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龙图腾网获悉中兴海陆工程有限公司;南京森思科技有限责任公司;中远海运重工有限公司;中远海运散货运输有限公司;中国船级社申请的专利一种无人机室内结构化语义地图构建与测量方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118799714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411008713.2，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种无人机室内结构化语义地图构建与测量方法是由邓国权;孙圣辉;焦红卫;吕品;石昌俊;蔡小飞;沙建东;向林浩设计研发完成，并于2024-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机室内结构化语义地图构建与测量方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种无人机室内结构化语义地图构建与测量方法，该方法包括以下步骤：S1基于二维地图的房间分割算法,步骤S2基于体素平面的房间语义地图构建，步骤S3基于体素的区域增长算法，步骤S4房间三维尺寸自动测量算法，本发明通过对激光雷达构建的点云地图进行房间分割，将室内点云地图分割为多个房间子地图，可以清晰显示各房间结构与相对位置关系。基于构建的房间语义地图，使用基于体素平面的区域增长算法提取各房间中的三种结构平面：地面、天花板、墙面，继而自动计算房间三维尺寸，实现房间三维尺寸稳定且精确的自动测量，能够构建结构清晰的室内结构地图且准确测量房间三维尺寸，有效提升无人机室内未知环境探索效率。

本发明授权一种无人机室内结构化语义地图构建与测量方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机室内结构化语义地图构建与测量方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1：基于二维地图的房间分割算法，采用三维激光雷达传感器实时获取周围环境的点云信息构建三维点云地图，将三维点云地图投影到二维后，对其进行房间预分割，假设每个房间墙壁的最大缺口为房间进出口，设计一个圆形检测窗口，使用检测窗口遍历二维地图中的每个占据像素，统计每个占据像素周围未占据像素个数，当周围没有未占据像素，则将当前像素分类为初始分割的一部分，反之，将其分类为未分割部分；圆形检测窗口相对于方形检测窗口避免在房间边角处产生误分割，圆形检测窗口的直径需要大于房间的最大缺口，否则会导致初始分割结果里的房间缺口闭合不完全，导致无法分割出各个房间，其中灰色部分为未占据像素，白色部分为房间内部占据像素，黑色部分为房间边界占据像素，基于二维房间地图预分割结果，需要闭合房间缺口以得到最终分割结果，二维房间地图预分割确定房间位置后，首先根据预分割结果搜索房间周围的墙壁，此时圆形搜索窗口的搜索半径为预分割时搜索窗口的两倍，以确保完整搜索到房间附近墙壁，并提取墙壁骨架，由于缺口的存在，会有多个隔断骨架的情况，假设当前房间存在两个缺口，导致包围墙壁分为两段墙体骨架，则两段骨架中各取一个像素，迭代计算两个像素间距离，得到相距最近的两个像素为： 其中，n*，m*为两个骨架中像素的数量，Pi，Pj分别为两个骨架上的像素点，为两个骨架上距离最近的一组点；步骤S2：基于体素平面的房间语义地图构建，将点云地图以体素为单位存储，令体素为边长ε0的立方体，则体素坐标索引与点云坐标对应关系为： 其中，Vx，Vy，Vz为体素三轴坐标索引，为世界坐标系下点云坐标，y＝[x]为高斯函数，[x]表示不超过实数x的最大整数，即对x取整；提取房间平面结构后，体素平面并不包含其具体所属结构信息，需要对结构平面进行分类，天花板、地面与墙面三种平面法向量各不相同，直接通过平面法向量方向加以判断，采用的奇异值分解法计算出的平面法向量并不总是指向载体方向，需要统一将平面法向量方向修改为指向封闭房间内的一侧，依据体素平面上一点到载体位置的方向向量与体素平面法向量夹角的大小进行判断，将不符合标准的平面法向量方向取反，两个方向向量夹角小于180°时，表示此平面法向量方向符合要求，将平面法向量方向取反，将平面法向量方向纠正后，依据法向量方向将平面分为天花板、地面与墙面三类： 其中，ng，nc，nw分别为地面，天花板，墙面法向量，η0为单位向量且满足η0＝[0,0,1]，θt为角度阈值；法向量与η0的夹角小于θt的平面为地面，大于π-θt的平面为天花板，处于π2-θt与π2+θt之间的平面为墙面，将体素平面分类为天花板、地面与墙面后，结合房间分割结果，构建由天花板、地面与墙面子地图构成的房间语义地图；步骤S3：基于体素的区域增长算法，采用基于体素的区域增长算法从房间语义地图中提取出各房间地面、墙面、天花板三种平面，具体步骤如下：1建立一个以球面坐标系表示的动态法线直方图Hp，用极坐标和方位角表示体素平面法向量，假设区域增长后的体素平面集合为Rp，将其初始值置为空集φ；2在直方图中迭代检索到体素平面法线的主要方向，提取出对应的体素平面集合hp，将其中具有最小MSE的体素平面sp优先作为种子体素进行区域增长；3计算种子体素sp与相邻体素cp的法向量夹角与两体素平面间距离，如果其满足以下条件，则判断种子体素sp与相邻体素cp共面：sp和cp法向量夹角小于θM，如：arccosnp·ns＜θM其中，np、ns分别为相邻体素cp与种子体素sp的法向量，θM为一个角度阈值；cp中心点到sp距离小于动态距离阈值Dcp,sp，其值的大小与两个体素间距离正相关，如： 其中，分别为体素cp和种子体素sp的中心点坐标，θM,p为一个角度阈值，Ds为种子体素sp所拟合平面方程的截距，rD为一个比例系数；4将区域增长后的相邻体素cp作为基准，对其相邻体素进行区域增长，迭代检测两个体素是否共面，直至没有符合条件的相邻体素，输出一个体素平面集合rp作为一次区域增长的结果；5将体素平面集合rp从直方图Hp中删除，寻找Hp中剩余体素平面法线的主要方向，用于下一次迭代区域增长；6使用平面协方差矩阵的第二大特征值与最小特征值比值rλ评估区域增长后体素平面集合的平面性，若rλ大于阈值rm，则标记当前集合为平面并加入增长后平面集合Rp；步骤S4：房间三维尺寸自动测量算法，基于构建的房间语义地图，具体步骤如下：1Vw为法向量直方图中统计得到的墙面集合，墙面面积大小与占据体素个数正相关，因此，将Vw包含的墙面依据占据体素个数降序排列，2提取Vw中的最大墙面PM，按照Vw中剩余墙面面积从大到小进行遍历，计算当前墙面Pw与PM的距离，如果大于距离阈值dm则认为两个墙面距离远，符合要求，否则进行下一次循环；3将Pw根据法向量方向投影到PM所在平面上得到4计算与PM的重叠面积大小Sw，如果其大于面积阈值Sm，则表示两墙面相对且有一定重合，符合自动测量要求，将这对墙面作为标记墙面Qw输出，否则进行下一次循环；得到两对标记墙面后，由于同一对标记墙面方向近似，墙面间距离用小墙面中心点到大墙面距离代替，分别计算得到两对标记墙面间的距离，得到目标测量房间的长和宽，房间语义地图中包含地面和天花板地图，而房间的地面和天花板可能不完全平整，直接拟合全部体素平面测量误差大，因此，分别对地面、天花板地图随机选取种子点进行基于体素的区域增长，遍历增长完所有体素平面后，提取出其中占据体素最多的增长结果作为房间的地面和天花板平面，同理，比提取地面和天花板面积大小，将小平面中心点到大平面的距离作为两个平面间的距离，即目标测量房间的高度hr，计算公式如下： 其中，pc，pg分别为天花板与地面上一点，nc，ng分别为天花板与地面平面法向量，Sc，Sg分别为天花板与地面平面面积。

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