【摘 要】
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在智能建造数字孪生领域,如何高效便捷的实现高精度环境重建对后期施工作业任务规划以及全生命周期的运维破拆环节有着重要意义。移动机器人通过激光雷达建图普遍存在扫描耗时长、视野有限、精度不足等缺陷,而激光扫描仪则需要人工设置站点及转站操作,场景重建存在效率低、工作量大的问题。为提高大场景三维重建的速度与精度,本文提出了一种基于移动机器人多点导航的大场景高精度环境重建方法。移动机器人搭载高精度三维扫描仪,
【基金项目】
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国家自然科学基金（U1813222）
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在智能建造数字孪生领域,如何高效便捷的实现高精度环境重建对后期施工作业任务规划以及全生命周期的运维破拆环节有着重要意义。移动机器人通过激光雷达建图普遍存在扫描耗时长、视野有限、精度不足等缺陷,而激光扫描仪则需要人工设置站点及转站操作,场景重建存在效率低、工作量大的问题。为提高大场景三维重建的速度与精度,本文提出了一种基于移动机器人多点导航的大场景高精度环境重建方法。移动机器人搭载高精度三维扫描仪,通过BIM数据提取二维地图并分配导航站点,扫描仪获取每站点的点云数据,经过配准拼接得到完整的三维模型。主要包括以下四个方面内容:（1）针对大场景测绘站点自动解算需求,提出了一种基于BIM模型文件的导航全局地图获取方法。通过对BIM模型IFC文件解析,得到指定楼层的建筑结构信息形成导航地图。结合扫描仪工作范围与实际工作场景,采用均匀覆盖的方法解算移动机器人大场景重建的站点分布数据,并通过反馈机制实现了多目标点设定。（2）为降低机器人导航时所需要的时间,提出一种动态参数的A*全局路径规划算法。该方法在A*的算法的代价函数中,引入动态参数,利用该参数改变启发函数在代价函数中所占的比例,解决了传统A*算法不能同时兼顾规划时间与最优路径的问题。通过该全局算法结合局部路径动态窗口法,使用move＿base架构集成上述规划算法,实现了多点导航机器人的自主控制。（3）为解决站点之间点云配准问题,提出一种基于曲率阈值的点云配准方法。该方法利用点云的法向量求出该点的曲率,通过设定曲率阈值,对点云完成精简,将此作为输入点云的特征点集。粗配准采用基于概率分布的NDT算法,精配准使用KD-Tree加速的ICP算法,可快速高效的完成点云配准。（4）为准确的验证实际点云数据与BIM理想数据的偏差,对拼接好的完整的点云数据进行点云分割,将桌椅等元素去除,而后寻找点云数据的边界。将其与BIM模型中提取的墙面的边界进行配准分析,得到其相对位置关系,然后利用门窗等对应点之间的距离判定得到点云数据模型与BIM数据模型之间的误差。将得到的三维模型与实际场景测量值进行对比,完成了对获取点云数据的精度评价。
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