崔 揚(yáng)
北京市測(cè)繪設(shè)計(jì)研究院,北京 100038
室內(nèi)移動(dòng)LiDAR測(cè)量系統(tǒng)集成了IMU、激光掃描儀、數(shù)碼相機(jī)等儀器設(shè)備,在無(wú)GNSS室內(nèi)場(chǎng)景的三維空間信息快速獲取方面取得了重大突破,為室內(nèi)空間數(shù)據(jù)獲取提供了全新的技術(shù)手段。然而,由于室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜、目標(biāo)豐富、移動(dòng)對(duì)象、多次反射等情況,移動(dòng)LiDAR測(cè)量系統(tǒng)獲得的點(diǎn)云具有遮擋嚴(yán)重、數(shù)據(jù)缺失、噪聲較大、密度分布不均勻的特點(diǎn),給室內(nèi)三維模型自動(dòng)化快速重建與表達(dá)帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。具體表現(xiàn)為要素提取難、多種室內(nèi)場(chǎng)景適應(yīng)難、自動(dòng)化程度低、重建精度低等問(wèn)題。本文針對(duì)移動(dòng)激光點(diǎn)云的室內(nèi)房屋分割和模型重建所面臨的瓶頸問(wèn)題,展開(kāi)研究,提出了解決方法。同時(shí),基于自動(dòng)化重建的室內(nèi)模型進(jìn)行了5G信號(hào)仿真和小基站優(yōu)化選址的方法研究。主要研究成果如下:
(1)針對(duì)多層、多房屋、復(fù)雜連接的室內(nèi)場(chǎng)景空間過(guò)分割的問(wèn)題,提出了融合語(yǔ)義約束和多標(biāo)記圖割的單房屋分割方法。將提取的室內(nèi)結(jié)構(gòu)要素作為幾何、語(yǔ)義信息,通過(guò)光線追蹤模擬軌跡點(diǎn)的可視點(diǎn)云;并基于相鄰軌跡點(diǎn)可視點(diǎn)云的相似性和空間平滑性構(gòu)建多標(biāo)記圖割能量函數(shù),將無(wú)序點(diǎn)云分割為具有語(yǔ)義信息的單個(gè)房間。論文選擇移動(dòng)激光設(shè)備采集的2份ISPRS測(cè)試數(shù)據(jù)、3份真實(shí)場(chǎng)景的點(diǎn)云數(shù)據(jù)、RGBD采集的兩份點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)。結(jié)果表明,在多層、多房屋、復(fù)雜連接的室內(nèi)場(chǎng)景下,論文提出的方法可以穩(wěn)健地分割室內(nèi)單個(gè)房屋,解決了室內(nèi)空間過(guò)分割的問(wèn)題,為室內(nèi)場(chǎng)景的語(yǔ)義解譯和模型重建提供支撐。
(2)針對(duì)不同類型、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的室內(nèi)場(chǎng)景,移動(dòng)LiDAR點(diǎn)云自動(dòng)化重建難的問(wèn)題,論文提出了線、面特征相互約束機(jī)制的三維室內(nèi)建模方法。首先,將分割單房屋點(diǎn)云的水平切片投影生成二值圖像,從圖像中提取初始化直線。由于激光點(diǎn)云的局部噪聲,提取的線段出現(xiàn)了角度、距離、冗余、局部缺失等誤差。采用G2o圖優(yōu)化理論完成誤差線的全局一致性改正,生成結(jié)構(gòu)線的平面圖。最后,融合平面的三維高程信息、線的幾何結(jié)構(gòu)和分割房屋的語(yǔ)義信息重建高精度的三維室內(nèi)模型。論文分別選取移動(dòng)激光掃描設(shè)備采集的一份ISPRS測(cè)試數(shù)據(jù)和5份真實(shí)大場(chǎng)景點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)。結(jié)果表明:本文的方法適用于結(jié)構(gòu)復(fù)雜、類型多樣的室內(nèi)房屋。重建的模型具有幾何、語(yǔ)義、拓?fù)溥B接信息,滿足CityGML標(biāo)準(zhǔn)中的LoD3,模型精度基本達(dá)到10 cm以內(nèi),為室內(nèi)應(yīng)用服務(wù)提供空間數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
(3)首次基于自動(dòng)化重建的室內(nèi)結(jié)構(gòu)化模型進(jìn)行了5G信號(hào)仿真,并提出了5G小基站選址的優(yōu)化方法,利用最少的基站數(shù)量達(dá)到5G信號(hào)最大覆蓋度。首先,對(duì)于模型的水平平面,劃分均勻格網(wǎng)作為候選基站,模擬室內(nèi)模型結(jié)構(gòu)與通信之間的遮擋關(guān)系,同時(shí),考慮信號(hào)在傳播過(guò)程中的路徑損耗和反射衰減損耗,以模擬5G信號(hào)的強(qiáng)度值和覆蓋度。然后,基于5G信號(hào)仿真結(jié)果與重建結(jié)構(gòu)化模型,利用貪婪優(yōu)化算法設(shè)計(jì)了面向5G基站優(yōu)化選址策略。為了保證基站位置的正確性、信號(hào)的覆蓋度,同時(shí)提升優(yōu)化效率,采用多尺度格網(wǎng)的空間劃分作為候選基站,并進(jìn)行5G小基站優(yōu)化選址。研究表明:該方法能夠有效地模擬5G信號(hào),并且實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化5G基站布設(shè)和選址,相比于手工構(gòu)建的室內(nèi)模型,該方法能更好地滿足室內(nèi)快速布設(shè)大量高密度5G通信基站的需求。