本文選題：激光雷達(dá) + 點(diǎn)云數(shù)據(jù)�。� 參考：《電子科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：由于我國(guó)城鎮(zhèn)化速率的持續(xù)增加,室內(nèi)的公共建筑也不斷增多,其內(nèi)部空間格調(diào)也變得愈加復(fù)雜。在應(yīng)急疏散救災(zāi)、修建智能建筑、基于位置的服務(wù)、城市反恐作戰(zhàn)等廣泛領(lǐng)域都會(huì)對(duì)室內(nèi)建筑的真實(shí)空間分布產(chǎn)生了很大的依賴(lài)。與傳統(tǒng)測(cè)量方式相比,激光雷達(dá)技術(shù)是獲取室內(nèi)三維數(shù)據(jù)非常理想的途徑,因此,采用激光雷達(dá)技術(shù)獲取室內(nèi)空間真實(shí)三維信息,以此作為室內(nèi)三維地圖圖層的數(shù)據(jù)來(lái)源,具有一定的理論意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。本文以某一樓層和樓層中某一具體房間為例,研究基于激光雷達(dá)構(gòu)建室內(nèi)三維地圖的技術(shù)流程,其主要工作如下:(1)點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理:本文使用Leica ScanStation C10三維激光掃描儀獲取室內(nèi)點(diǎn)云數(shù)據(jù),并結(jié)合該儀器所獲得的點(diǎn)云數(shù)據(jù)是散亂的特點(diǎn),采用一系列方法完成了點(diǎn)云數(shù)據(jù)的組織與索引、去噪、相鄰站點(diǎn)的數(shù)據(jù)拼接配準(zhǔn)以及降采樣等預(yù)處理工作。(2)采取隨機(jī)采樣一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法實(shí)現(xiàn)室內(nèi)點(diǎn)云數(shù)據(jù)平面特性檢測(cè)以提取室內(nèi)主體框架,而且通過(guò)根據(jù)歐式距離的層次聚類(lèi)實(shí)現(xiàn)室內(nèi)目標(biāo)各物體的正確分割。(3)采用Delaunay三角剖分實(shí)現(xiàn)各目標(biāo)物體的三維網(wǎng)格重建,并通過(guò)新增三角形法完成網(wǎng)格孔洞修補(bǔ)以及采用拉普拉斯平滑光順?biāo)惴▽?shí)現(xiàn)網(wǎng)格模型的平滑光順,從而完成各目標(biāo)三維網(wǎng)格模型的優(yōu)化。然后通過(guò)Arc GIS將模型文件生成shapefile文件,接著通過(guò)ArcSDE創(chuàng)建地理數(shù)據(jù)庫(kù),再與SQL Server 2008相連接起來(lái),連接成功之后將前面所得到的shapefile文件全部導(dǎo)入到地理數(shù)據(jù)庫(kù)中,最后通過(guò)Arc GIS Engine進(jìn)行二次開(kāi)發(fā),實(shí)現(xiàn)地圖可視化系統(tǒng)。主要實(shí)現(xiàn)地圖三維可視化、旋轉(zhuǎn)、平移、縮放、可通過(guò)小地圖掌握全局、大地圖目標(biāo)查詢(xún)使其高亮顯示并居中、對(duì)感興趣點(diǎn)的標(biāo)記與存儲(chǔ)管理以及呈現(xiàn)所查詢(xún)目標(biāo)的字段屬性信息等基本功能。
[Abstract]:Due to the increasing of urbanization rate, the indoor public buildings are also increasing, and the style of interior space is becoming more and more complex.In many fields, such as emergency evacuation and disaster relief, construction of intelligent buildings, location-based services, urban anti-terror operations and other fields, there will be a great deal of dependence on the real spatial distribution of indoor buildings.Compared with the traditional measurement method, the laser radar technology is an ideal way to obtain the indoor 3D data. Therefore, the laser radar technology is used to obtain the real 3D information of indoor space, which is used as the data source of the indoor 3D map layer.It has certain theoretical significance and practical value.Taking a certain floor and a specific room in a floor as an example, this paper studies the technical process of building indoor 3D map based on lidar.The main work of this paper is as follows: (1) acquisition and preprocessing of point cloud data: in this paper, Leica ScanStation C10 laser scanner is used to acquire indoor point cloud data, and the point cloud data obtained by this instrument is scattered.A series of methods are used to complete the organization and indexing of point cloud data.The preprocessing work of data splicing registration and down-sampling of adjacent stations. (2) Random Sample ConsensusRANSAC) algorithm is adopted to detect the plane characteristics of indoor point cloud data in order to extract the main frame of indoor body.And according to the hierarchical clustering of Euclidean distance to realize the correct segmentation of each object in the room. The Delaunay triangulation is used to realize the 3D mesh reconstruction of each object.The mesh mesh is repaired by adding triangle method, and the mesh model is smoothed by Laplacian smoothing algorithm, thus the three dimensional mesh model of each target is optimized.Then the model file is generated by Arc GIS, then the geo-database is created by ArcSDE, and then connected with SQL Server 2008. After the connection is successful, all the shapefile files obtained above are imported into the geo-database.Finally, a map visualization system is developed by Arc GIS Engine.The main realization of 3D map visualization, rotation, translation, zoom, can be master the global situation through the small map, large map target query to highlight and center,The basic functions of marking and storing points of interest and rendering the field attribute information of the queried target.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TN958.98

【參考文獻(xiàn)】

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4 喜文飛;激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮的精簡(jiǎn)研究[D];昆明理工大學(xué);2011年

5 陳琰;三維網(wǎng)格模型平滑技術(shù)研究[D];西安建筑科技大學(xué);2005年

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本文編號(hào)：1754426