基于跨尺度墙体证据融合与对称感知位姿假设验证的鲁棒室内点云配准方法

《ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS》：Robust indoor point cloud registration via cross-scale wall-evidence consolidation and symmetry-aware pose-hypothesis verification

　　

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  STRIDE整合跨投影尺度的碎片化墙体证据。
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  CAREN-Lines将碎片化墙体证据转化为紧凑的有限约束。
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  多线对称感知验证提高了对位姿假设的辨别能力。
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  配准在稀疏化和高斯坐标扰动下仍保持竞争力。
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  SLABIM支持有条件地向整层LiDAR到BIM配准的迁移。

引言

准确的3D点云配准是建筑、工程和施工（AEC）领域一个长期存在的问题，在扫描至BIM^[1]、进度监控^[2]、施工检查^[3]、建筑数字孪生^[4]以及自动驾驶^[5]和室内机器人^[6]等应用中重新获得了重视。虽然迭代最近点（ICP）^[7]及其变体仍然是小初始化误差下精细对齐的主力方法^{[8], [9], [10]}，但实际室内扫描通常表现出严重的遮挡、不均匀或稀疏采样、部分场景变化以及重复性结构几何特征（如长走廊和并行墙面）。在这些条件下，传统基于点的匹配可能会退化或收敛到较差的局部最优解^{[11], [12], [13], [14]}。在AEC工作流中，这些问题因部分扫描、移动的占据者和有限的传感器覆盖而进一步加剧，促使探索能够利用持续建筑结构、应对不完整和退化观测的配准策略^[15]。

代表性的全局配准方法受到了广泛关注。快速全局配准（FGR）通过优化假设对应上的鲁棒代价来加速对齐，通常为后续的局部精化提供良好的初始化盆地^[16]。Super4PCS利用智能索引和一致集匹配，无需初始猜测即可估计变换，并在中等离群率下有效^[17]。基于鲁棒求解器的方法（如TEASER++）通过解耦尺度、旋转和平移，并采用可认证或近可认证的估计，进一步提高了对极端离群率的抗性^[13]。虽然这些方法显著改进了全局配准，但其成功最终取决于点级对应或采样点构型的可重复性和辨别能力，而未显式表征人造室内环境中的扩展墙体结构和以线为主的结构。

一个互补的研究方向利用几何基元——平面、直线和结构轴——来稳定室内环境中的配准。基于平面和直线的最小求解器以及基于基元的匹配，通过沿扩展特征聚合证据，降低了对采样密度和噪声的敏感性^{[18], [19], [20], [21]}。在AEC场景中，利用主方向和墙体规律性已被证明对扫描至BIM和建筑布局恢复特别有用^{[15], [22]}。然而，当扫描非常稀疏或被杂乱物污染时，基元提取本身可能十分脆弱，且许多方法假设了干净的分割，这在手持或移动LiDAR采集中的现实性可能不足。相比之下，将场景投影到地面平面可以将部分观测到的墙体证据整合为更具可重复性的脊状线结构。这些观察促使使用投影结构线作为室内配准的互补表示，特别是在墙体观测不完整、碎片化或采样不均匀时。

基于上述局限性，我们提出了一种结构线假设框架，用于结构化室内点云的两两配准。该框架采用"2D优先、3D精化"的组织方式，以利用重力对齐室内环境中主要为垂直方向的墙体结构；然而，其方法论贡献并不在于这一总体组织本身。相反，该方法通过STRIDE（所提出的多尺度密度-相干性过程）将碎片化墙体观测整合为稳定的投影结构证据；利用碎片感知的CAREN-Lines程序将证据转化为紧凑、有限且方向多样的约束；并通过多线结构构型和对称感知几何验证生成和评估平面位姿假设。选定的平面变换随后被提升到三维，并使用点到平面ICP进行精化^{[7], [8]}。以这种方式，所提出的流程减少了对孤立点或基元对应的依赖，同时保留了与室内对齐最相关的结构信息。

所提出的方法基于对室内场景的两个领域观察：(i) 有用结构跨尺度持续存在，因为墙体和扩展边界尽管存在采样不规则性，从粗到细的投影表示中仍可观测；(ii) 当在重叠区域充分保留时，结构线可以提供稳定的对齐线索，以补充孤立的点对应。与需要完整平面分割或3D模型拟合的流水线设计不同，所提出的框架专注于提取一组紧凑的结构约束，可作为后续精化的可靠初始化器。

本文中，鲁棒性专门针对源云采样支持减少、高斯坐标扰动以及由重叠减少引起的共享结构证据减弱进行了评估。扫描到扫描评估使用了ETH-Office^[23]、ASL-Apartment^[24]和ASL-Stairs^[24]数据集，分别代表稠密地面激光扫描、相对稀疏的住宅观测以及具有显著垂直变化的楼梯序列。实验包括经典方法、基元感知方法和近期学习基准，以及受控稀疏化、高斯坐标扰动、重叠分层评估和消融研究。可迁移性在SLABIM^[25]的774次移动LiDAR子图级别试验中进一步检验，其中每个局部子图相对于对应楼层的完整BIM进行配准，不进行基于真值中心的目标裁剪或楼层及区域特定的源端参数自适应。

总之，三项主要方法论贡献和实验评估如下：

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  通过STRIDE实现的跨尺度墙体证据整合策略，提高了稀疏、碎片化和空间不均匀室内观测下投影结构证据的稳定性。
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  通过CAREN-Lines实现的碎片感知结构线抽象策略，从不连续的墙体证据构建紧凑、有限且方向多样的线约束。
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  多线结构假设生成与对称感知验证策略，利用相互一致的线构型生成和评估平面位姿，减少了对孤立且可能模糊的基元对应的依赖。
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  在三个扫描到扫描数据集上的综合评估，考察了精度以及通过受控稀疏化、高斯坐标扰动、重叠分层测试和模块消融验证的鲁棒性。此外774次整层移动LiDAR到BIM配准试验考察了有条件可迁移性和失效条件。

章节摘要

相关工作

两两刚体配准通过估计单个$\mathrm{SE}(3)$变换来对齐两个3D点集^[26]。从两两配准的角度来看，现有配准方法可以大致分为三类：基于全局优化的方法、基于描述子的方法和结构感知方法。虽然这些类别并非绝对不相交，但它们反映了在如何表示几何证据以及如何生成或验证位姿假设方面的不同选择。

所提方法概述

当墙体观测稀疏、碎片化、部分遮挡或在结构相似的位置重复出现时，从室内点云中获得可靠的全局初始化是困难的。将选定的墙体支撑观测投影到地面平面，可以降低初始位姿搜索的维度，并允许空间分布的墙体证据在共同的二维域中表示。在此域内，STRIDE整合碎片化墙体证据，

数据集描述

为评估跨代表性室内场景的鲁棒性，使用了三个数据集：(i) ETH-Office^[23]，结构化办公环境的稠密地面激光扫描；(ii) ASL-Apartment^[24]，具有相对稀疏采样和偶发场景变化的顺序帧间LiDAR扫描；以及(iii) ASL-Stairs^[24]，呈现明显线性特征和具有挑战性的垂直几何的楼梯序列，在基于重力的竖直校正后进行评估。ASL-Apartment和ASL-Stairs

结论

本文提出了一种用于重力对齐室内点云两两配准的结构线假设框架。所提出的方法不是依赖3D中的点级描述子，而是利用垂直墙体的结构稳定性。对于重力对齐的输入，初始水平变换在$XY$平面中估计，将全局位姿搜索减少为一个$SE(2)$问题，然后再进行后续3D精化。这种组织方式使得平面假设可以从

CRediT作者贡献声明

邹佳辉：写作—审稿与编辑，写作—初稿，可视化，验证，方法论，概念化。施文忠：写作—审稿与编辑，指导，资源，方法论，获取资金，概念化。

利益冲突声明

作者声明不存在已知的相互竞争的财务利益或个人关系，这些关系可能会影响本文所报道的工作。

致谢

感谢深港科技创新合作区河套深港科技园，本研究得到了"时空智能与可靠数据分析理论"（项目编号：HZQSWS-KCCYB-2024058）的支持。

本工作还得到了香港理工大学敖伦慈善基金会智慧城市研究院（工作方案：CD06）的支持。

邹佳辉 | 施文忠