(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211205837.0 (22)申请日 2022.09.30 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115290097 A (43)申请公布日 2022.11.04 (73)专利权人 安徽建筑大学 地址 230601 安徽省合肥市经济技 术开发 区紫云路292号 (72)发明人 黄磊　毛如轩　刘伟　陈雪辉　 李昊　蔡晨星　景甜甜　 (74)专利代理 机构 合肥市泽信专利代理事务所 (普通合伙) 3414 4 专利代理师 方荣肖 (51)Int.Cl. G01C 21/20(2006.01)G01S 17/89(2020.01) G01C 21/00(2006.01) G06T 7/32(2017.01) G06T 7/10(2017.01) G06T 7/521(2017.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (56)对比文件 CN 114862932 A,202 2.08.05 CN 113656858 A,2021.1 1.16 CN 112633657 A,2021.04.09 孙常恒.基 于BIM的自主 装修机器人定位与 环境感知系统. 《中国优秀硕士学位 论文全文数 据库工程科技 Ⅱ辑》 .2021,第C 038-2177页. 审查员 田颖 (54)发明名称 基于BIM的实时精确地图构建方法、 终端及 存储介质 (57)摘要 本发明涉及室内建筑机器人技术领域， 特别 是涉及基于BIM的实时精确地图构建方法、 终端 及存储介质。 该构建方法包括以下步骤： S1.搭建 具有构件材质信息的全局BIM点云地图。 S2.将运 输机器人上的激光雷达的初始帧点云与全局BIM 点云地图进行特征配准， 得到运输机器人的初始 位姿。 S3.根据初始位姿生成作业轨迹并修正运 输机器人沿作业轨迹移动的实时位姿， 通过实时 位姿对运输机器人建立的slam地图做 语义分割， 进而建立语义地图。 S4.去除语义地图中的障碍 物点云， 并对完工构件、 对未完工构件的点云进 行点云稠密化处理， 得到当前施工场景的精确三 维点云地图。 本发明结合作业路径的多重复性不 断更新地图， 更具时效性和准确性。 权利要求书3页 说明书9页 附图4页 CN 115290097 B 2022.12.30 CN 115290097 B 1.一种基于BIM的实时精确地图构建方法， 其用于实时获取运输机器人施工场景的精 确三维点云地图， 其特 征在于， 所述基于BIM的实时精确地图构建方法包括以下步骤： S1.搭建施工场景的初步BIM点云地图， 根据构件的材质信息建立完工构件的物理反射 率变化曲线， 并通过点云渲染加入到初步BIM点云地图内， 得到全局BIM点云地图； S2.将所述运输机器人上的激光雷达的初始帧点云与所述全局BIM点云地图进行特征 配准， 得到所述 运输机器人的初始位姿， 进 而确定运输 机器人的初始位置和方向； S3.根据所述运输机器人的初始位置和方向生成作业轨迹， 根据所述全局BIM点云地图 修正所述运输机器人沿所述作业轨迹移动时的实时位姿， 通过所述 实时位姿对所述运输机 器人首次作业下建立的slam地图做语义分割， 进而建立包含障碍物、 未完工构件和 完工构 件的语义 地图； S4.去除所述语义地图中的障碍物点云， 并对所述语义地图中的完工构件点云以及对 未完工构件点云进行点云稠密化处 理， 得到当前施工场景 下的精确三维点云地图； 其中， 点云稠密化方法如下： S41.将所述语义地图中的障碍物点云通过 聚类去除， 以及通过地面点云分割 去除所述 语义地图中的地 面点云， 得到初步 三维点云地图； S42.提取所述全局BIM点云地图中与所述语义地 图内的完工构件相同位置的构件BIM 点云， 将所述初步三维点云地图中的完工构件点云的边缘与所述构件BIM点云的边缘通过 最近邻点匹配进行配准， 并对所述完工构件点云进行网格划分， 将每个网格内的所述完工 构件点云根据所述激光雷达扫描的强度信息进行划分排列， 并进行随机采样， 将采样后的 所述完工构件点云与所述构件BIM点云进行强度最近邻 关联， 扩展网格内的所述完工构件 点云， 完成所述完 工构件点云的点云稠密化处 理； S43.将所述运输机器人实时扫描的未完工构件点云与初步三维点云地图中的未完工 构件点云进行迭代拼接， 完成初步三维点云地图中的未完工构件点云的点云稠密化处理， 直至未完 工构件已经完 工， 停止迭代拼接并转 为步骤S42； S44.将所述地面点云叠加到完成点云稠密化的初步三维点云地图， 得到当前施工场景 下的精确三维点云地图； 其中， 所述 运输机器人首次作业建立的slam地图的语义分割方法如下： S31.将所述运输机器人的实时点云与所述全局BIM点云地 图进行实时匹配， 实时修正 运输机器人沿所述作业轨 迹移动时的实时位姿； S32.根据所述实时位姿对所述运输机器人首次作业扫描 的slam地 图进行初步点云分 割， 得到不同部分的分割点云， 并对每一部分的分割点云进行初始标定； S33.根据所述作业轨迹在所述全局BIM点云地 图中的位置， 确定初始标定过的分割点 云在全局BIM点云地图上的位置， 提取所述分割点云的点云信息， 判断与所述分割点云相同 位置的所述全局BIM点云地图上 是否存在构件； S34.否则将所述分割点云标定为障碍物， 是则判断与所述全局BIM点云地 图相同位置 的构件点云的点云信息是否匹配； S35.是则将所述分割点云标记为完 工构件， 否则将所述分割点云标记为未完 工构件； 其中， 所述分割点云与构件的点云信息的匹配方法如下： 获取所述分割点云的点云信息即强度变化曲线， 以及相同位置的全局BIM点云地图上权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115290097 B 2构件的点云信息即物理反射 率变化曲线； 建立强度变化曲线和物理反射率变化曲线的直接关联关系， 并判断二者的匹配程度 是 否在预设的构件匹配标准区域内； 是则判定分割点云与构件相匹配， 否则判定不匹配。 2.根据权利 要求1所述的基于BIM的实时精确地图构 建方法， 其特征在于， 所述初步BIM 点云地图的搭建方法如下： 根据施工设计图纸与构件加工图纸搭建整体建筑信息模型； 提取所述整体建筑信息模型的特 征信息， 并进行均匀采样， 得到初步BIM点云地图。 3.根据权利要求2所述的基于BIM的实时精确地图构建方法， 其特征在于， 所述特征信 息包括结构柱、 承重墙、 门、 窗的尺寸信息和三维位置信息， 以及 彼此之间的空间关系信息 。 4.根据权利要求1所述的基于BIM的实时精确地图构建方法， 其特征在于， 所述运输机 器人上的激光雷达的初始帧点云与所述全局BIM点云地图的特 征配准方法如下： S21.将所述全局BIM点云地图的非地面点云投影到地面点云上， 得到平面地图， 以所述 平面地图的顶点 为坐标原点， 在所述平面 地图上建立 二维点云坐标系； S22.对所述激光雷达的初始帧点云进行体素滤波处理， 以所述运输机器人上的激光雷 达中心为坐标原 点、 运输机器人的移动方向为X轴、 运输机器人的重力反方向为Z轴， 并根据 右手准则确定 Y轴， 建立初始帧点云坐标系； S23.获取所述初始帧点云坐标系的XY平面的边缘线， 在所述边缘线上选取两点 G1(xj, yj) 和G2(xj + 1, yj + 1) ，计 算 所 述 边 缘 线 到 激 光 雷 达 中 心 的 垂 距 ， 其中，(xj,yj)是G1在初始帧点云坐标系上的 X轴坐标和Y轴坐标， (xj+1,yj+1)是G2在初始帧点云坐标系上的X轴坐标和Y轴坐标； S24.将所述边缘线在所述二维点云坐标系下进行全局匹配， 根据垂距 d确定所述激光 雷达中心在所述二维点云坐标系上的坐标 B0（p0,q0） ， 其中，p0是激光雷达中心在二维点云 坐标系上的横坐标， q0是激光雷达中心在二维点云坐标系上的纵坐标； S25.选取所述边缘线上的端点， 将所述端点在所述初始帧点云坐标系上的X轴和Y轴坐 标变换到所述二 维点云坐标系上， 计算出所述运输机器人的旋转角度 θ， 进而得到所述运输 机器人的初始位姿， 计算公式为： ， ， 其中，pm是端点在二 维点云坐标系上的横坐标， qn是端 点在二维点云坐标系上的纵坐标， xm是端点在初始帧点云坐标系上的X轴坐标， yn是端点在 初始帧点云坐标系上的Y轴坐标， R是旋转矩阵。 5.根据权利要求4所述的基于BIM的实时精确地图构建方法， 其特征在于， 所述初始帧 点云坐标系下 XY平面的边 缘线获取 方法如下：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115290097 B 3