値を地面のＺ座標値とする。
ｚαを３次元点群のＺ座標分布の下α分位点として記し、α∈（０，１）であり、下記を満たすように、３次元点群からランダムに１つの点ｃｉを選出する。
Figure 2023522262000017
ｚαが所在する分布ヒストグラムの間隔添字をｉｎｄｅｘαとすると、ｉｎｄｅｘαは、下式を用いて決定することができる。
Figure 2023522262000018
ヒストグラムには、第１のピーク値及び第２のピーク値を含む２つのピーク値が存在し、２つのピーク値の間のあるヒストグラム間隔の添字は、下式を用いて算定することができる。
Figure 2023522262000019
 この場合、ヒストグラムの２つのピーク値に対応する添字は、以下の通りである。
Figure 2023522262000020
Figure 2023522262000021
 式では、
Figure 2023522262000022
 は、分布ヒストグラムにおける間隔ｊに含まれる点の個数であり、ｎは、分布ヒストグラムの間隔数量であり、下記数式により天井のＺ座標値ｚｃｅｉｌｉｎｇ、及び地面のＺ座標値ｚｆｌｏｏｒを算出する。
Figure 2023522262000023
Figure 2023522262000024
 式では、ｚｍｉｎは、３次元点群における全ての点のＺ座標の最小値であり、ｄは、分布ヒストグラムの各間隔の長さである。
上記αは、１つの比較的小さい正数、例えば０．０５を取ることができる。
開示されるいくつかの実施例において、障害領域及び通行可能領域に応じて、目標建築物の室内地図を生成することは、障害輪郭の障害ラスタピクチャ及び通行可能輪郭の通行可能ラスタピクチャに応じて、目標建築物の通行可能輪郭における門輪郭の門ラスタピクチャを決定することと、障害ラスタピクチャ及び門ラスタピクチャに応じて、目標建築物の閉輪郭を決定することと、閉輪郭に応じて目標建築物の室内障害物の境界線及び室内外分界線を決定することと、室内障害物の境界線の閉領域及び室内外分界線の閉領域に対してそれぞれ標示を行い、目標建築物の室内地図を得ることと、を含む。
上記障害輪郭は、目標建築物のプリセット高さの壁体及び他の障害物の輪郭を含んでもよく、上記通行可能領域輪郭は、地面の通行可能領域輪郭を含み、上記した障害輪郭及び通行可能輪郭により障害物の門輪郭を決定することができ、上記門輪郭は、通行可能領域における門輪郭、つまり建築物の囲い壁における門の輪郭であってもよく、障害領域の障害輪郭の破断を引き起こすことができ、本実施例における目標建築物は、主体が建てられたばかりのものであってもよく、地図を使用してロボットの動作を指導する必要があり、建築物主体内の壁における門は通行可能であると考えられ、障害領域輪郭を形成する際に門の壁の輪郭と建築物の外壁の輪郭が繋がるように設けられ、障害領域の障害輪郭の破断を引き起こすことはない。これにより、障害輪郭と門輪郭を重畳することで目標建築物の閉輪郭を形成する。具体的な方式は、障害ラスタピクチャ及び通行可能ラスタピクチャにより、門ラスタピクチャを決定して、障害ラスタピクチャ及び門ラスタピクチャに応じて目標建築物の閉輪郭のラスタピクチャを決定する。閉輪郭に応じて目標建築物の室内障害物の境界線及び室内外分界線を決定して、上記目標建築物の室内地図を生成する。
上記室内外分界線は、目標建築物の室内と室外との分界線、例えば壁と門や窓からなる閉輪郭であってもよい。上記した目標建築物の室内障害物の境界線は、上記目標建築物内の、室内外分界線と接触しない閉じた障害物の境界線、例えば、室内の独立したコラムの境界線であってもよい。室内外分界線と接触する障害物そのものが室内外分界線の一部を構成しており、例えば、壁の内部に設けられたコラムは室内で出隅として現れるため、室内外分界線にも出隅が生じるようになり、該コラムの境界線は室内外分界線と交差しているため、室内外分界線の一部も構成している。
開示されるいくつかの実施例において、障害輪郭の障害ラスタピクチャ及び通行可能輪郭の通行可能ラスタピクチャに応じて、目標建築物の門輪郭の門ラスタピクチャを決定することは、障害ラスタピクチャ及び通行可能ラスタピクチャに対して処理を行い、障害ラスタピクチャ及び通行可能ラスタピクチャのラスタの画素を連結させることと、画素が連結された後の通行可能ラスタピクチャから画素が連結された後の障害ラスタピクチャを減算して、目標建築物の門輪郭の門ラスタピクチャを得ることとを含み、障害ラスタピクチャ、通行可能ラスタピクチャ及び門ラスタピクチャに応じて、目標建築物の閉輪郭を決定することは、門ラスタピクチャ、障害ラスタピクチャ及び通行可能ラスタピクチャを統合して、目標建築物の閉輪郭を生成することを含む。
上記した、障害ラスタピクチャ及び通行可能ラスタピクチャに対して処理を行うことは、モルフォロジクロージング演算により障害領域の輪郭及び通行可能領域の輪郭に対して処理を行い、障害領域の輪郭及び通行可能領域の輪郭の画素を連結させることで、上記障害ラスタピクチャの障害輪郭と通行可能ラスタピクチャの通行可能輪郭とが完全な線条を形成することであってもよい。
障害ラスタピクチャ、通行可能ラスタピクチャ及び門ラスタピクチャを統合する方式により、上記目標建築物の閉輪郭を決定する。
開示されるいくつかの実施例において、閉輪郭に応じて目標建築物の室内障害物の境界線及び室内外分界線を決定することは、閉輪郭のうち、閉領域の面積が最も大きい閉輪郭を室内外分界線とすることと、閉輪郭のうち、室内外分界線以外の閉輪郭を室内障害物の境界線とすることと、を含む。
閉輪郭の画像に対して輪郭抽出を行い、室内外分界線を決定することは、上記閉輪郭の画像に対して輪郭抽出を行い、抽出された輪郭により囲まれた多角形面積で降順に並べ、首位の（即ち、面積が最も大きい）輪郭を取って室内外分界線とし、他の輪郭を室内障害物境界線としてもよい。
開示されるいくつかの実施例において、室内障害物の境界線の閉領域及び室内外分界線の閉領域に対してそれぞれ標示を行い、目標建築物の室内地図を得ることは、室内障害物の境界線の閉領域の内部を障害領域として決定し、第１の標識により障害領域に対して塗りつぶし標示を行うことと、室内外分界線の閉領域の外部を未探索領域として決定し、第２の標識により未探索領域に対して塗りつぶし標示の標識を行うことと、室内外分界線の閉領域の内部における室内障害物の境界線の閉領域の内部以外の領域を通行可能領域として決定し、第３の標識により通行可能領域に対して塗りつぶし標示を行うことと、を含み、そのうち、第１の標識の障害領域、第２の標識の未探索領域及び第３の標識の通行可能領域、並びに閉輪郭が、目標建築物の室内地図を構成する。
上記した第１の標識、第２の標識及び第３の標識は異なる色、又は異なる塗りつぶし画像であってもよく、色を例にとると、室内の障害領域を取得し、第１の標識により色塗りつぶしを行い、白色（即ち、グレースケール値が２５５である）でその内部を塗りつぶして画像ｇ１が得られるようにしてもよい。室内の通行可能領域を取得し、第３の標識により色塗りつぶしを行い、室内外分界線を取って白色でその内部を塗りつぶした後に画像に対して反転操作を行って画像ｇ２が得られるようにしてもよい。障害領域及び通行可能領域以外の未探索領域の輪郭を取得し、第２の標識により色塗りつぶしを行い、ｇ１とｇ２を統合することにより画像ｇ３が得られるようにしてもよく、その場合、ｇ３における全ての白色画素の集合Ｐ１が未探索領域を表す。ｇ３に対してモルフォロジ演算を行って１画素膨張させた後、全ての黒色画素（即ち、グレースケール値が０である）の集合Ｐ２は通行可能領域を表し、画像ｇｏｂｓｔにおける全ての白色画素の集合Ｐ３は障害領域を表す。
その後、１つのｉｗｉｄｔｈ×ｉｈｅｉｇｈｔ画素で、グレースケール値が０であるグレースケール画像ｇ４を初期化し、いずれかの第ｉ行、第ｊ列の画素ｐｉｊ（ｉ∈［１，ｉｗｉｄｔｈ］，ｊ∈［１，ｉｈｅｉｇｈｔ］）について、そのグレースケール値ｇｉｊは下式を採用して算出される。
Figure 2023522262000025
 式では、ｇｒａｙ∈（０，２５５）は、所与の整数であり、グレーとなる未探索領域を表し、ｇｒａｙは１２８を取ることができる。これにより得られたラスタ図ｇ４は即ち地図である。
開示されるいくつかの実施例において、３次元点群に応じて目標建築物の障害領域及び通行可能領域を決定することの前には、３次元点群のＺ座標軸の正方向が鉛直上向きとなり、正方向が上向きとなるように、３次元点群の鉛直方向のＺ座標軸に対して較正を行うことと、水平面により３次元点群に対して切り出しを行って、３次元点群に対応する目標建築物の壁体の、水平面における投影の点群データを決定することと、投影の点群データに応じていずれかの壁体に対応する直線を決定することと、３次元点群に表される目標建築物の実際のＸ座標軸及びＹ座標軸を含む目標建築物の水平軸線と３次元点群の水平座標軸とが平行又は垂直となるように、直線の回転角に応じて３次元点群の座標に対して回転調整を行うことを含み、そのうち、回転角が直線と３次元点群の水平座標軸との挟角であり、水平座標軸が互いに垂直なＸ座標軸又はＹ座標軸である。
上記３次元点群の３次元立体座標系における方位と、現実の目標建築の現実空間における方位とは同じであってもよく、具体的には、３次元点群の座標系と目標建築物の立体座標系とが同じであり、つまり、３次元点群のＸ座標軸と目標建築物のＸ座標軸とが平行で正方向が同じであり、３次元点群のＹ座標軸と目標建築物のＹ座標軸とが平行で正方向が同じであり、３次元点群のＺ座標軸と目標建築物のＺ座標軸とが平行で正方向が同じである。しかし、多くの場合には、上記３次元点群の座標系と目標建築物の座標系には挟角が存在する。
そのため、上記３次元点群は生成過程において、上記３次元立体座標系と現実の目標建築物の３次元立体座標系とが重ならない状況が存在する可能性があるため、生成された３次元点群のＸ座標及びＹ座標と３次元立体座標系のＸ座標軸及びＹ座標軸とが重ならない状況になり、算出時の演算量が比較的大きくなってしまうため、目標建築物の軸線と座標軸とが平行又は垂直となるように３次元点群の各点の座標に対して調整を行う必要がある。演算効率を向上させる技術的効果が実現される。
上記した、３次元点群の座標に対して調整を行うことは、３次元点群のＺ座標軸の正方向が鉛直上向きとなるように、先に３次元点群の鉛直方向のＺ座標軸に対して較正を行い、その後、３次元点群の水平面のＸ座標軸及びＹ座標軸を調整してもよい。
開示されるいくつかの実施例において、３次元点群と水平面との交線の集合の１本の直線を取得し、直線の回転角に応じて３次元点群の座標に対して回転調整を行い、そのうち、回転角が直線と座標軸との挟角である。
３次元点群に表される目標建築物のＸ、Ｙ座標軸方向と、３次元点群の座標系のＸ、Ｙ座標軸とが平行又は垂直となるように、３次元点群に対して回転変換を行う。通常、３次元点群に対して主成分分析して上記座標調整を完成させることができるが、調整後に軸線方向が未だＸ、Ｙ座標軸と平行（又は垂直）ではないという問題がある。本実施例は、１つの水平面で３次元点群に対して切り出しを行うことにより、その交線を得るという方法を採用して点群の座標調整を行うことができ、交線が主に目標建築物の壁体である。目標建築物の建築室内の主要な壁体は基本的に、互いに垂直であり、且つこれらの水平面における投影は直線であり、このようにして、交線をＸ、Ｙ座標軸に平行又は垂直となるまで回転させれば、３次元点群の座標調整を完成させることができる。
目標建築物の交線に応じて、水平面に投影された直線及び直線の方向ベクトルを決定し、直線の回転角に応じて３次元点群の座標に対して回転調整を行うことは、方向ベクトルとＸ座標軸の正方向又はＹ座標軸の正方向との挟角を回転角として決定することと、回転角に応じて３次元点群に対して回転調整を行うことと、を含む。
開示されるいくつかの実施例において、３次元点群と水平面との交線の直線を取得することは、水平面の地面からの高さがｓであり、高さ許容差がδであると、地面からの高さが
Figure 2023522262000026
 である点集合は、
Figure 2023522262000027
 であり、
Ｃｏｂｓｔを水平面Ｚ＝Ｚｆｌｏｏｒに投影して、交線点集合Ｃ′ｏｂｓｔを得て、交線点集合Ｃ′ｏｂｓｔに応じて、ランダムサンプルコンセンサスアルゴリズムＲＡＮＳＡＣにより点集合における１本の直線及びその方向ベクトル
Figure 2023522262000028
 を決定することを含む。
直線の回転角に応じて３次元点群の座標に対して回転調整を行うことは、方向ベクトル
Figure 2023522262000029
 と座標軸ｘの正方向との間の挟角がθで、３次元点群における任意の１つの点ｃｉが、回転調整前後の同次座標がそれぞれａ及びａ′であると、回転調整後の座標がａ′＝Ｔａという式により求められ、式におけるＴは変換行列で、
Figure 2023522262000030
 という式により求められ、３次元点群における任意の１つの点ｃｉに対して、上式により回転調整を行い、３次元点群を調整することを含む。
また、本実施例は、１つの実施形態をさらに提供し、以下、該実施形態について詳しく説明する。
我が国の人口ボーナスの消失及び人口高齢化の激化に伴い、労働力のコストが絶えず上昇している。特に建築業界においては、建築施工現場の現象が複雑で、動作環境が危険で劣悪になっていることから、建築施工職場の労働力不足の状況がますます深刻になっている。施工現場での建築施工ロボットの応用は、上記問題の１つのキーとなる解決案である。建築施工ロボットが工事現場で正常に移動し、正常に作業する前提として、現場環境に対して感知を行う必要があるため、現場の地図は、ロボットを指定される作業地点に向かうように案内することにおいて、重要な意味を持つ。
近年、地上３次元レーザ走査技術は絶えず発展し、走査の速度及び精度はいずれも大きく向上しており、レーザスキャナを利用してフロア全体からビル全体に至るまでの高精度（ミリメートルレベル）の点群データを迅速に取得することは、既に実践条件を具備している。これらの点群データは、多様な用途を有し、例えば工事進捗追跡などとして構成される。これらは、建築施工ロボットが現場に入って作業する前に現場の高精度点群が取得されれば、現場の高精度地図を作成するように構成されてもよい。
本実施形態の主な内容は、室内の３次元点群から、各種のロボットに提供されてロボットの建築室内での行動を案内するように構成される、２次元ラスタ地図を生成することである。
本実施形態は、まず３次元点群に対して処理を行い、その中から障害物の輪郭及び通行可能領域の輪郭を得て、その後、障害物輪郭及び通行可能領域輪郭に応じて、ラスタ地図を生成し、地図の解像度は、３次元点群の解像度以下の任意の値であってもよい。
本実施形態は、作業する前のロボットの地図作成動作を省き、地図作成時間を節約し、重複動作を減らすことができる。同時に、採用される点群の精度がミリメートルレベルに達することができれば、生成される地図もミリメートルレベルの精度に達して、多様な室内ロボットの異なる需要をサポートすることができる。
図２は、本開示の実施形態による地図生成方法のフローチャートであり、図２に示すように、３次元点群に応じて２次元ラスタ地図を生成するフローは図１に示すように、１、地面及び天井の識別と、２、３次元点群の座標調整と、３、障害領域及び通行可能領域の輪郭取得と、４、２次元ラスタ地図の生成との４つのステップを含む。具体的には以下の通りである。
１、地面及び天井の識別であって、３次元点群のＺ座標の分布状況を統計することにより、地面及び天井のＺ座標値を推定する。ここでは、入力された３次元点群のＺ座標軸が既に鉛直方向に較正され、且つ正方向が鉛直上向きとなると仮定される。目標建築物の室内の点群特性から分かるように、室内地面と天井が基本的に水平である場合、点群密度は高さ方向に沿って２つのピーク値を有し、１つのピーク値が地面付近に位置し、もう１つのピーク値が天井付近に位置する。この仮定によれば、点群密度の高さ方向に沿ったピーク値を得ることにより、地面及び天井のＺ座標値を得ることができ、ステップは以下の通りである。
１）点群のＺ座標の分布ヒストグラムを取得する。入力された点群Ｃが合計でＮ個の点を含むとされ、これらの任意の１つの点ｃｉ∈Ｃは、Ｚ座標が
Figure 2023522262000031
 とされ、ヒストグラムの各間隔の長さがｄ（ｄ＞０）とされると、ヒストグラムの間隔数ｎは、
Figure 2023522262000032
 である。
式（１）では、符号
Figure 2023522262000033
 は、切り上げて整数にすることを表す。任意の間隔ｊに含まれる点の集合は、
Figure 2023522262000034
 である。
いずれかの間隔ｊに含まれる点の個数（即ち、頻度数）は、
Figure 2023522262000035
 である。
式（３）では、符号｜｜は、集合における要素の個数を表す。
２）地面及び天井のＺ座標の推定値を算出する。ｚαを点群のＺ座標分布の下α分位点として記し、即ちα∈（０，１）を所与とし、下記を満たすように、点群Ｃからランダムに１つの点ｃｉを選出する。
Figure 2023522262000036
 ｚαが所在するヒストグラムの間隔添字をｉｎｄｅｘαとすると、ｉｎｄｅｘαは、下式を用いて算定することができる。
Figure 2023522262000037
仮定によれば、ヒストグラムには２つのピーク値が存在し、２ピークの間のあるヒストグラム間隔の添字は、下式を用いて算定することができる。
Figure 2023522262000038
 式（６）では、αは、１つの比較的小さい正数、例えば０．０５を取る。この場合、ヒストグラムの２つのピーク値に対応する添字は、
Figure 2023522262000039
Figure 2023522262000040
 となる。
地面のＺ座標の推定値ｚｆｌｏｏｒ及び天井のＺ座標の推定値ｚｃｅｉｌｉｎｇは、
Figure 2023522262000041
Figure 2023522262000042
 という式により算出される。
２、３次元点群の座標調整であって、３次元点群に表される目標建築物の軸線方向と、Ｘ、Ｙ座標軸とが平行又は垂直となるように、３次元点群に対して回転変換を行う。通常、３次元点群に対して主成分分析して上記座標調整を完成させることができるが、調整後に軸線方向が未だＸ、Ｙ座標軸と平行（又は垂直）ではないという問題がある。本実施形態は、１つの水平面で３次元点群に対して切り出しを行うことにより、その交線を得るという方法を採用して３次元点群の座標調整を行い、交線は主に壁体である。目標建築物室内の主要な壁体は基本的に、互いに垂直であり、且つこれらの水平面における投影は直線であると仮定され、このようにして、交線をＸ、Ｙ座標軸と平行又は垂直となるまで回転させれば、３次元点群の座標調整を完成させることができる。具体的なステップは以下の通りである。
１）水平面と３次元点群との交線の集合、及びこれらの１本の直線を取得する。水平面の地面からの高さがｓとされ、高さ許容差がδとされると、地面からの高さが
Figure 2023522262000043
 である点集合
Figure 2023522262000044
 を得ることができる。
Ｃｏｂｓｔを水平面Ｚ＝Ｚｆｌｏｏｒに投影して、点集合Ｃ′ｏｂｓｔを得る。交線点集合Ｃ′ｏｂｓｔに対して、汎用のランダムサンプルコンセンサスＲＡＮＳＡＣアルゴリズムを使用して、交線点集合における１本の２次元直線及びその方向ベクトル
Figure 2023522262000045
 を得る。
２）回転角を取得し、点群の座標に対して回転調整を行う。
ベクトル
Figure 2023522262000046
 と座標軸Ｘとの間の挟角がθとされ、３次元点群における任意の１点ｃｉは、回転調整前後の同次座標がそれぞれａ及びａ′とされると、回転調整後の座標は、
Figure 2023522262000047
 という式により求められる。
式（１２）では、Ｔは変換行列であり、
Figure 2023522262000048
 という式により求められる。
３次元点群における任意の１つの点ｃｉに対して、式（１２）を利用して回転調整を行う。
３、障害領域及び通行可能領域の輪郭取得であって、地図には、２つのキーとなる情報、即ち占有領域（又は障害領域）及び空き領域（又は通行可能領域）がある。３次元点群から壁、柱、出窓台などの障害物の輪郭、及び地面の通行可能箇所の範囲を取得するようにすれば、これらの２つのキーとなる情報を得ることができ、具体的なステップは以下の通りである。
１）障害領域輪郭を取得する。第２のステップの説明に応じて、ステップ２、１）で得られた交線点集合Ｃ′ｏｂｓｔが回転調整されたものは即ち所与高さｓでの障害物輪郭からなる３次元点群になる。
２）通行可能領域輪郭を取得する。下式を採用して、地面からの高さが
Figure 2023522262000049
 である点集合Ｃｆｌｏｏｒ０を取得する。
Figure 2023522262000050
地面点集合が集合Ｃｆｌｏｏｒであると、Ｃｆｌｏｏｒ⊆Ｃｆｌｏｏｒ０である。汎用のＲＡＮＳＡＣアルゴリズムを使用して、Ｃｆｌｏｏｒ０から１つの平面モデルを得ることができ、モデル内の点が即ち地面点集合Ｃｆｌｏｏｒである。さらに、よく使われる点群境界抽出アルゴリズム、例えば、ｋ近傍点のベクトルの挟角閾値に基づいて判断する点群境界抽出を使用して、Ｃｆｌｏｏｒの中から地面輪郭Ｃ′ｆｌｏｏｒ、即ち通行可能領域輪郭を得ることができる。
３）３次元点群の輪郭に応じて、障害領域輪郭のラスタピクチャ及び通行可能領域輪郭のラスタピクチャを得る。出力解像度がｒとされ、即ちラスタピクチャにおける１画素が、実際距離がｒであることを表すと、ピクチャの幅ｉｗｉｄｔｈ及び高さｉｈｅｉｇｈｔは、下式を採用して算出することができる。
Figure 2023522262000051
Figure 2023522262000052
 式（１５）及び式（１６）では、
Figure 2023522262000053
 であり、
Figure 2023522262000054
 であり、
Figure 2023522262000055
 であり、
Figure 2023522262000056
 であり、式では、
Figure 2023522262000057
 がそれぞれ点ｃｉのｘ座標及びｙ座標である。
障害領域輪郭のラスタピクチャは、ｉｗｉｄｔｈ×ｉｈｅｉｇｈｔ画素で、グレースケール値が０であるグレースケール画像に初期化され、いずれかの第ｉ行、第ｊ列の画素（ｉ∈［１，ｉｗｉｄｔｈ］，ｊ∈［１，ｉｈｅｉｇｈｔ］）について、そのグレースケール値ｇｉｊは下式を採用して算出される。
Figure 2023522262000058
 式では、ｍｉｊは、点集合Ｃ′ｏｂｓｔのうち、画素中心点に対応する点ｃｉｊを円心とし、所与の正数ｒａｄｉｕｓを検索半径としている円形検索領域内に入る点の数量であり、よく使われるｋｄＴｒｅｅを構築する方法を使用して近傍点検索を実現することができ、ｎｔｈｒｅｓｈｏｌｄは１つの比較的小さい正整数であり、検索領域内の点の数量がｎｔｈｒｅｓｈｏｌｄ以上である場合、該画素グレースケール値は２５５とされる。点ｃｉｊのｘ、ｙ座標は、下式により求められる。
Figure 2023522262000059
Figure 2023522262000060
通行可能領域輪郭のラスタピクチャについては、上記と同じ過程を採用してグレースケールピクチャを得るが、検索する目標点集合は、Ｃ′ｏｂｓｔではなくＣ′ｆｌｏｏｒとなる。
４、２次元ラスタ地図の生成であって、障害領域輪郭及び通行可能領域輪郭のラスタピクチャを取得した後に一連の画像処理を行えば、地図が得られ、図３は、本開示の実施形態による障害領域及び通行可能領域に応じて地図を生成する方法のフローチャートであり、図３に示すように、具体的なステップは以下の通りである。
１）図４－１は、本開示の実施形態による障害ラスタピクチャの模式図であり、図４－２は、本開示の実施形態による通行可能ラスタピクチャの模式図であり、図５－１は、本開示の実施形態による画素が連結された後の障害ラスタピクチャの模式図であり、図５－２は、本開示の実施形態による画素が連結された後の通行可能ラスタピクチャの模式図であり、障害領域輪郭（図４－１に示すように）及び通行可能領域輪郭（図４－２に示すように）のラスタピクチャに対して、それぞれ、汎用の、先に膨張させた後に収縮させるモルフォロジクロージング演算を行い、断続的な輪郭画素を連結させて、画像ｇｏｂｓｔ（図５－１に示すように）及び画像ｇｆｌｏｏｒ（図５－２に示すように）を得る。
２）図６は、本開示の実施形態による門ラスタピクチャの模式図であり、図７は、本開示の実施形態による閉輪郭の模式図であり、図６及び図７に示すように、通行可能領域輪郭の画像ｇｆｌｏｏｒから障害領域輪郭の画像ｇｏｂｓｔを減算して、門の輪郭（図６に示すように）を得てから、画像ｇｏｂｓｔと統合して、完全な閉輪郭の画像（図７に示すように）を得る。
３）図８－１は、本開示の実施形態による室内外分界線の模式図であり、図８－２は、本開示の実施形態による室内障害物境界線の模式図であり、図８－１及び図８－２に示すように、１つ前のステップで得られた画像に対して輪郭抽出を行い、輪郭により囲まれた多角形面積で降順に並べ、首位の（即ち、面積が最も大きい）輪郭を取って室内外分界線（図８－１に示すように）とし、他の輪郭を室内障害物境界線（図８－２に示すように）とする。
４）室内障害物境界線を取り、白色（即ち、グレースケール値が２５５である）でその内部を塗りつぶして、画像ｇ１が得られ、室内外分界線を取り、白色でその内部を塗りつぶした後に画像に対して反転操作を行って、画像ｇ２が得られ、ｇ１とｇ２を統合して画像ｇ３が得られ、その場合にはｇ３における全ての白色画素の集合Ｐ１が未探索領域を表し、ｇ３に対してモルフォロジ演算を行って１画素膨張させた後、全ての黒色画素（即ち、グレースケール値が０である）の集合Ｐ２は、通行可能領域を表し、画像ｇｏｂｓｔにおける全ての白色画素の集合Ｐ３は、障害領域を表す。
５）１つのｉｗｉｄｔｈ×ｉｈｅｉｇｈｔ画素で、グレースケール値が０であるグレースケール画像ｇ４を初期化し、いずれかの第ｉ行、第ｊ列の画素ｐｉｊ（ｉ∈［１，ｉｗｉｄｔｈ］，ｊ∈［１，ｉｈｅｉｇｈｔ］）について、そのグレースケール値ｇｉｊは、下式を採用して算出される。
Figure 2023522262000061
 式では、ｇｒａｙ∈（０，２５５）は、所与の整数であり、グレーとなる未探索領域を表し、ｇｒａｙは１２８を取ることができる。図９は、本開示の実施形態による地図の模式図であり、図９に示すように、これにより得られたラスタ図ｇ４は即ち地図である。
図１０は、本開示の実施例による地図生成装置の模式図であり、図１０に示すように、本開示の実施例のもう１つの態様によれば、第１の決定モジュール１００２、第２の決定モジュール１００４及び生成モジュール１００６を備える地図生成装置をさらに提供し、以下、該装置について詳しく説明する。
第１の決定モジュール１００２は、目標建築物の３次元点群を取得するように構成され、第２の決定モジュール１００４は、上記第１の決定モジュール１００２に繋がり、３次元点群に応じて目標建築物の障害領域及び通行可能領域を決定するように構成され、生成モジュール１００６は、上記第２の決定モジュール１００４に繋がり、障害領域及び通行可能領域に応じて、目標建築物の室内地図を生成するように構成される。
上記装置により、第１の決定モジュール１００２が目標建築物の３次元点群を決定し、第２の決定モジュール１００４が３次元点群に応じて目標建築物の障害領域及び通行可能領域を決定し、生成モジュール１００６が障害領域及び通行可能領域に応じて目標建築物の室内地図を生成するという方式を採用して、３次元点群により直接に障害領域及び通行可能領域を決定して目標建築物の室内地図を生成し、ロボットによる自律的な地図作成を回避して３次元点群により直接に地図が生成されてロボットに使用されるという目的が達成され、これにより、地図生成の効率を向上させる技術的効果が実現され、さらに、関連技術における、ロボットに対して地図を作成しなければ、地図が生成できず、効率が低いという技術問題が解決される。
本発明の実施例のもう１つの態様によれば、記憶されたプログラムを備える記憶媒体をさらに提供し、そのうち、プログラムが作動すると、上記の任意の１項の方法を実行するように記憶媒体が所在する機器を制御する。
本発明の実施例のもう１つの態様によれば、プログラムを作動させるように構成されるプロセッサをさらに提供し、そのうち、プログラムが作動すると、上記の任意の１項の方法を実行する。
上記した本開示の実施例の番号は、説明するためのものに過ぎず、実施例の優劣を表すものではない。
本開示の上記実施例において、各実施例に対する説明にはそれぞれ重点があり、ある実施例で詳しく説明していない部分は、他の実施例の関連説明を参照することができる。
本開示に係るいくつかの実施例において、開示される技術内容は他の方式により実現できることを理解すべきである。そのうち、以上で説明される装置の実施例は模式的なものに過ぎず、例えば前記ユニットの区画は、論理機能の区画であってもよく、実際に実現される際に別の区画方式があってもよく、例えば複数のユニット又はモジュールが結び付けられたり別のシステムに集積されたりしてもよく、或いは、いくつかの特徴が省略されたり実行されなかったりしてもよい。別の点では、表示される又は討論される相互間の結合又は直接結合又は通信接続は、いくつかのインタフェースを介したものであってもよく、ユニット又はモジュールの間接結合又は通信接続は、電気的又は他の形式であってもよい。
前記の分離部品として説明されたユニットは、物理的に分けられたものであってもよく、又はそうでなくてもよく、ユニットとして表示される部品は、物理的なユニットであってもよく、又はそうでなくてもよく、即ち、１つの箇所に位置してもよく、又は複数のユニットに分布されてもよい。実際のニーズに応じてこれらの一部又は全てのユニットを選択して本実施例の方案の目的を実現することができる。
また、本開示の各実施例における各機能ユニットは、１つの処理ユニットに集積されてもよいし、各ユニットは単独で物理的に存在してもよいし、２つ又は２つ以上のユニットは１つのユニットに集積されてもよい。上記集積されたユニットは、ハードウェアの形式を採用して実現されてもよいし、ソフトウェア機能ユニットの形式を採用して実現されてもよい。
前記集積されたユニットは、ソフトウェア機能ユニットの形式で実現され、且つ独立した製品として販売又は使用されれば、１つのコンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよい。このような理解に基づいて、本開示の技術案は、本質的な又は従来技術に寄与する部分、或いは該技術案の全て又は一部をソフトウェア製品の形式で表現することができ、該コンピュータソフトウェア製品は、１つの記憶媒体に記憶され、１台のコンピュータ機器（パーソナルコンピュータ、サーバ又はネットワーク機器などであってもよい）に本開示の各実施例に記載の方法の全て又は一部のステップを実行させるためのいくつかの指令を含む。さらに、前述の記憶媒体は、ＵＳＢメモリ、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ、Ｒｅａｄ－ＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ、ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、リムーバブルハードディスク、磁気ディスク又は光ディスクなどのプログラムコードを記憶可能な各種の媒体を含む。
以上の記載は本開示の好ましい実施形態に過ぎず、当業者であれば、本開示の原理から逸脱しない前提で、さらにいくつかの改良及び潤色を行うことができ、これらの改良及び潤色も本開示の保護範囲として見なされるべきであることが注目されるべきである。

Claims (16)

  1. 目標建築物の３次元点群を取得することと、
    前記３次元点群に応じて前記目標建築物の障害領域及び通行可能領域を決定することと、
    前記障害領域及び前記通行可能領域に応じて、前記目標建築物の室内地図を生成することと、
    を含む、地図生成方法。
  2. 前記した、前記３次元点群に応じて前記目標建築物の障害領域を決定することは、
    水平面により前記３次元点群に対して切り出しを行って、前記水平面に対応する障害物の点群データを取得することと、
    前記障害物の点群データを水平面に投影し、前記障害物の前記水平面における障害輪郭を決定することと、
    前記障害輪郭に応じて、対応する障害ラスタピクチャを生成して、前記障害領域を決定することと、
    を含む、請求項１に記載の地図生成方法。
  3. 前記した、前記３次元点群に応じて前記目標建築物の通行可能領域を決定することは、
    前記３次元点群に応じて前記目標建築物の地面の点群データを決定することと、
    前記地面の点群データに応じて、通行可能輪郭を決定することと、
    前記通行可能輪郭に応じて、対応する通行可能ラスタピクチャを生成して、前記通行可能領域を決定することと、
    を含む、請求項２に記載の地図生成方法。
  4. 前記障害輪郭に応じて、対応する障害ラスタピクチャを生成すること、又は前記通行可能輪郭に応じて、対応する通行可能ラスタピクチャを生成することの前には、ラスタピクチャを新規作成することがさらに含まれ、前記ラスタピクチャの解像度がｒであり、前記ラスタピクチャの幅ｉｗｉｄｔｈ及び高さｉｈｅｉｇｈｔが、
    Figure 2023522262000062
    Figure 2023522262000063
     という式を採用して算出され、
    式では、ｘｍａｘは、前記障害輪郭の点群データと前記通行可能輪郭の点群データとの積集合のうち、Ｘ座標の最大値であり、ｘｍｉｎは、前記障害輪郭の点群データと前記通行可能輪郭の点群データとの積集合のうち、Ｘ座標の最小値であり、ｙｍａｘは、前記障害輪郭の点群データと前記通行可能輪郭の点群データとの積集合のうち、Ｙ座標の最大値であり、ｙｍｉｎは、前記障害輪郭の点群データと前記通行可能輪郭の点群データとの積集合のうち、Ｙ座標の最小値である、
    請求項３に記載の地図生成方法。
  5. 前記障害輪郭に応じて、対応する障害ラスタピクチャを生成することは、
    前記障害輪郭に応じて、前記ラスタピクチャにおける各ラスタの前記障害輪郭の点群データの数量を決定し、前記数量がプリセット数量を超えない場合、前記ラスタが第１のプリセットグレースケールとして決定され、前記数量がプリセット数量を超えた場合、前記ラスタが第２のプリセットグレースケールとして決定されて、前記障害ラスタピクチャを生成する、ことを含み、
    及び／又は、
    前記通行可能輪郭に応じて、対応する通行可能ラスタピクチャを生成することは、
    前記通行可能輪郭に応じて、前記ラスタピクチャにおける各ラスタの前記通行可能輪郭の点群データの数量を決定し、前記数量がプリセット数量を超えない場合、前記ラスタが第１のプリセットグレースケールとして決定され、前記数量がプリセット数量を超えた場合、前記ラスタが第２のプリセットグレースケールとして決定されて、前記通行可能ラスタピクチャを生成する、ことを含む、
    請求項４に記載の地図生成方法。
  6. 前記３次元点群に応じて前記目標建築物の地面の点群データを決定することは、
    前記３次元点群における各点の鉛直方向のＺ座標を統計することにより、前記３次元点群の各点群データのＺ座標の分布状況を決定することと、
    前記分布状況に応じて、前記地面の点群データのＺ座標値を決定することと、
    前記３次元点群のうち、前記Ｚ座標値を満たす複数の点群データを、前記地面の点群データとして決定することと、を含む、
    請求項３に記載の地図生成方法。
  7. 前記分布状況に応じて、前記地面の点群データのＺ座標値を決定することは、
    前記３次元点群における全ての点群データのＺ座標の最大値及び最小値、並びにプリセットされた間隔長さに応じて、分布ヒストグラムの間隔数、及び各間隔に対応する点群データの集合を決定して、分布ヒストグラムを生成することと、
    前記分布ヒストグラムの下分位点、及び前記下分位点が所在する間隔の添字を決定することと、
    前記下分位点が所在する間隔の添字に応じて、前記分布ヒストグラムの第１のピーク値と第２のピーク値との間のいずれかの間隔の添字を決定し、前記いずれかの間隔の添字に応じて、前記第１のピーク値に対応する添字及び前記第２のピーク値に対応する添字を決定することと、
    前記第１のピーク値の添字に対応する第１のＺ座標値と、前記第２のピーク値の添字に対応する第２のＺ座標値を比較して、前記第１のＺ座標値及び前記第２のＺ座標値のうち、Ｚ座標値が比較的小さいＺ座標値を前記地面のＺ座標値とすることと、を含む、
    請求項６に記載の地図生成方法。
  8. 前記障害領域及び前記通行可能領域に応じて、前記目標建築物の室内地図を生成することは、
    前記障害輪郭の前記障害ラスタピクチャ及び前記通行可能輪郭の前記通行可能ラスタピクチャに応じて、前記目標建築物の前記通行可能輪郭における門輪郭の門ラスタピクチャを決定することと、
    前記障害ラスタピクチャ及び前記門ラスタピクチャに応じて、前記目標建築物の閉輪郭を決定することと、
    前記閉輪郭に応じて前記目標建築物の室内障害物の境界線及び室内外分界線を決定することと、
    室内障害物の境界線の閉領域及び室内外分界線の閉領域に対してそれぞれ標示を行い、前記目標建築物の室内地図を得ることと、を含む、
    請求項５に記載の地図生成方法。
  9. 前記障害輪郭の前記障害ラスタピクチャ及び前記通行可能輪郭の前記通行可能ラスタピクチャに応じて、前記目標建築物の門輪郭の門ラスタピクチャを決定することは、
    前記障害ラスタピクチャ及び前記通行可能ラスタピクチャに対して処理を行い、前記障害ラスタピクチャ及び前記通行可能ラスタピクチャのラスタの画素を連結させることと、
    画素が連結された後の前記通行可能ラスタピクチャから画素が連結された後の前記障害ラスタピクチャを減算して、前記目標建築物の門輪郭の前記門ラスタピクチャを得ることと、を含み、
    前記障害ラスタピクチャ、前記通行可能ラスタピクチャ及び前記門ラスタピクチャに応じて、前記目標建築物の閉輪郭を決定することは、
    前記門ラスタピクチャ、前記障害ラスタピクチャ及び前記通行可能ラスタピクチャを統合して、前記目標建築物の前記閉輪郭を生成することを含む、
    請求項８に記載の地図生成方法。
  10. 前記閉輪郭に応じて前記目標建築物の室内障害物の境界線及び室内外分界線を決定することは、
    前記閉輪郭のうち、閉領域の面積が最も大きい閉輪郭を前記室内外分界線とすることと、
    前記閉輪郭のうち、前記室内外分界線以外の閉輪郭を前記室内障害物の境界線とすることと、を含む、
    請求項８に記載の地図生成方法。
  11. 室内障害物の境界線の閉領域及び室内外分界線の閉領域に対してそれぞれ標示を行い、前記目標建築物の室内地図を得ることは、
    前記室内障害物の境界線の閉領域の内部を前記障害領域として決定し、第１の標識により前記障害領域に対して塗りつぶし標示を行うことと、
    前記室内外分界線の閉領域の外部を未探索領域として決定し、第２の標識により前記未探索領域に対して塗りつぶし標示を行うことと、
    前記室内外分界線の閉領域の内部における前記室内障害物の境界線の閉領域の内部以外の領域を前記通行可能領域として決定し、第３の標識により前記通行可能領域に対して塗りつぶし標示を行うことと、を含み、
    前記第１の標識の前記障害領域、前記第２の標識の前記未探索領域、及び前記第３の標識の前記通行可能領域、並びに前記閉輪郭が、前記目標建築物の室内地図を構成する、
    請求項８に記載の地図生成方法。
  12. 前記３次元点群に応じて前記目標建築物の障害領域及び通行可能領域を決定することの前には、
    前記３次元点群のＺ座標軸の正方向が鉛直上向きとなるように、前記３次元点群の鉛直方向のＺ座標軸に対して較正を行うことと、
    水平面により前記３次元点群に対して切り出しを行って、前記３次元点群に対応する前記目標建築物の壁体の、前記水平面における投影の点群データを決定することと、
    前記投影の点群データに応じていずれかの壁体に対応する直線を決定することと、
    前記３次元点群に表される目標建築物の水平軸線と前記３次元点群の水平座標軸とが平行又は垂直となるように、前記直線の回転角に応じて前記３次元点群の座標に対して回転調整を行うことと、が含まれ、
    前記回転角が前記直線と前記３次元点群の水平座標軸との挟角であり、前記水平座標軸が互いに垂直なＸ座標軸又はＹ座標軸である、
    請求項１に記載の地図生成方法。
  13. 前記投影の点群データに応じていずれかの壁体に対応する直線を決定することは、
    前記投影の点群データに応じて、前記直線及び前記直線の方向ベクトルを決定することを含み、
    前記直線の回転角に応じて前記３次元点群の座標に対して回転調整を行うことは、
    前記方向ベクトルと、前記Ｘ座標軸の正方向又は前記Ｙ座標軸の正方向との挟角を前記回転角として決定することと、
    前記回転角に応じて前記３次元点群に対して回転調整を行うことと、を含む、
    請求項１２に記載の地図生成方法。
  14. 目標建築物の３次元点群を取得するように構成される第１の決定モジュールと、
    前記３次元点群に応じて前記目標建築物の障害領域及び通行可能領域を決定するように構成される第２の決定モジュールと、
    前記障害領域及び前記通行可能領域に応じて、前記目標建築物の室内地図を生成するように構成される生成モジュールと、
    を備える、地図生成装置。
  15. 記憶されたプログラムを備える記憶媒体であって、
    前記プログラムが作動すると、請求項１ないし１３の任意の１項に記載の地図生成方法を実行するように前記記憶媒体が所在する機器を制御する、記憶媒体。
  16. プログラムを作動させるように構成され、
    前記プログラムが作動すると、請求項１ないし１３の任意の１項に記載の地図生成方法を実行する、プロセッサ。
JP2022564057A 2020-04-21 2020-12-11 地図生成方法、装置、記憶媒体及びプロセッサ Pending JP2023522262A (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010318680.7 2020-04-21
CN202010318680.7A CN113538671B (zh) 2020-04-21 2020-04-21 地图生成方法、装置、存储介质及处理器
PCT/CN2020/135878 WO2021212875A1 (zh) 2020-04-21 2020-12-11 地图生成方法、装置、存储介质及处理器

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2023522262A true JP2023522262A (ja) 2023-05-29

Family

ID=78093978

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022564057A Pending JP2023522262A (ja) 2020-04-21 2020-12-11 地図生成方法、装置、記憶媒体及びプロセッサ

Country Status (5)

Country Link
JP (1) JP2023522262A (ja)
CN (1) CN113538671B (ja)
AU (1) AU2020444025A1 (ja)
GB (1) GB2609849A (ja)
WO (1) WO2021212875A1 (ja)

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116069006A (zh) * 2021-11-01 2023-05-05 速感科技（北京）有限公司 地图优化方法、装置、电子设备和存储介质
CN114036616B (zh) * 2021-11-17 2024-06-21 北京蜂鸟视图科技有限公司 基于cad电子图纸构建地图时生成闭合面的系统及其方法
CN114419190A (zh) * 2022-01-11 2022-04-29 长沙慧联智能科技有限公司 一种栅格地图视觉指引线生成方法及装置
CN116518987A (zh) * 2022-01-24 2023-08-01 追觅创新科技(苏州)有限公司 地图处理方法、系统和自移动设备
CN114818051A (zh) * 2022-03-24 2022-07-29 香港大学深圳研究院 基于LiDAR点云和BIM碰撞模拟的室内三维无障碍地图生成方法
CN115381354A (zh) * 2022-07-28 2022-11-25 广州宝乐软件科技有限公司 清洁机器人的避障方法、避障装置、存储介质和设备
CN115033972B (zh) * 2022-08-09 2022-11-08 武汉易米景科技有限公司 一种建筑主体结构批量单体化方法、系统及可读存储介质
CN115423933B (zh) * 2022-08-12 2023-09-29 北京城市网邻信息技术有限公司 户型图生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN115308771B (zh) * 2022-10-12 2023-03-14 深圳市速腾聚创科技有限公司 障碍物的检测方法及装置、介质及电子设备
CN116538953B (zh) * 2023-05-08 2024-01-30 武汉纵横天地空间信息技术有限公司 一种立面目标智能检测方法、系统及可读存储介质
CN117152672A (zh) * 2023-09-06 2023-12-01 理工雷科智途(北京)科技有限公司 一种基于点云多边形拟合的船舱行驶区域划分方法及系统

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4645601B2 (ja) * 2007-02-13 2011-03-09 トヨタ自動車株式会社 環境地図の生成方法及び移動ロボット
JP4999734B2 (ja) * 2008-03-07 2012-08-15 株式会社日立製作所 環境地図生成装置、方法及びプログラム
JP5546998B2 (ja) * 2010-08-19 2014-07-09 Ｋｄｄｉ株式会社 三次元地図作成方法および装置
CN106199558A (zh) * 2016-08-18 2016-12-07 宁波傲视智绘光电科技有限公司 障碍物快速检测方法
CN106997049B (zh) * 2017-03-14 2020-07-03 奇瑞汽车股份有限公司 一种基于激光点云数据的检测障碍物的方法和装置
CN110274602A (zh) * 2018-03-15 2019-09-24 奥孛睿斯有限责任公司 室内地图自动构建方法及系统
US10650531B2 (en) * 2018-03-16 2020-05-12 Honda Motor Co., Ltd. Lidar noise removal using image pixel clusterings
CN110400363B (zh) * 2018-04-24 2024-05-24 北京京东尚科信息技术有限公司 基于激光点云的地图构建方法和装置
CN108984741B (zh) * 2018-07-16 2021-06-04 北京三快在线科技有限公司 一种地图生成方法及装置、机器人和计算机可读存储介质
CN110286387B (zh) * 2019-06-25 2021-09-24 深兰科技（上海）有限公司 应用于自动驾驶系统的障碍物检测方法、装置及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN113538671B (zh) 2024-02-13
GB202216637D0 (en) 2022-12-21
GB2609849A (en) 2023-02-15
CN113538671A (zh) 2021-10-22
AU2020444025A1 (en) 2022-12-15
WO2021212875A1 (zh) 2021-10-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2023522262A (ja) 地図生成方法、装置、記憶媒体及びプロセッサ
CN111486855B (zh) 一种具有物体导航点的室内二维语义栅格地图构建方法
US11080932B2 (en) Method and apparatus for representing a virtual object in a real environment
US10665025B2 (en) Method and apparatus for representing a virtual object in a real environment
WO2020134082A1 (zh) 一种路径规划方法、装置和移动设备
CN111665842B (zh) 一种基于语义信息融合的室内slam建图方法及系统
US7161606B2 (en) Systems and methods for directly generating a view using a layered approach
US8042056B2 (en) Browsers for large geometric data visualization
CN109074490B (zh) 通路检测方法、相关装置及计算机可读存储介质
EP2482260A2 (en) Sensor placement and analysis using a virtual environment
Schmid et al. Dynamic level of detail 3d occupancy grids for automotive use
Brenner et al. Fast production of virtual reality city models
CN102110280B (zh) 空间数据处理方法及装置
EP2282245A1 (en) Cutting process simulation display device, method for displaying cutting process simulation, and cutting process simulation display program
CN111880191B (zh) 基于多智能体激光雷达和视觉信息融合的地图生成方法
US11703350B2 (en) System and method for automatically annotating a map
CN116468870A (zh) 一种城市道路三维可视化建模方法及系统
CN114661051A (zh) 一种基于rgb-d的前置避障系统
Nakagawa et al. Panoramic rendering-based polygon extraction from indoor mobile LiDAR data
CN112578798A (zh) 机器人地图获取方法、装置、处理器和电子装置
CN114783172B (zh) 一种停车场空车位识别方法及系统、计算机可读存储介质
Yu et al. A 3D map construction method for autonomous vehicles in unknown environment
CN116007495A (zh) 数据采集方法、系统、全站仪及计算机可读取存储介质
CN117994485A (zh) 一种沉浸式vr交互场景展示方法、装置及电子设备
CN117495692A (zh) 基于3d可行驶区域的图像数据增强方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20221021

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20231128

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20240109