(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210500351.3 (22)申请日 2022.05.10 (71)申请人 武汉智会创新科技有限公司 地址 430070 湖北省武汉市东湖新 技术开 发区高新大道780号光谷新汇1号地块 13层11办公号 （自贸区武汉片区） (72)发明人 危迟　张亮　涂淇瑞　郭巍　 (74)专利代理 机构 武汉科皓知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 42222 专利代理师 齐晨涵 (51)Int.Cl. G01C 15/00(2006.01) G01S 17/89(2020.01) G01S 17/93(2020.01) G05D 1/02(2020.01)G06F 30/20(2020.01) G06F 30/13(2020.01) G06T 7/521(2017.01) G06T 17/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于智能机 器人的建 筑测量方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于智能机器人的建筑 测量方法， 通过在具有自主导航能力的智能机器 人平台上搭载便携式的3D激光扫描实景测量设 备， 以建筑CAD平面图为基础， 自动划分区域及测 量任务点， 生成导航及扫描路径， 机器人自主移 动至目标点后， 开启自主测量工作， 自动化完成 建筑各房间三维数据采集及建筑质量报表输出， 实现房屋建筑室内空间的自主移动和实测实量 工作， 提升建 筑测量效率。 权利要求书2页 说明书5页 附图3页 CN 114608549 A 2022.06.10 CN 114608549 A 1.一种基于智能机器人的建筑测量方法， 其特 征在于： 步骤1， 根据需要设计的建筑CAD图纸文件， 提取出房 屋主体结构信息， 包括墙壁、 地面、 尺寸， 生成建筑三维模型； 步骤2， 根据建筑三维模型数据， 进行三维仿真， 生成机器人导航所需要的三维特征点 云地图， 以及路径规划需要的栅格地图； 步骤3， 根据栅格地图， 自动进行识别， 将需要进行三维实景扫描的房间区域进行分割， 规划出机器人 行驶路径； 步骤4， 下发行驶任务， 通过机器人上搭载的激光雷达传感器采集的实时点云数据与生 成的地图数据进行定位 导航， 控制车辆 到规划的扫描任务 点； 步骤5， 开启搭载的3D激光扫描实景测量设备进行扫描， 完成对建筑房间内部的测量信 息的采集。 2.根据权利要求1所述的基于智能机器人的建筑测量方法， 其特征在于： 步骤1的具体 过程为： 读取CAD文件中记录的框线信息， 获取框线； 手动去除非框线元 素， 完成对墙 体的识别； 墙体信息记录为矢量的2D多段线， 给定最低高度值为0， 最高的高度值为z， 存储为obj 模型文件， 得到尺寸与实际环境保持一 致的建筑三维模型。 3.根据权利要求1所述的基于智能机器人的建筑测量方法， 其特征在于： 步骤2 的具体 过程为： 将建筑三维模型导入仿真环境， 并设置机器人在仿真环境中， 通过鼠标在仿真软件中 设定多个点， 覆盖到所有的建筑内部的房间及公共空间区域， 对于较大的空间区域， 设定间 隔一定距离的目标点； 机器人移动至目标点过程中， 根据每个时刻i， 仿真获取的三维激光雷达点云局部坐标 Xl， 以及该时刻的机器人的位置P和姿态Q， 进行坐标转换， 将其转换至全局世界坐标系下 Xg， 并将多个时刻的数据进行融合， 得到三维点云地图， 坐标转换公式如下 所示： Xg=Q*Xl+P 将三维点云地图作为机器人定位地图， 机器人在移动过程中， 多帧点云累积融合的地 图以及整个环境进行仿真后， 得到的机器人导 航地图。 4.根据权利要求1所述的基于智能机器人的建筑测量方法， 其特征在于： 步骤3的具体 过程为： 根据导航地图， 对需要进行测量的房间进行标示， 将房间内部的中心位置作为机器人 行驶路径的目标点， 连续多个目标点， 按照直线距离进行排序， 获取分段后的路径， 对每段 路径使用最短路径 原则， 使用A*算法规划出 行驶路径。 5.根据权利要求1所述的基于智能机器人的建筑测量方法， 其特征在于： 步骤4的具体 过程为： 机器人开始进行作业时， 使用其搭载的激光雷达传感器进行激光导航定位， 逐步完成 自动规划的路径行驶， 由于规划出 的路径点的坐标与机器人局部定位坐标系存在差异， 使 用初始化对齐， 完成坐标系的统一； 激光导航定位分为两个步骤， 自动初始化 坐标对齐以及激光匹配定位；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114608549 A 2其中， 自动初始化 坐标对齐具体为： 任务启动后， 机器人首先在原地进行旋转， 旋转过程中， 会将实时的激光点云数据进行 匹配， 获取在初始 位置附近的完整三 维点云数据， 之后与步骤3得到的全局点云地图进行匹 配， 匹配成功后， 得到坐标转换关系 （P,Q） ， 其中P代表三维位置平移量， Q表示三维旋转矩 阵， 用于后续所有数据的坐标转换； 激光匹配定位具体为： 机器人进行移动过程中， 连续时间内， 根据三维激光雷达点云数据及IMU数据进行融 合， 进行局部的里程计运算， 获取连续的位置和姿态， 之后再叠加初始匹配的转换关系 （P， Q） ， 得到其在 全局地图下的位置和姿态， 然后再与全局点云数据进 行匹配， 得到精确的全局 位置和姿态； 机器人移动过程中， 可以根据当前自身的全局位置和姿态与 预先规划的目标位置姿态 进行比较， 判断是否达到目标点， 如未达到， 则需要进 行移动， 如已经到达， 则可以移动至下 一个目标点， 直至预 先设定任务完成。 6.根据权利要求1所述的基于智能机器人的建筑测量方法， 其特征在于： 步骤5的具体 过程为： 建筑测量机器人能够自动行驶到每个房间内预先规划的站点进行测量， 房间设置扫描 点， 机器到点后扫描仪开始自动扫描， 扫描结束后自动前往下一个点 位。 7.根据权利要求6所述的基于智能机器人的建筑测量方法， 其特征在于： 所述扫描仪测 量数据包括： 墙面平整度、 垂直度； 阴阳角方正度； 门洞口高、 宽； 房间开间、 进深、 净高、 方正 度、 面积； 地 面平整度、 水平度极差 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114608549 A 3