br>【附图说明】
[0051] 图1是本发明方法中的基于激光测距传感器的数据配准（改进ICP算法）和校正 优化算法的流程图。图2是依据数据配准（改进ICP算法）和校正优化算法构建完成的室 内二维地图。
【具体实施方式】
【具体实施方式】 [0052] ：如图1~2所示，下面结合【附图说明】本实施方式。基于激光测量数 据配准（改进ICP算法）和校正优化算法通过以下步骤实现：
[0053] 步骤一：采用搭建完成的激光测距传感器在待建立平面图的室内沿既定轨迹移 动，获取多组激光测量数据，将获得的激光测量数据传输至计算机中，便于后续数据处理。 其中将各组激光测量数据视为不同坐标系下的独立点集，且各组激光测量数据的坐标原点 为既定轨迹上的点；
[0054] 步骤二、将多组激光测量数据产生的激光测量数据图像进行拼接：
[0055] 由于各组激光测量数据的坐标原点为既定轨迹上的点，即各组激光测量数据的坐 标系不同，需要将各组激光测量数据换算至同一坐标系下实现楼宇室内地图的拼接。通过 求取两组相邻激光测量数据的关系得到旋转矩阵和平移矩阵，实现相邻两组激光测量数据 坐标系的换算。通过相邻的坐标系不断迭代换算至第一组激光测量数据下的原始坐标系下 完成激光测量数据图像的拼接。求取两组相邻激光测量数据的关系通过改进ICP算法实 现，具体过程如下：
[0056] 选取激光测量数据的前后两组点集，点集P1与点集qi，并计算两个两点集质心：
[0058] 为了排除两点集平移带来的影响，将原点集中的点分别减去质心gp与gq，得到新 点集：
[0059] P1' = Px-gp q/ =
[0060] 利用刚体上每个点的旋转参量和平移参量都是相同的特性，将点集中的每一个点 的坐标进行卷积求平均，得到整体平均值，即利用新点集pjPq,构造3X3阶矩阵M:
[0064] 旋转参量和平移参量利用7个四元数（q。，q2,q3,q4,q5,q6)表示，其中 (q0,qi,q2,q3)表征旋转，（q4,q5,q6)表征平移，同时需满足条件qQ>0且q^+q^+q^+q/=I; 四元数是简单的超复数，相对于复数表示为二维空间，四元数就代表着一个四维空间。基于 单位四元数组可以较简便地计算运动参数，在计算刚体旋转时，四元数法较有优势。下面计 算对称矩阵Ma的最大特征根对应的单位特征向量即得到q(q。，qpq2,q3);
[0065] 那么旋转矩阵R表达式为：
[0067] 再利用T=gq-Rgp得到平移向量T。
[0068] 计算P1点集通过旋转R和平移T后得到新点集：pi"=R?P1' +T}
[0070] 如果d不小于给定的阀值T，返回第一步重新选取新点集qi，直到迭代次数k大 于默认的最大迭代次数位置。
[0071] 步骤三：采用垂距限值法对多余数据点进行抽稀处理。首先以第一点为起点，计算 第二点至第一点和第三点连接的垂直距离，若此距离大于预定阈值，则保留第二点，并将其 作为新起点，计算第三点至第二点和第四点连接的距离；否则，去除第二点，计算第三点至 第一点和第四点联机距离，进行重复循环，直至曲线上最后一点。一般来说，阈值通常取相 应地最大允许误差或更小。
[0072] 步骤四：由于激光测量设备在数据采样过程中，不可避免地在真实数据点中混有 不合理的噪声点，其结果将导致重构的二维地图不光滑，不连续。因此，对于获取的噪声点 数据进行随机滤波算法处理。该方法通过比较连续点之间的相对位置，给定一个阈值，将于 其连续点距离大于阀值的点判定为噪声点并予以去除。通过对该数据点的周围数据点数目 多少来判断是否为噪声点集，并进行循环处理。
[0073] 通过以上四步步骤，基于激光测量数据配准（改进ICP算法）和校正优化算法能 够实现对室内环境的二维地图构建。
[0074] 以上所述，仅为本发明较佳的【具体实施方式】，但本发明的保护范围并不局限于此， 任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其 发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种基于激光测距传感器的楼宇室内平面图建立方法，其特征在于所述方法能通过 激光测距设备快速建立楼宇室内二维地图，所述方法的实现过程为： 步骤一、楼宇室内激光测量数据的获取： 激光测距传感器在待建立平面图的室内沿既定轨迹移动，获取多组激光测量数据，各 组激光测量数据为不同坐标系下的独立点集，且各组激光测量数据的坐标原点为既定轨迹 上的点； 步骤二、将多组激光测量数据产生的激光测量数据图像进行拼接： 步骤二一、利用改进ICP算法求取相邻两组激光测量数据的旋转矩阵和平移矩阵：以 既定轨迹的出发点获得的第一组激光测量数据的坐标系为基准坐标系，通过改进ICP算法 求得相邻下一组激光测量数据与其前一组激光测量数据的旋转矩阵和平移矩阵，所述改进 ICP算法的输入是相邻的点集，输出的是旋转矩阵和平移矩阵； 步骤二二、然后将第二组及其以后的激光测量数据依靠所求取的对应旋转矩阵和平移 矩阵换算到前一坐标系下的点集，不断向前迭代，直至所有点集迭代到基准坐标系下，从而 完成激光测量数据图像的拼接； 步骤三、对拼接后的图像依次进行误差几何校正、多余数据的删除、噪声点滤除： 通过对拼接后的图像进行旋转校正或平移校正，使得拼接后的图像大幅减少变形误 差； 通过数据抽稀的过程来删除多余数据并同时保留特征点，采用垂距限值法进行抽稀； 通过随机滤波法对离散噪声点进行滤除； 得到基于激光测距传感器的楼宇室内平面图。2. 根据权利要求1所述的一种基于激光测距传感器的楼宇室内平面图建立方法，其特 征在于，在步骤二一中，利用改进ICP算法求取相邻两组激光测量数据的旋转矩阵和平移 矩阵，其具体过程为： 一、 选取任意相邻两组激光测量数据的点集？1与q,，为求取两组点集的旋转矩阵，将两 组点集中的点分别减去其质心，得到新点集P1'与q/ ; 二、 根据刚体特性，将所述新点集中的点进行卷积求平均，得到矩阵M与对称矩阵Ma; 三、 利用对称矩阵Ma，采用四元数法计算旋转矩阵R与平移矩阵T; 四、 计算旋转平移后的点集Q1"与原始激光测量数据点集Q1的误差，若小于给定的阈 值T，则返回步骤一重新选取新点集，直到迭代次数k大于默认的最大迭代次数为止。3. 根据权利要求2所述的一种基于激光测距传感器的楼宇室内平面图建立方法，其特 征在于，在步骤二一中，利用改进ICP算法求取相邻两组激光测量数据的旋转矩阵和平移 矩阵，其具体过程为： 步骤一：选取激光测量数据的相邻两组点集，点集P1与点集q,，并计算两个点集的质 心：为了排除两点集平移带来的影响，将原点集中的点分别减去质心gp与gq，得到新点集： Pi； = Pi-Sp Qir = Qi-Sq 步骤二：基于刚体上每个点的旋转参量和平移参量都是相同的特性，将点集中的每一 个点的坐标进行卷积求平均，得到整体平均值，即利用新点集？1'和9/构造3X3阶矩阵 M：进一步利用矩阵M构造4X4对称矩阵Ma:步骤三：旋转参量和平移参量利用7个四元数（q。，q2,q3,q4,q5,q6)表示，其中 (q0,qi,q2,q3)表征旋转，（q4,q5,q6)表征平移，同时需满足条件qQ>0且q^+q^+q^+q/=I; 计算对称矩阵Ma的最大特征根对应的单位特征向量即得到q(q。，qpq2,q3); 那么旋转矩阵R表达式为：再利用T=gq-Rgp得到平移矩阵T; 步骤四：计算P1点集通过旋转矩阵R和平移矩阵T后得到新点集：pi"=R?P1' +T} 并计算两者之间的误差如果d不小于给定的阀值T，返回步骤一重新选取新点集qi，直到迭代次数k大于默 认的最大迭代次数为止。4.根据权利要求1、2或3所述的一种基于激光测距传感器的楼宇室内平面图建立方 法，其特征在于，在步骤三中，对拼接后的图像进行多余数据的删除、噪声点滤除，其具体过 程为： 一、 采用垂距限值法对多余数据点进行抽稀处理。首先以第一点为起点，计算第二点至 第一点和第三点连接的垂直距离，若此距离大于预定阈值，则保留第二点，并将其作为新起 点，计算第三点至第二点和第四点连接的距离；否则，去除第二点，计算第三点至第一点和 第四点联机距离，进行重复循环，直至曲线上最后一点。一般来说，阈值通常取相应地最大 允许误差或更小。 二、 由于激光测量设备在数据采样过程中，不可避免地在真实数据点中混有不合理的 噪声点，其结果将导致重构的二维地图不光滑，不连续。因此，对于获取的噪声点数据进行 随机滤波算法处理。该方法通过比较连续点之间的相对位置，给定一个阈值，将于其连续点 距离大于阀值的点判定为噪声点并予以去除。通过对该数据点的周围数据点数目多少来判 断是否为噪声点集，并进行循环处理。
【专利摘要】一种基于激光测距传感器的楼宇室内平面图建立方法，涉及室内定位技术领域。本发明能实现室内运动物体的轨迹跟踪，以解决在室内定位领域快速建立Radio？Map的过程中缺少室内地图的问题。技术要点：楼宇室内激光测量数据的获取；激光测量数据图像进行拼接，求取相邻两组激光测量数据的旋转矩阵和平移矩阵，将激光测量数据依靠所求取的对应旋转矩阵和平移矩阵换算到前一坐标系下的点集，不断向前迭代，完成激光测量数据图像的拼接；对拼接后的图像依次进行误差几何校正、多余数据的删除、噪声点滤除。本发明实现在室内环境中快速建立Radio？Map的过程中，满足用户对快速建立室内二维地图的要求，同时能够实现室内运动物体的轨迹跟踪。
【IPC分类】G01C21/20, G01C21/32, G01C3/00
【公开号】CN105222789
【申请号】CN201510696993
【发明人】徐玉滨, 汤乐奇, 马琳, 崔扬
【申请人】哈尔滨工业大学
【公开日】2016年1月6日
【申请日】2015年10月23日