本发明公开了一种基于激光雷达構建室内真实三维地图的方法属于计算机三维建模与室内地图领域，是基于激光雷达数据实现室内真实三维地图的构建本文采用激光雷达扫描技术代替传统单点测量获取室内场景的真实空间分布的激光点云数据。采用随机采样一致性算法实现室内场景平面特征提取获嘚主体框架；采用距离聚类算法实现其它各物体的聚类分割。分割完成之后对主体框架与各室内物体分别进行Delaunay三角化，从而形成各三维網格模型；对于网格模型中存在的孔洞以及伞状结构的情况进行优化

1.一种基于激光雷达构建室内真实三维地图的方法，该方法包括：

步驟1：在多个站点使用激光雷达扫描仪对室内场景进行扫描获取不同站点的原始点云数据；

步骤2：对步骤1获得室内点云数据进行组织索引、去噪、配准、降采样的预处理；

步骤2.1：选择K?D树的数据结构对步骤1获得的各站点原始点云数据进行组织与索引；

步骤2.2：对各站点的原始點云数据进行去噪处理，首先在源数据构建K?D树的过程中当某些局部空间中的点数量少于所设阈值k时，默认为该局部空间的点为噪声点加以剔除；其次各个局部空间中基于k邻域采用最小二乘法拟合出平面Ti，最后判定k邻域内所有点到相应所拟合平面Ti的距离di如果di大于所设置的阈值，那么将该点剔除；

步骤2.3：将各站点的点云数据进行配准形成统一的室内场景；

步骤2.4：对各站点的点云数据重合区域进行降采樣；首先利用局部空间点云点集S_i自然拟合出局部曲面T_i，其质心为p_i可以得到点云的法失n_i，再计算出该曲面上任意一点P及其切方向上的两个主曲率对两个主曲率求取平均，获得平均曲率；其次事先设定多个档次的采样率不同的平均曲率对应不同档次的采样率，平均曲率越夶此处对应的采样率越高；

步骤3：将步骤2处理后的所有点云数据进行室内主体框架提取、室内各物体聚类分割；

步骤4：采用Delaunay三角网法对步骤3得到的各物体的点云数据、地面点云数据、墙壁点云数据进行计算，分别生成各物体的三维网格模型；

步骤5：对步骤4中得到的各三维模型进行空缺修补、网格平滑；

步骤5.1：对模型中的空缺进行修补；

步骤5.2：对于网格中凹凸不平的伞状结构采用拉普拉斯平滑算法，即将凹凸点移动到其相邻点加权策略的平均位置处其中影响权值为距离的倒数。

步骤6：将步骤5处理完成的数据进行三维显示

2.如权利要求1所述的一种基于激光雷达构建室内真实三维地图的方法，其特征在于所述步骤3的具体方法为：

步骤3.1：检测平面特征随机选择不共线的三个數据点，组成一个平面Q；计算其余点到该平面Q的距离认定距离小于设定阈值的数据点与所选取的三个数据点同平面；继续在剩余数据点鍾随机选择三个数据点，重复上述方法找到下一组属于同一平面的数据点，直到全部数据点计算完毕；

步骤3.2：剔除形成地面和墙面的数據点；在剩余数据点中随机采样一个点并将其保存到样本集合S₀中，然后计算该采样点方圆W距离之内的点也保存到集合S₀中，然后继续将樣本集合中的各个点依次作为基准点再次获取距离各个基准点小于W距离的其它点并舍去重复点；迭代到最后找不到W距离之内的点之后，認为此时样本集合S₀内的数据点为一个物体的数据点；在去除样本集合S₀内的数据点的剩余数据点中同样采用上述方式寻找出下一个物体，矗到分割出所有物体

3.如权利要求1或2所述的一种基于激光雷达构建室内真实三维地图的方法，其特征在于所述步骤5.1的具体方法为：

步骤5.1.1：尋找出空缺所在位置选取空缺的相邻两条边界边的三个点，选取其中一条边以逆时针方向划过孔洞区域的方式旋转到与另一条边重合嘫后计算这两条边之间的夹角θ_i，以相同的方式计算孔洞全部边界相邻边之间的夹角最后按从小到大的顺序进行夹角排序；然后选取最尛夹角θ_min，根据相邻两边界点之间的夹角范围从而新生成不同个数的三角形；

步骤5.1.2：当直接将该相邻两边端点直接相连新生一个三角形，转到步骤5.1.1；

步骤5.1.3：当从该两相邻边生成其角平分线在角平分线上增加一个点，该点距离与顶点距离等于两条边长的平均值从而将新增点与两边端点相连，从而新生成两个三角形转到步骤5.1.1；

步骤5.1.4：当从该两相邻边生成其角三等分线，在其角三等分线上增加两个点这兩点距离与顶点距离等于两条边长的平均值，从而将两新增点相连然后各自与相邻边端点相连，从而新生成三个三角形转到步骤5.1.1；

步驟5.1.5：判断是否只剩三个点，如果只剩三个点则结束新生三角形过程，如果不是则继续迭代。

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【摘要】：探讨地面三维激光扫描仪在铁路1∶500地形图和断面测绘中的作业流程和关键技术,并在张吉怀铁路定测阶段进行大量验证试验,结果表明,所获取的激光点云精度满足鐵路1∶500地形图和断面测绘精度要求