基于無(wú)插件化的三維室內(nèi)點(diǎn)云可視化系統(tǒng)
2019-10-08 06:43:30劉夢(mèng)瑩安康
軟件 2019年5期
劉夢(mèng)瑩 安康
摘 ?要： 科技的不斷進(jìn)步推動(dòng)著測(cè)繪技術(shù)的不斷發(fā)展， 傳統(tǒng)的測(cè)量技術(shù)已經(jīng)不能滿足大眾對(duì)于建筑的直觀感受。三維激光掃描技術(shù)以其獲取數(shù)據(jù)速度快、精準(zhǔn)度高、數(shù)據(jù)信息量大、實(shí)用性強(qiáng)等特點(diǎn)逐漸成為測(cè)繪領(lǐng)域中的重要測(cè)繪技術(shù)[1]。本文詳細(xì)介紹了三維室內(nèi)點(diǎn)云漫游系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)框架和核心技術(shù)。分析三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)在采集過(guò)程中所遇到的問(wèn)題和處理方法。同時(shí)引用potree.js將武漢大學(xué)實(shí)驗(yàn)室部分的室內(nèi)三維點(diǎn)云為例，結(jié)合THREE.JS、MapBox、HTML5等技術(shù)進(jìn)行室內(nèi)點(diǎn)云漫游的構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)了室內(nèi)點(diǎn)云無(wú)插件化漫游、測(cè)量等交互。
關(guān)鍵詞： 室內(nèi)漫游;HTML5;三維點(diǎn)云
中圖分類號(hào)： P237 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A ? ?DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.05.039
本文著錄格式：劉夢(mèng)瑩，安康. 基于無(wú)插件化的三維室內(nèi)點(diǎn)云可視化系統(tǒng)[J]. 軟件，2019，40（5）：200206
【Abstract】： The continuous advancement of science and technology has promoted the continuous development of surveying and mapping technology. The traditional measurement technology can no longer satisfy the public's intuitive feeling of architecture. The 3D laser scanning technology has become an important mapping technology in the field of surveying and mapping because of its fast data acquisition， high precision， large amount of data information and strong practicability [1]. This paper introduces in detail the development framework and core technology of 3D indoor point cloud roaming system. Analyze the problems and processing methods encountered in the acquisition process of 3D point cloud data. At the same time， we refer to potree.js as an example of the indoor 3D point cloud in the laboratory part of Wuhan University. Combining THREE.JS， MapBox， HTML5 and other technologies to construct indoor point cloud roaming， realizing the interaction of indoor point cloud without plug-in roaming and measurement.
【Key words】： Indoor roaming; HTML5; 3D point cloud
0 ?引言
近年來(lái)，城市數(shù)字化工作在國(guó)內(nèi)各線城市中開(kāi)展，在對(duì)城市的三維空間信息的采樣獲取過(guò)程中，逐漸實(shí)踐和總結(jié)出了多種快速有效的手段[2]。作為一種新型測(cè)量手段，三維激光掃描技術(shù)使得快速大量獲取空間點(diǎn)位信息成為可能，并以其非接觸、快速、連續(xù)獲得目標(biāo)物信息的特性，迅速成為了現(xiàn)今獲取三維空間信息的重要方法，被廣泛應(yīng)用于古建筑保護(hù)、特大異性結(jié)構(gòu)變形監(jiān)測(cè)以及城市測(cè)量等方面。掃描獲取的待處理點(diǎn)云數(shù)據(jù)是后續(xù)數(shù)據(jù)分析、生成格網(wǎng)模型及進(jìn)行三維可視化展示的基礎(chǔ)，因此，尋求一種遠(yuǎn)程、交互良好、無(wú)插件的網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)云可視化工具對(duì)于快速獲取和評(píng)價(jià)點(diǎn)云數(shù)據(jù)質(zhì)量及點(diǎn)云處理進(jìn)度規(guī)劃具有重要意義。
1 ?核心技術(shù)路線
HTML5是基于HTML、HTML4之后，由萬(wàn)維網(wǎng)聯(lián)盟發(fā)布的網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。目前HTML5框架已經(jīng)適用與市場(chǎng)上常見(jiàn)的瀏覽器包括360快速瀏覽器、IE瀏覽器、Chrome（谷歌瀏覽器）、Firefox（火狐瀏覽器）、Safari、Opera 等[4]。HTML5語(yǔ)言具有易學(xué)性、跨平臺(tái)性、可擴(kuò)展性等特點(diǎn)，適合新手快速學(xué)習(xí)并開(kāi)發(fā)相關(guān)頁(yè)面。本文通過(guò)
作為整個(gè)三維場(chǎng)景的容器，通過(guò)疊加和嵌套
達(dá)到分級(jí)、分層的效果。
整體的div框架如圖1所示。
1.2 ?Potree.js和Three.js
Potree.js是基于三維引擎WebGL進(jìn)行開(kāi)發(fā)的一套激光點(diǎn)云瀏覽、處理、可視化的開(kāi)源庫(kù)。Potree.js是由奧地利維也納理工大學(xué)的Harvest4D項(xiàng)目貢獻(xiàn)。它的優(yōu)勢(shì)在于可以進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，比如常見(jiàn)的ply，laz等等。
調(diào)用Camera.fov（）;可以改變視野的大小，在三維點(diǎn)云中的效果就是放大或者縮短距離某一個(gè)方向的距離。
1.3 ?Mapbox的使用
伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人們對(duì)位置服務(wù)的需求日趨增長(zhǎng)。近年來(lái)網(wǎng)絡(luò)地圖模式成為人們出行的必備。國(guó)內(nèi)常用的網(wǎng)絡(luò)地圖有百度地圖、高德地圖、騰訊地圖、天地圖等等。但是這些地圖提供出的API比較受限制，同時(shí)縮放級(jí)別zoom比較小，不符合縮略圖的要求。Mapbox提供的地圖是OSM的，它是一個(gè)開(kāi)源免費(fèi)的地圖，同時(shí)縮放級(jí)別比較高，滿足縮略圖的需求。OSM地圖加載方式很簡(jiǎn)單，在Mapbox注冊(cè)一個(gè)賬號(hào)，拿到秘鑰就可以加載一副直接地圖。當(dāng)然想實(shí)現(xiàn)其他的一些功能，需要調(diào)用API來(lái)完成。
本文中用到的API有
button_right_map = new mapboxgl.Map（{
container： 'Map_Navigation'，
style： 'mapbox：//styles/ mapbox/streets-v9'，
center： [114.354847195187， 30.5294068646091]，
zoom： 19
}）; //顯示地圖
new mapboxgl.Marker（）;//添加標(biāo)記
Mapmarker.remove（）;//清除標(biāo)記
2 ?技術(shù)路線
2.1 ?三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理
激光掃描儀在室內(nèi)掃描數(shù)據(jù)，掃描數(shù)據(jù)的原理是計(jì)算發(fā)射和接收信號(hào)的時(shí)間，計(jì)算位置，根據(jù)發(fā)射角，從而得到掃描位置的位置坐標(biāo)。在采集數(shù)據(jù)的過(guò)程中，由于透明材質(zhì)或者吸收能力強(qiáng)反射能力弱的材質(zhì)，比如玻璃或者透明的擋板都會(huì)影響激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的采集。最后得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)有兩種錯(cuò)誤類型的數(shù)據(jù)：（1）離散點(diǎn)，這些點(diǎn)發(fā)散在主體點(diǎn)云附近，或者遠(yuǎn)離主體點(diǎn)云，這些點(diǎn)是由于激光沒(méi)有完全發(fā)生造成能量波的損失，從而得到了錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。（2）噪聲點(diǎn)，這些測(cè)量的噪聲信號(hào)受到測(cè)量物體的形狀，物體的材料，光線或者其他環(huán)境因素的影響。這些測(cè)量誤差統(tǒng)稱為噪聲點(diǎn)[5]。
點(diǎn)云數(shù)據(jù)中存在噪聲點(diǎn)和離散點(diǎn)會(huì)影響點(diǎn)云數(shù)據(jù)的應(yīng)用，比如點(diǎn)云和圖像的融合，點(diǎn)云特征面、特征線的提取等等。由于噪聲的存在，會(huì)影響圖像分割的效果[6]。因此，在使用點(diǎn)云之前首先將點(diǎn)云的離散點(diǎn)和噪聲點(diǎn)進(jìn)行去除。去除離散點(diǎn)，首先進(jìn)行離散點(diǎn)的檢測(cè)，常用的檢測(cè)算法是k-鄰域距離搜索，通過(guò)計(jì)算每個(gè)點(diǎn)到附近點(diǎn)的一個(gè)距離的標(biāo)準(zhǔn)差和方差，根據(jù)點(diǎn)云的密度設(shè)置一定的閾值，進(jìn)行多次調(diào)參得到合理的去除離散點(diǎn)的閾值，從而很好地剔除離散點(diǎn)[7]。常用的噪聲點(diǎn)剔除方法是根據(jù)鄰近點(diǎn)的幾何特征，根據(jù)幾何特征屬性進(jìn)行識(shí)別噪聲點(diǎn)。
本文通過(guò)PCL庫(kù)，調(diào)用PCL點(diǎn)云濾波函數(shù)和相關(guān)的API，通過(guò)多次調(diào)參進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)處理的流程如圖4所示。
2.2 ?三維點(diǎn)云可視化
單線激光雷達(dá)每秒可以掃描10800個(gè)點(diǎn)，本文中用到的是兩個(gè)單線雷達(dá)，通過(guò)一段時(shí)間的掃描，獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)量是龐大的。目前點(diǎn)云加載緩慢、可視化效果差是制約激光雷達(dá)發(fā)展的瓶頸之一。龐大的點(diǎn)云數(shù)據(jù)量只有建立了一種拓?fù)潢P(guān)系和數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)，通過(guò)檢索的方式加載子節(jié)點(diǎn)、葉節(jié)點(diǎn)，通過(guò)子節(jié)點(diǎn)和葉節(jié)點(diǎn)不斷地加載父節(jié)點(diǎn)，達(dá)到一種異步加載點(diǎn)云的效果。
目前建立三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比較成熟的算法有八叉樹(shù)、四叉樹(shù)、KR樹(shù)等等，本文中用到的是八叉樹(shù)算法。室內(nèi)三維激光掃描儀在室內(nèi)掃描之后，得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)往往有很多不規(guī)則的物體，比如沙發(fā)、被子、椅子等等，獲取的每個(gè)點(diǎn)都具有（x，y，z）三維信息，信息量龐大。八叉樹(shù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型對(duì)于體狀目標(biāo)物數(shù)據(jù)的管理具有獨(dú)到的優(yōu)勢(shì)[8]。比較以上算法，八叉樹(shù)可以更高效率地將點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化，建立相關(guān)的檢索和索引方式。
2.3 ?局部坐標(biāo)轉(zhuǎn)WGS84坐標(biāo)
局部坐標(biāo)系（Local Coordinate），是坐標(biāo)系以物體的中心為坐標(biāo)原點(diǎn)，同時(shí)物體的旋轉(zhuǎn)、平移等操作都是圍繞局部坐標(biāo)系進(jìn)行的，這時(shí)，當(dāng)物體模型進(jìn)行旋轉(zhuǎn)或平移等操作時(shí)，局部坐標(biāo)系也執(zhí)行相應(yīng)的旋轉(zhuǎn)或平移操作[9]。
WGS84：World Geodetic System 1984，是為GPS全球定位系統(tǒng)使用而建立的坐標(biāo)系統(tǒng)。
本篇文章采用的是橢球參數(shù)為：a=6378137，b= 6356752.314245179， ，具體的轉(zhuǎn)換過(guò)程和思路框架如圖5所示。
具體每一步對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換公式，首先將局部坐標(biāo)已知點(diǎn)的WGS84坐標(biāo)（Lon，Lat，H）轉(zhuǎn)換為空間直角坐標(biāo)，具體公式如公式1：
公式1. WGS84轉(zhuǎn)空間直角坐標(biāo)公式如下：
Ref_X = （N+H）*cos（Lon）*cos（Lat）
Ref_Y = （N+H）*cos（Lon）*sin（Lat）
Ref_Z = [N*（1- ）+H]*sin（Lon）
室內(nèi)點(diǎn)云和路徑點(diǎn)有一個(gè)坐標(biāo)（x，y，z）有相對(duì)應(yīng)的WGS84坐標(biāo)（Lon，Lat，H），將（x，y，z）轉(zhuǎn)換為ENU公用的城市局部坐標(biāo)[10]，轉(zhuǎn)換公式如公式2 ?所示：
公式2. 局部坐標(biāo)系轉(zhuǎn)旋轉(zhuǎn)Angle之后的ENU坐標(biāo)：
公式3. ENU坐標(biāo)轉(zhuǎn)WGS84空間直角坐標(biāo)
dx = -sin（Lon）*X0-sin（Lat）*cos（Lon）*Y0+cos（Lat）* cos（lon） * Z0;
dy = cos（Lon）*X0-sin（Lon）*Y0+cos（Lat）* sin（lon） * Z0;
dz = cos（Lat） * Y0 +sin（Lat） * Z0;
公式4. 轉(zhuǎn)換后的空間直角坐標(biāo)跟（Ref_X，Ref_Y，Ref_Z）坐標(biāo)相差一個(gè)偏移量，將（dx，dy，dz）轉(zhuǎn)換到（Ref_X，Ref_Y，Ref_Z）對(duì)應(yīng)的空間直角坐標(biāo)
Cover_X = Ref_X + dx;
Cover_Y = Ref_Y + dy;
Cover_Z = Ref_Z + dz;
得到相對(duì)坐標(biāo)系下坐標(biāo)（x，y，z）與之對(duì)應(yīng)的空間直角坐標(biāo)系，因此通過(guò)空間之間坐標(biāo)可以反算求出與之對(duì)應(yīng)的WGS84坐標(biāo)，這樣相對(duì)坐標(biāo)就轉(zhuǎn)換為WGS84坐標(biāo)，具體公式如公式5所示：
公式5. 空間之間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為WGS84坐標(biāo)，公式如下：
計(jì)算所需要的參數(shù)：
a = 6378137;
b = 6356752.314245179
）
2.4 ?三維室內(nèi)點(diǎn)云漫游的構(gòu)建
構(gòu)建一個(gè)室內(nèi)三維點(diǎn)云漫游系統(tǒng)需要以下必須的構(gòu)件：基于HTML的場(chǎng)景容器、Three.js 提供場(chǎng)景（scene）、相機(jī)（camera）、渲染（render）、鼠標(biāo)監(jiān)聽(tīng)事件。
基于上述的技術(shù)路線和方法，構(gòu)建三維室內(nèi)點(diǎn)云漫游系統(tǒng)。主要框架是基于HTML5提供的標(biāo)簽
和。Body下包含三個(gè)容器，有工具搜索容器、OSM地圖容器、場(chǎng)景渲染容器。head主要添加系統(tǒng)中所用到的js庫(kù)，主要的庫(kù)有Three.js和Potree.js以及其他一些常用的js庫(kù)。系統(tǒng)中用到的一些api和函數(shù)都是基于head所引用的js。工具容器的作用是對(duì)點(diǎn)云場(chǎng)景進(jìn)行一些功能操作，包括鼠標(biāo)右鍵調(diào)用點(diǎn)云測(cè)量功能以及對(duì)點(diǎn)云一些屬性的控制，有點(diǎn)云大?。╯ize）、點(diǎn)云透明度（opciaty）、點(diǎn)云渲染方式等等一些功能。OSM地圖容器包含地圖的點(diǎn)擊事件以及點(diǎn)云漫游路徑點(diǎn)的加載。場(chǎng)景容器主要用來(lái)渲染三維室內(nèi)點(diǎn)云，加載各種渲染的效果，同時(shí)加載漫游的路徑點(diǎn)，通過(guò)點(diǎn)擊路徑點(diǎn)可以進(jìn)行漫游?？傮w的框架如圖6所示。2.4.1 ?加載三維點(diǎn)云
場(chǎng)景加載三維點(diǎn)云的數(shù)據(jù)是通過(guò)室內(nèi)移動(dòng)掃描儀器獲得的，將點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，處理的方法和算法在點(diǎn)云處理小節(jié)有詳細(xì)的介紹。本文主要將處理之后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)通過(guò)Potree-contoner進(jìn)行轉(zhuǎn)換成很多bin文件，這些bin文件之間通過(guò)八叉樹(shù)建立了索引關(guān)系和子父級(jí)關(guān)系。通過(guò)調(diào)用potree.load（）加載點(diǎn)云文件，由于點(diǎn)云文件比較大，同時(shí)加載所
有點(diǎn)云數(shù)據(jù)，耗時(shí)長(zhǎng)且對(duì)電腦的內(nèi)存占用量大。該系統(tǒng)的方法是通過(guò)加載每個(gè)節(jié)點(diǎn)的父級(jí)數(shù)據(jù)，進(jìn)行初步地加載，同時(shí)識(shí)別相機(jī)的視角方向和位置，從而進(jìn)行局部加載點(diǎn)云數(shù)據(jù)，不至于大數(shù)據(jù)點(diǎn)云造成系統(tǒng)崩潰。
2.4.2 ?漫游瀏覽效果設(shè)計(jì)
通過(guò)調(diào)用Three.js中PerspectiveCamera達(dá)到人眼看世界的視覺(jué)效果。PerspectiveCamera有位置屬性、視場(chǎng)角屬性，獲取路徑點(diǎn)的位置信息，將位置信息賦予相機(jī)位置屬性達(dá)到在點(diǎn)云中漫游瀏覽的視覺(jué)效果。Js函數(shù)中有監(jiān)聽(tīng)鼠標(biāo)左右鍵點(diǎn)擊以及鼠標(biāo)滑輪正反滑動(dòng)事件，通過(guò)監(jiān)聽(tīng)鼠標(biāo)滑輪滑動(dòng)事件panocontainer.addEventListener（'wheel'，_fn_onDocu-mentMouseWheel）;達(dá)到場(chǎng)景縮放的效果，具體的做法是通過(guò)var delta = Math.max（-1， Math.min（1， （e.wheelDelta || -e.detail）））;var camerawheel_fov = Math.max（10， Math.min（100， camerafov - （5 * delta）））;將所算的滑輪值賦給相機(jī)視場(chǎng)角，改變相機(jī)視場(chǎng)角。
2.4.3 ?點(diǎn)云渲染
采集的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)具有x，y，z信息和r，g，b值，渲染的點(diǎn)云是假彩色。選用不同的功能選項(xiàng)可以用不同的渲染方法進(jìn)行渲染得到不同的點(diǎn)云視覺(jué)效果。高度渲染是根據(jù)點(diǎn)云Z的值渲染點(diǎn)云，根據(jù)不同的高度賦予不同的顏色，可以從整體看出高差信息。選用純色渲染，調(diào)用HTML的
2.4.4 ?點(diǎn)云測(cè)量
三維點(diǎn)云點(diǎn)之間的相對(duì)位置比較準(zhǔn)確，通過(guò)鼠標(biāo)獲取旋轉(zhuǎn)的三維點(diǎn)的坐標(biāo)值可以進(jìn)行測(cè)量?jī)牲c(diǎn)間的水平距離和高差值，更好地利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)。為了增強(qiáng)用戶的使用體驗(yàn)，將距離測(cè)量、高度測(cè)量、面積測(cè)量等一些測(cè)量功能通過(guò)右鍵菜單選項(xiàng)進(jìn)行調(diào)用。
2.4.5 ?OSM地圖加載和位置點(diǎn)顯示
OSM地圖是開(kāi)源地圖數(shù)集，注冊(cè)Mapbox之后得到密鑰即可以使用。通過(guò)在OSM地圖上粗略地獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)集的地圖經(jīng)緯度，在加載地圖時(shí)直接顯示。通過(guò)第二節(jié)描述的相對(duì)坐標(biāo)和wgs84坐標(biāo)相互轉(zhuǎn)換，將漫游路徑點(diǎn)的相對(duì)位置通過(guò)轉(zhuǎn)換公式轉(zhuǎn)換為wgs84坐標(biāo)，每次點(diǎn)擊路徑點(diǎn)之后，重新調(diào)用
new mapboxgl.Marker（el）
.setLngLat（coordinates）
.addTo（button_right_map）;
}
}）;將標(biāo)記點(diǎn)重新賦新的位置數(shù)據(jù)。
3 ?應(yīng)用實(shí)例
本文所用的數(shù)據(jù)是實(shí)驗(yàn)室的室內(nèi)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，選用subline Text3 作為代碼編輯器，結(jié)合Three.js、Mapbox以及Potree.js搭建三維可視化平臺(tái)。所構(gòu)建的可視化軟件主要包括點(diǎn)云局部加載和渲染、縮略圖、點(diǎn)云測(cè)量、點(diǎn)云模塊控制。首先通過(guò)Potree-contoner將可視化的點(diǎn)云進(jìn)行八叉樹(shù)分割，每個(gè)文件夾里都有分割出來(lái)的bin文件，將分割的很多bin文件當(dāng)成已知數(shù)據(jù)進(jìn)行加載，如圖7所示。
通過(guò)Potree.loadPointcloud（）;加載點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過(guò)上文綜述的構(gòu)建方法搭建web前端，構(gòu)建的三維可視化瀏覽器可以支持常用的瀏覽器，包括Firefox、360快速瀏覽器、chrome，IE瀏覽器。加載的點(diǎn)云效果如圖8所示。
同時(shí)有一些輔助的功能，可以右鍵進(jìn)行點(diǎn)云距離測(cè)量、高度測(cè)量、面積測(cè)量等一些功能。
（1）距離測(cè)量，調(diào)用Three.js的碰撞事件，獲取鼠標(biāo)碰撞點(diǎn)云的坐標(biāo)值，進(jìn)行距離測(cè)量、高度測(cè)量、面積測(cè)量。
（2）還有一些渲染點(diǎn)云的功能以及對(duì)點(diǎn)云材質(zhì)屬性進(jìn)行設(shè)置，比如點(diǎn)云的大小、點(diǎn)云的透明度，點(diǎn)云渲染的形狀。
（3）漫游位置的縮略圖，紅色的標(biāo)記點(diǎn)就是此刻漫游的位置，淺藍(lán)色的點(diǎn)的位置是相機(jī)可以到達(dá)的路徑點(diǎn)，這些點(diǎn)都可以進(jìn)行漫游，如圖13所示。
4 ?結(jié)束語(yǔ)
本文介紹了一種基于potree.js和Three.js的無(wú)插件化的三維室內(nèi)點(diǎn)云瀏覽軟件。通過(guò)Potree-contoner將處理之后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，這樣可以解決大數(shù)據(jù)集的點(diǎn)云加載卡頓問(wèn)題。同時(shí)該軟件也有很多的不足之處，因?yàn)檠芯康臅r(shí)間有限，需要進(jìn)一步研究的問(wèn)題有以下幾點(diǎn)：
（1）目前只有測(cè)量點(diǎn)云的一個(gè)功能，沒(méi)有太多功能提供給用戶使用，實(shí)用性較低。
（2）后期可以引入興趣點(diǎn)這一概念，增加點(diǎn)云瀏覽的可檢索性。
（3）mapbox的縮略圖沒(méi)有添加室內(nèi)點(diǎn)云的平面圖，位置標(biāo)記不明確，后期考慮加上平面圖，增加可讀性。
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