本发明属于物体的三维重建以及人工智能领域，尤其涉及一种测试建筑物室内三维点云配准准确度的仿真方法。
背景技术：
1、在智能建造应用中，一项关键环节是建筑物室内结构模型的三维重建，即通过图形、图像或三维点云的配准和拼接，精确建立建筑物室内结构的三维模型，为建筑机器人进行导航定位、规避障碍、任务规划、路径规划、作业规划、质量检测以及墙面的打磨、喷涂、画线、钻孔等自主作业提供必要的数据支持。室内建模的基本思路是，机器人在移动过程中，通过传感器实时采集室内环境的rgb信息和深度信息，将rgb图像信息与深度图像进行融合，获得高质量的点云数据，然后采用滤波算法对这些点云数据进行精简，经过初始配准和精确配准，得到拼接的三维点云场景，更进一步进行三维建模。
2、配准是建筑物室内环境三维建模的关键环节，配准的准确度直接影响三维模型的准确度。目前，人们提出了多种点云配准方法，对配准结果的准确度的评价方法主要分为两类：第一类是对源点云和目标点云配准后，通过记录真实点在源点云与目标点云中的位置，获得真实的位姿变化矩阵，通过这些实际的位置信息，计算配准后位置与实际位置的差异，以及实际的位姿变化矩阵与配准的位姿变化矩阵差异；第二类是不获取实际的位置信息，利用某些指标来衡量源点云与目标点云公共部分的重合度，如豪斯距离、倒角距离、陆地移动距离。其中，第一类方法可以获得精确的配准准确度，但是需要人工标定实际点位置或者使用测量装置获取位姿变化矩阵，步骤较为繁琐，也很难准确测量；第二类方法虽然无需获取实际位置信息，步骤简单，但是容易受到源点云与目标点云重合度、拍摄时的深度值误差、室内场景形状等因素影响，同样难以获取精确的配准准确度。
技术实现思路
1、本发明的目的是针对上述问题，提供一种测试建筑物室内三维点云配准准确度的仿真方法。为达到上述目的，本发明采用了下列技术方案：一种测试建筑物室内三维点云配准准确度的仿真方法，具体包括以下步骤：
2、步骤1：建立建筑物室内环境模型，所述建筑物室内环境模型能够完整描述室内结构组成的点、线、面，在建筑物室内环境模型中设置 m个点作为标记点，第 j个标记点 pj的坐标为（ xj, yj, zj）， j= 1,2...,m。
3、步骤2：在生成深度图文件时，通过用户给定的相机拍摄位置、角度和相机的视野范围，先确定像素平面，根据相机的分辨率，在相机的像素平面坐标系上按 x轴和 y轴逐行、逐列依次找到每个像素点在室内环境结构上的投影点，该投影点与相机成像平面的垂直距离就是该投影点的深度值，把该深度值转换成灰度值，用灰度值表示其深度值，所有像素的灰度值就形成了深度图，以png或jpg格式保存到文件，形成深度图文件；
4、在生成点云文件时，通过用户给定的相机拍摄位置、角度和相机的视野范围，先确定像素平面，根据相机的分辨率，在相机的像素平面坐标系上按 x轴和 y轴逐行、逐列依次找到每个像素点在室内环境结构上的投影点，该投影点在相机像素平面坐标系的坐标（ x, y, z）就是该投影点的点云坐标，其中z是该投影点的深度值，所述深度值是该投影点与相机成像平面的垂直距离，所有像素点对应的投影点就构成了一幅点云图，把这些点云的坐标（ x, y, z）以ply格式保存到文件，形成点云文件。
5、步骤3：计算随机分布的测量误差，具体包括：
6、步骤3.1：确定测量误差的概率分布模型，具体计算步骤如下：
7、步骤3.1.1：采样，已知建筑物室内结构模型的固定深度为 h，用相机测量 n次，得到 n个深度测量值， n个深度测量值分别减去已知的固定深度 h，得到 n个测量误差值的样本 e1, e2, …, en；
8、步骤3.1.2：对 n个测量误差值的样本从小到大进行排序，计算每个测量误差值 ei的累积概率值 gi， gi= f1( ei)， f1()为测量误差的累积概率分布函数；
9、步骤3.1.3：选择一个概率分布模型，所述概率分布模型包含所有贝叶斯网络在内的所有概率分布模型，所述概率分布模型的累积概率分布函数为 f2()，所述累积概率值 gi对应的随机值；
10、步骤3.1.4：绘制概率图，在以随机误差为横轴，随机值为纵轴的坐标系内画 n个点，若各点连成的曲线接近于倾斜45度的直线，则接受步骤3.1.3选择的概率分布模型；否则返回步骤3.1.3重新选择概率分布模型，继续后续步骤；
11、步骤3.2：计算所述 f2()的均值和方差，具体为：利用 n个测量误差值的样本 e1, e2,…, en，采用最大似然估计法计算出 f2()的均值和方差；
12、步骤3.3：采用卡方检验对步骤3.2所述的均值和方差进行检验，如果通过检验，则接受步骤3.1选择的概率分布模型表示随机分布的测量误差，否则返回步骤3.1.3，重新选择概率分布模型，直至通过检验；
13、步骤3.4：生成随机分布的测量误差，具体计算步骤为：
14、步骤3.4.1：采用反变换法或拒绝-接受法，从概率密度函数中进行抽样，得到随机分布的测量误差的抽样值，当步骤3.1确定测量误差的概率分布模型的概率分布函数有闭合的表达式时，采用反变换法，具体为：产生一个[0, 1]区间的均匀分布的随机数 u，随机误差的累积分布函数表示为 u= f( e)，其中， f( e)为步骤3.1确定的测量误差概率分布模型；计算一个像素点的深度值的随机分布的测量误差值 e= f-1( u)，输出生成随机分布的测量误差值 e；
15、当步骤3.1确定测量误差的概率分布模型的概率分布函数没有闭合的表达式时，则采用拒绝-接受法生成随机分布的测量误差值 e，具体为：令当步骤3.1确定测量误差的概率分布模型的概率密度函数为， e的取值范围为[ a, b]，在该区间的上确界 c为：
16、(1)
17、其中，sup()为取上界函数；[ a, b]是根据测试的误差数据或相机厂商提供的精度参数确定的误差的取值范围；
18、采用拒绝-接受法从中进行抽样，具体过程为：产生[ a, b]区间内均匀分布的随机数 u，产生[0, c]区间内均匀分布的随机数 v；当，则接受 u，输出 e= u；否则拒绝 u，重新产生 u、 v。
19、步骤4：在深度图或点云中加入随机分布的测量误差，由于三维相机在拍摄点云时，不仅在深度上 z存在测量误差，在 x和 y方向上也存在测量误差，因此，设加入随机分布的测量误差值 e前，点云在相机坐标系下的原始坐标为（ x, y, z），加入 e后的点云坐标为（ x’, y’, z’)，二者的关系表示如下：
20、(2)
21、其中， ex为 x轴上的随机测量误差， ey为 y轴上的随机测量误差， ez为 z轴上的随机测量误差， z表示深度方向，在深度图中 x轴与 y轴方向上不叠加误差，只在深度方向上叠加误差。
22、步骤5：进行点云配准，由于在测试过程中，相机的位姿可以准确获得，因此可以直接获得实际位姿变化矩阵，通过比较源点云与目标点云实际位姿变化矩阵与配准方法得到的位姿变化矩阵，具体步骤为：
23、步骤5.1：计算第 j个标记点 pj在拍摄源点云的坐标位置，第 j个标记点 pj在拍摄目标点云中的坐标位置，其中 t1表示拍摄源点云的变换矩阵， t2表示拍摄目标点云的变换矩阵；
24、步骤5.2：对拍摄源点云和拍摄目标点云进行配准，求得位姿变换矩阵 t3，对拍摄源点云中的 sj进行坐标变换，得到配准后源点云中第 j个标记点 sj的坐标。
25、步骤6：计算每个标记点在配准后源点云中位置 sj与目标点云中位置 oj的欧氏距离之和，再将这个值取倒数，即为准确度指标 a， a值越大，说明配准方法的准确度越高，如公式（3）所示，
26、(3)
27、其中，表示第 j个标记点 pj在配准后源点云中位置 sj与目标点云中位置 oj在三维空间中的欧氏距离。
28、与现有的技术相比，本发明一种测试建筑物室内三维点云配准准确度的仿真方法的优点在于：
29、1、相比于获取实际环境中真实点的位置和位姿变化矩阵，本发明通过仿真计算的方法，获取室内环境中点的坐标和位姿变化矩阵，即采用虚拟三维摄像机模拟点云或深度图拍摄过程，产生点云与深度图数据，无需人工实际测量，极大程度上提高了工作效率。
30、2、本发明在仿真拍摄过程中，相机的位置和角度精确可知，不会受到源点云与目标点云重合度、拍摄时的深度值误差、室内场景形状等影响，使用本发明的方法可以获取精确的配准准确度，步骤简单，快捷方便。
1.一种测试建筑物室内三维点云配准准确度的仿真方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种测试建筑物室内三维点云配准准确度的仿真方法，其特征在于，步骤1具体为：建立建筑物室内环境模型，所述建筑物室内环境模型能够完整描述室内结构组成的点、线、面，在建筑物室内环境模型中设置m个点作为标记点，第j个标记点pj的坐标为（xj, yj, zj），j = 1,2...,m。
3.根据权利要求1所述的一种测试建筑物室内三维点云配准准确度的仿真方法，其特征在于，步骤2具体为：在生成深度图文件时，通过用户给定的相机拍摄位置、角度和相机的视野范围，先确定像素平面，根据相机的分辨率，在相机的像素平面坐标系上按x轴和y轴逐行、逐列依次找到每个像素点在室内环境结构上的投影点，该投影点与相机成像平面的垂直距离就是该投影点的深度值，把该深度值转换成灰度值，用灰度值表示其深度值，所有像素的灰度值就形成了深度图，以png或jpg格式保存到文件，形成深度图文件；
4.根据权利要求1所述的一种测试建筑物室内三维点云配准准确度的仿真方法，其特征在于，步骤3包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种测试建筑物室内三维点云配准准确度的仿真方法，其特征在于，步骤4具体为：设加入随机分布的测量误差值e前，点云在相机坐标系下的原始坐标为（x, y, z），加入e后的点云坐标为（x’, y’, z’)，二者的关系表示如下：
6.根据权利要求1所述的一种测试建筑物室内三维点云配准准确度的仿真方法，其特征在于，步骤5具体为：
7.根据权利要求1所述的一种测试建筑物室内三维点云配准准确度的仿真方法，其特征在于，步骤6具体为：计算每个标记点在配准后源点云中位置sj与目标点云中位置oj的欧氏距离之和，再将这个值取倒数，即为准确度指标a，a值越大，说明配准方法的准确度越高，如公式（3）所示，
