室内导航网络的提取是室内导航路径规划的基础,传统基于建筑二维平面图的导航网络无法准确表达建筑内部三维几何环境信息,而基于IFC和CityGML的导航网络提取,其数据源较难获得,且不易更新。因此,点云作为一种近年来逐渐被广泛应用的数据源,以其易获得、高精度、真三维等特点,为室内导航元素的提取与网络构建提供了新源泉。本文以服务于室内导航为出发点,利用建筑整体点云呈现出的几何特征和统计特征,提出一种基于点云的室内导航网络生成方法。针对散乱点云中语义信息和拓扑信息提取困难的问题,采用了自顶向下逐级提取室内导航元素,同时定义拓扑关系的思路。特别针对房间的提取,提出了细化空间分隔的思想,利用点云密度二值图进行区域生长获得保留了室内细节的房间表达,同时利用一面墙上的两个墙面对应位置的点云密度信息比对来规避了门窗提取中障碍物带来的错误,提升了拓扑关系定义的准确性。实验结果表明,利用本文所述的方法提取的室内三维导航网络,解决了传统方法中语义和拓扑信息不足等问题,能够为室内实时定位和导航提供模型基础。本文主要研究内容包括:(1)建筑室内导航元素提取与语义标注:在深入分析现有室内导航元素算法的基础上,研究逐层级对大场景室内点云进行解析的方法,逐步提取出各个层级的导航元素,主要包括楼层、墙体、房间、门窗,对其进行语义标注,其中楼层分割采用点云密度直方图中的峰值来进行;房间提取是通过对单层楼格网化后生成二值图,对二值图利用区域生长算法得到房间角点从而形成房间的几何和拓扑表达的;门窗提取则是通过一面墙上两个墙面的点云密度值比对得到的。最后为了实现对所提取导航元素的存储,设计了数据库概念模型。(2)在自上而下逐步提取的过程中对提取出的导航元素进行拓扑关系定义,主要包括拓扑包含关系(楼层与房间之间),拓扑邻接关系(如各个楼层之间,各个房间之间)和拓扑连通关系(如各个楼层之间和各个房间)。在逐层级解析的时候自动定义子空间和上层空间的包含的关系,共享空间分隔的子空间定义为邻接关系,共享的空间分隔上存在开放区域的两个子空间被定义为连通关系。(3)依据提取出的导航元素以及各自之间的拓扑关系,自动生成包含导航元素节点和拓扑关系的室内导航网络,实现导航网络存储和表达。