本发明涉及点云数据配准，具体涉及一种基于点云数据的数字建筑工程模拟系统。
背景技术：
1、在数字建筑工程模拟领域目前主要通过采集建筑物的三维点云数据，从而构建建筑或基础设计的数字模型，用于建筑工程的分析、设计、成本估算和施工进度管理等，其中每个点云数据包含其所在空间位置的三维点坐标，若干点云数据组成了建筑物的表面信息，但受限于采集角度和采集范围使得每次采集的点云数据中仅包含了建筑物局部区域或局部面的三维点云数据，因此需要对多次采集的点云数据进行配准。
2、icp（iterative closest point）算法是一种常用的点云配准方法，主要用于对齐两组点云数据。其核心思想是迭代地最小化两组点云数据之间的距离误差，从而找到它们的最佳变换矩阵，该最佳变换矩阵包含两组点云之间的平移和旋转信息，通过最佳变换矩阵即可将两组点云数据进行配准；然而在使用点云数据的配准过程中，需要对每个点云数据在另一组中获得最近距离的另一点云数据，该过程容易受到原点云数据中噪声的质量影响，例如施工现场环境变化导致的遮挡引起的设备位置调整以及扫描角度不同，会使不同批次的点云数据在分辨率和形态上出现明显差异，即原点云数据中除了包含反映建筑物刚性的点云数据，还包含非刚性噪声干扰的点云数据，降低了icp算法配准结果准确性和增大配准过程的计算量。
技术实现思路
1、本发明提供一种基于点云数据的数字建筑工程模拟系统，以解决现有的问题。
2、本发明的一种基于点云数据的数字建筑工程模拟系统采用如下技术方案：
3、本发明一个实施例提供了一种基于点云数据的数字建筑工程模拟系统，该系统包括以下模块：
4、建筑点云数据获取模块101，用于获取施工建筑的若干组建筑点云数据组，所述建筑点云数据组中的点云数据包括横轴，纵轴和z轴；
5、辅助配准点获取模块，用于基于两组建筑点云数据组的降采样结果中，每个点云数据的局部空间点云密度的差异进行迭代，获得两组建筑点云数据组的最优降采样结果；
6、根据两组建筑点云数据组的最优降采样结果中各点云数据的建筑刚性趋势，获得两组建筑点云数据组的方向配准位；
7、基于每组建筑点云数据组的最优降采样结果，获得每组建筑点云数据组在最优降采样结果下的若干检测点；
8、根据两组建筑点云数据组在每个降采样尺度下的每个检测点的建筑刚性呈现情况，获得每组建筑点云数据组的每个检测点在每个降采样尺度下的建筑刚性表现系数；
9、根据每组建筑点云数据组的每个检测点在每个降采样尺度下的建筑刚性表现系数以及局部空间点云密度，获得两组建筑点云数据组中每个检测点的建筑结构性；
10、根据两组建筑点云数据组中每个检测点的建筑结构性筛选两组建筑点云数据组中所有优选检测点，基于两组建筑点云数据组的方向配准位以及优选检测点的位置，获得两组建筑点云数据组中若干辅助配准点；
11、配准结果获取模块，用于利用配准算法对所有组建筑点云数据组的辅助配准点进行配准，获得所有建筑组点云数据的配准结果。
12、优选的，所述最优降采样结果的具体获取步骤包括：
13、预设三维体素网格尺度，使用体素栅格滤波算法分别对第k组建筑点云数据组和第k+1组建筑点云数据组进行第一次降采样，获得第k组建筑点云数据组和第k+1组建筑点云数据组的第一次降采样结果；
14、获得第k组建筑点云数据组和第k+1组建筑点云数据组在第一次降采样结果的降采样监督条件；
15、对第k组建筑点云数据组和第k+1组建筑点云数据组第一次降采样结果的降采样监督条件使用sigmoid函数进行归一化，获得第一次降采样结果的降采样监督条件的归一化结果；
16、预设降采样监督阈值，当第一次降采样结果的降采样监督条件的归一化结果大于等于降采样监督阈值时，将两组建筑点云数据的第一次降采样结果作为被降采样的原数据，使用被降采样的原数据进行第二次降采样获得第二次降采样结果的降采样监督条件的归一化结果，并根据降采样监督阈值进行判断；以此类推，直至存在一个常数使得第k组和第k+1组建筑点云数据组在第次降采样结果后的降采样监督条件的归一化结果小于降采样监督阈值时，说明两组建筑点云数据组中点云数据的点云密度达到差异最小，或达到降采样次数的阈值，将两组建筑点云数据组的第次降采样结果分别记为两组建筑点云数据组的最优降采样结果。
17、优选的，所述降采样监督条件的具体获取方式为：
18、第k组建筑点云数据组和第k+1组建筑点云数据组在第一次降采样结果的降采样监督条件的具体计算方式为：
19、；
20、其中，为第k组建筑点云数据组在第一次降采样后点云数据的个数，为第k组建筑点云数据组中第i个点云数据在第一次降采样后的点云密度；为第k+1组建筑点云数据组的第个点云数据在第一次降采样后的点云密度。
21、优选的，所述点云密度的具体获取方式为：
22、在第k组建筑点云数据组和第k+1组建筑点云数据组的第一次降采样结果中，对于第k组建筑点云数据组中第i个点云数据，在第k+1组建筑点云数据组选取与第k组建筑点云数据组中第i个点云数据的对应坐标位置的空间欧氏距离最近的点云数据，记为第k+1组建筑点云数据组的第个点云数据；
23、预设最邻近点的数量为，第k组建筑点云数据组中第i个点云数据在第一次降采样后的点云密度的具体计算方法为：
24、；
25、其中，为在第一次降采样后，第k组建筑点云数据组中第i个点云数据与每个最邻近点的空间欧氏距离的均值。
26、优选的，所述方向配准位的具体获取步骤包括：
27、将第k组建筑点云数据组在最优降采样结果中的主成分方向的特征值最大的主成分方向投影到水平面的二维坐标系中，获得第k组建筑点云数据组在最优降采样结果下的水平面主成分方向投影，将所述水平面主成分方向投影与横轴的逆时针夹角，记为第k组建筑点云数据组的水平面配准方向；
28、将第k组建筑点云数据组在最优降采样结果中的主成分方向的特征值最大的主成分方向投影到纵轴与z轴的二维坐标系中，获得第k组建筑点云数据组在最优降采样结果下的高程主成分方向投影，将所述高程主成分方向投影与纵轴的逆时针夹角，记为第k组建筑点云数据组的高程配准方向；
29、将第k组建筑点云数据组的水平面配准方向和高程配准方向的方向组合，记为第k组建筑点云数据组的方向配准位。
30、优选的，所述在最优降采样结果中的主成分方向的具体获取步骤包括：
31、将第k组建筑点云数据组的最优降采样结果中的点云数据投影在三维笛卡尔坐标系中获得第k组建筑点云数据组的最优降采样结果的坐标投影，其中横轴和纵轴分别为点云数据的水平面坐标，z轴为点云数据的高程坐标；
32、使用主成分分析算法对第k组建筑点云数据组的最优降采样结果的坐标投影进行降维，获得第k组建筑点云数据组在最优降采样结果下的若干主成分方向。
33、优选的，所述检测点的具体获取方式为：
34、以预设三维体素网格尺度作为检测点的划分尺度，对每组建筑点云数据组的最优降采样结果进行均等划分，获得若干体素块，在每组建筑点云数据组的最优降采样结果中选取与每个体素块的各顶点的欧氏距离最近的点云数据，作为每组建筑点云数据组的最优降采样结果的检测点。
35、优选的，所述建筑刚性表现系数的具体获取步骤包括：
36、将预设三维体素网格尺度作为每个检测点在最优降采样结果下的空间邻域范围，对每个检测点在最优降采样结果下的空间邻域范围内所有点云数据使用主成分分析算法进行降维，获得每个检测点在最优降采样结果下的若干主成分方向；
37、将每个检测点在最优降采样结果下的若干主成分方向，作为每个检测点在第个降采样尺度下的若干主成分方向；
38、将每组建筑点云数据组中每个检测点在第个降采样尺度下的最大主成分方向对应的特征值，与次大主成分方向对应特征值的差值，记为每组建筑点云数据组中每个检测点在第个降采样尺度下建筑刚性表现系数；
39、根据预设三维体素网格尺度对每组建筑点云数据组中每个检测点进行逆向降采样，获得每组建筑点云数据组中每个检测点从第0个降采样尺度，到第c个降采样尺度下建筑刚性表现系数。
40、优选的，所述建筑结构性的具体获取步骤包括：
41、第k组建筑点云数据中第v个检测点的建筑结构性的计算方式为：
42、；
43、其中，表示第k组建筑点云数据中第v个检测点在第个降采样尺度下的建筑刚性表现系数，表示第k组建筑点云数据中第v个检测点在所有降采样尺度下的建筑刚性表现系数的方差；表示第k组建筑点云数据中第v个检测点在第个降采样尺度下的点云密度，表示第k组建筑点云数据中第v个检测点在所有降采样尺度下的点云密度的方差；表示第k组和第k+1组建筑点云数据的最大降采样尺度，最大降采样尺度对应两组建筑点云数据的最优降采样结果；norm表示归一化函数。
44、优选的，所述辅助配准点的具体获取步骤包括：
45、预设建筑结构判断阈值，当第k组建筑点云数据组中第v个检测点的建筑结构性大于等于建筑结构判断阈值时，将第v个检测点记为一个优选检测点；
46、获得第k组建筑点云数据组中的所有优选检测点和第k+1组建筑点云数据组中的所有优选检测点；
47、将第k组建筑点云数据组中的每个优选检测点与原点的欧氏距离，记为第k组建筑点云数据组中的每个优选检测点的矢量配准位，将所述矢量配准位作为向量模长，将第k组的建筑点云数据组的方向配准位作为向量方向，构建得到的向量记为第k组建筑点云数据组中的一个辅助配准。
48、本发明的技术方案的有益效果是：本发明通过获取若干组建筑点云数据组后，对两组建筑点云数据组进行降采样到同一点云密度，避免了在配准过程中点云数据密度差异导致的配准误差问题，并根据降采样得到的最优降采样结果中点云数据的建筑物结构刚性表现，获得建筑点云数据组的方向配准位，用于表示在该组建筑点云数据组中的建筑主要结构方向；进而根据最优降采样结果筛选若干检测点，根据检测点在逆向降采样过程中空间邻域内其他点云数据的结构方向性变化随着降采样的变化特征，获得每个检测点的建筑结构性，用于筛选出表现建筑物整体的强结构刚性特征的检测点，避免建筑物的细节结构导致配准的误差，进而利用建筑结构性筛选出若干优选检测点，根据优选检测点和所在建筑点云数据组的方向配准位，得到每组建筑点云数据组的若干辅助配准点，用于进行点云数据的配准；通过量化建筑物的整体方向和结构刚性特征，从而在建筑点云数据中筛选出若干辅助配准点，替代原点云数据进行配准，达到提高配准精度，降低配准迭代计算数据量的目的。
1.一种基于点云数据的数字建筑工程模拟系统，其特征在于，该系统包括以下模块：
2.根据权利要求1所述一种基于点云数据的数字建筑工程模拟系统，其特征在于，所述最优降采样结果的具体获取步骤包括：
3.根据权利要求2所述一种基于点云数据的数字建筑工程模拟系统，其特征在于，所述降采样监督条件的具体获取方式为：
4.根据权利要求3所述一种基于点云数据的数字建筑工程模拟系统，其特征在于，所述点云密度的具体获取方式为：
5.根据权利要求1所述一种基于点云数据的数字建筑工程模拟系统，其特征在于，所述方向配准位的具体获取步骤包括：
6.根据权利要求5所述一种基于点云数据的数字建筑工程模拟系统，其特征在于，所述在最优降采样结果中的主成分方向的具体获取方式为：
7.根据权利要求1所述一种基于点云数据的数字建筑工程模拟系统，其特征在于，所述检测点的具体获取方式为：
8.根据权利要求1所述一种基于点云数据的数字建筑工程模拟系统，其特征在于，所述建筑刚性表现系数的具体获取步骤包括：
9.根据权利要求1所述一种基于点云数据的数字建筑工程模拟系统，其特征在于，所述建筑结构性的具体获取步骤包括：
10.根据权利要求1所述一种基于点云数据的数字建筑工程模拟系统，其特征在于，所述辅助配准点的具体获取步骤包括：
