基于LiDAR移动设备的镜面建模
时间：2023-01-16 14:15:04 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
侯雨辰
湖南工业大学电气与信息工程学院，湖南株洲 412000
三维扫描技术是一种通过测量实体三维坐标，分析大量数据，从而得到实体模型的技术，常被用于扫描实物建立CAD数据、检测零件形状、计算机视觉等领域的研究[1]。三维扫描可大体分为接触式三维扫描和非接触式三维扫描。其中，非接触式扫描又分拍照式扫描和激光扫描，本文所研究的LiDAR传感器就是其中激光扫描的应用。激光雷达（Light Detection and Ranging，LiDAR）是一套探测及测距的系统。其原理为发射器发射一束光脉冲，打在被测物体上反射回来被接收器接收，接收器则会测量并计算光脉冲反射回来的时间，因为光速已知，进而转换为对物体距离及深度的测量。LiDAR问世之初，凭借其精准的测距能力，被广泛运用在军事勘测、城市规划、农业开发、水利工程、土地利用、环境监测、交通通讯、防震减灾等国家重点建设项目之中。2020年3月，苹果公司正式发布带有LiDAR传感器的新款iPad Pro。最初，这项新兴功能的定位是可用于增强现实（AR）的辅助摄影程序，直到后续推出的3D Scanner、Poly Cam两款拍照建模程序，才将三维建模这项功能推向热潮，其便捷快速的建模能力迅速在房产、测绘、游戏制作等专业领域被广泛运用，人们往往选择利用Poly Cam等软件粗糙地构建一个模型，再将其导入Maya、C4D等建模工具里细化，相当于打了一个草稿，而这里所谓草稿中的“草”，却也成为了LiDAR传感器运用在移动设备建模的最大弊端所在。
拿Poly Cam App举例，其LiDAR的工作原理很简单，发射器不断投射出密集的矩形点阵，感知每个点之间的距离，将相邻的三个点组成一个面，再将大量组成面的三角形进行拼接，以此还原物体的形状。也就是说，一旦被测建模的物体小于点阵中两点的最小距离，就会直接被一个粗糙的面代替，导致精度无法达到专业要求。除此之外，基于LiDAR的建模还有一个最致命的缺点，那就是无法对镜面物进行建模。由于经过镜面反射的激光无法完全地反射回接收器，导致最终的建模既没有办法识别出镜子的模样，也无法还原出镜中物的景象，这样的缺陷大大限制了LiDAR在移动设备中关于建模的运用，让其无法进一步被投入到专业领域中，无法打破“娱乐”软件的桎梏。
因此，本文提出方法，运用镜面的对称性原理，计算含有LiDAR传感器的设备与镜面成像之间的距离，在移动设备的移动过程中，根据其与障碍物之间的对称轴判断障碍物为镜面，再二次运用对称性原理和上色成像的材质映射，构造出镜中的画面，以此实现镜面的完整建模，从而完善基于LiDAR传感器的移动设备在建模中无法对镜面建模的缺陷。
1.1 基于三维扫描的镜面检测方法
镜面因其产生的镜面反射使大多光学传感器无法准确地实现应用，故现阶段针对镜面检测的三维扫描方法主要如下：
1.1.1 接触式测量法
测量机探针直接与被测镜面接触，通过探针划过表面产生的起伏转换为电信号，计算得出相对应的坐标，完成镜面的三维重组。
这种方法不被光学特性干扰，能够较高精度地测量镜面的范围等参数，但接触式测量同时也存在易刮伤镜子表面，检测速度慢等弊端。
1.1.2 非接触式测量法
（1）喷粉法
在镜面体上喷洒显像剂或特定的材料，借由涂层产生的漫反射，运用激光扫描或拍照扫描等三维激光扫描进行镜面扫描。
这种方法简单，可以最大程度地运用光学三维扫描的优势，但与此同时，喷粉带来的后期处理却也拖累了它的效率和实时性。
（2）干涉法
传统干涉法[2]为发射器发射一束相干光，经由分光镜将其变成两束，射向被测镜面的称为测量光，射向参考镜面的称为参考光。两束光经过反射后折返，由分光镜汇聚形成干涉，干涉条纹最终被转换为深度的测量，实现镜面的三维重组。
干涉法为现今精度最高的镜面检测方法，但其测量结果受光的波长影响，对测量环境要求同样也很高。
（3）光度立体法
在被测镜面周围布置若干可控光源，通过控制这些光源的强弱，得到不同光照情况下镜面的图像，再分析得到其三维信息。
这种方法虽然可以得到镜面的三维信息，但因其对环境的敏感性极高，大大限制了光度立体法的实际运用能力。
（4）相位偏折法（条纹反射法）
相机采集镜面调制的变形条纹，经由提取获得光栅相位变化，可建立该相位变化量与镜面法向量之间的数学模型，计算重组镜面模型。
相位偏折法可以高精度地检测镜面，对环境的要求也不高，但其对被测物的形貌有一定的要求，目前未能有相应的应用研究[3]。
1.2 基于LiDAR激光扫描的镜面检测方法
1.2.1 光强判别法
由于镜面在LiDAR的探测下会产生镜面反射，而镜面反射和漫反射传递回的光强不同，因此利用反射激光的强度判断探测的障碍物是否为镜面。
光强判别法简单易操作，但对环境要求较高，无法排除一切外在干扰[4]。
1.2.2 多传感器融合法
例如激光传感器结合声呐传感器，利用声呐传感器探测镜面这类障碍物的距离，激光传感器获取准确的环境信息，二者融合也可以探测出镜面的存在。
该方法探测精度高，但无法判断镜中的成像是实体还是虚体，另外，传感器的增加带来的误差因素也同样降低了其应用性[5]。
以上现阶段对镜面检测的方法如表1所示。镜面检测的复杂性很大程度限制了光学设备在其中的应用，而LiDAR在移动设备上的建模应用也是一直存在镜面建模的缺陷。针对移动设备来说，高精度、多集成的方法虽然可以解决相应的建模问题，但其带来的成本提升及制作难度却无法令其达到“大众应用”的定位。
因此，本文提出方案，运用镜面的对称性原理，计算含有LiDAR传感器的设备与镜面成像之间的距离，在移动设备的移动过程中，根据其与障碍物之间的对称轴判断障碍物为镜面，再二次运用对称性原理和上色成像的材质映射，构造出镜中的画面，以此实现镜面的完整建模，用这种成本低，计算量小的方法，完善基于LiDAR传感器的移动设备在建模中无法对镜面建模的缺陷。
表1 现阶段镜面检测方法
2.1 对称性原理检测镜面
基于LiDAR移动设备的镜面建模是通过识别出镜面的位置，再对被识别为镜面的障碍物进行上色的处理，对于其中镜面检测的方法，本文以此提出的思路如图1所示。
LiDAR获取自身坐标，用(x1, y1)表示。获取n个障碍物坐标，记为(x1", y1" )，(x2", y2" )，(x3", y3" )…… (xn", yn" )。
在探测周围环境时，LiDAR计算自身与障碍物之间的距离，计算中轴线，公式如下：
其中，K为LiDAR与障碍物之间的斜率；
(x2, y2)为障碍物坐标；
(x0, y0)为中点坐标，则x0=(x1+x2)/2，y0=(y1+y2)/2。
因为环境中的镜面将一直存在，移动LiDAR，其在镜面中的成像也会随之移动，因此，上一刻检测的中轴线对应出现了移动后当前时刻的障碍物，该障碍物即有可能是LiDAR的移动后成像，即该中轴线位置便可能是镜面所处在的位置[6]，原理如图2所示。
2.2 材质映射成像建模
基于LiDAR的建模软件Poly Cam有着类似于拍照的应用界面。在打开软件后，界面将显示无数个拼接的三角形，进行三维物体有限元分析，如图3所示。其工作原理为发射器不断投射出密集的矩形点阵，感知每个点之间的距离，将相邻的三个点组成一个面，最终将大量组成面的三角形进行拼接，还原物体的形状。在没有按下快门之前，LiDAR不断发射点阵探测周围环境的距离以及深度，构造出一个空白的建模，而按下快门后，手机后置摄像头对环境进行拍照取色，填充于空白建模之上。
就设备按下快门前的未上色建模进行对比参照实验：在软件开始界面取景环境后，用手遮挡住拍照的镜头，按下快门，得到全黑的模型轮廓，而未被遮挡镜头的情况下，模型保留现实的色彩映射。
由此实验可知，Poly Cam App在按下快门前便已经完成了对物体的建模，拍照是通过手机的摄像功能，获取周围环境的图片，再为空白的建模上色。借由此原理，可有具体方案如图4所示。
在Poly Cam App通过对称性原理检测出镜面之后，对镜面进行空白处理，再将以镜面为对称轴的环境物体通过上色的方式，覆盖在空白的建模上，形成完整的镜面以及镜面空间的建模。
本文提出利用镜面成像与LiDAR传感器的对称性判断镜面的位置，再利用Poly Cam App的先建模后上色原理将环境中与镜面相对称的因素覆盖于镜面建模之上，最终获得一个完整的镜面以及镜面空间。该方式不必利用多种传感器融合以及精确的参数分析，成本低，计算量小，具有一定的可研究性。
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