基于动态点云分割的多节段足部运动学分析系统及方法

本发明属于动态点云序列分割领域以及运动学分析领域，具体涉及一种基于动态点云分割的多节段足部运动学分析系统及方法。

背景技术：

许多年来，对足部在行走或其他运动过程中的生物力学分析一直都极具挑战性。由于科学证据还不够充分，当前足部功能的概念和范式常常基于定性解释。无法测量在体足部运动学(invivofootkinematics)一直是一个特别有挑战性的问题。人体足部是一个复杂的解剖结构。它包含26块骨头和33个关节，并且每个关节都有6个自由度(degreeoffreedom，dof)，它们的精细运动让各种运动任务变得高效。足部功能中关节的协同作用十分复杂。脚的功能主要是减震和发力，然而可以在多种运动任务中观察到这两个矛盾的功能，包括基础的行走任务。因此，对足部的建模是步态分析中的一个关键问题，以此详细掌握足部的内旋(pronation)、外旋(supination)等内部运动规律。这对评估足部功能极其重要。通过分析足部的内部运动，能够了解病理足的典型运动模式、辅助诊断足部病变。例如，采用多节段足部运动学分析可以研究拇趾僵硬(halluxrigidus)患者的足部特殊运动模式、扁平足(flatfoot)人群相对正常足弓(normalarch)人群的步态差异、退行性关节疾病(degenerativejointdisease,djd)步态过程中足部和踝关节异常关节活动度等病理性机制。

目前，可以用于多节段足部运动学测量的方法主要有骨钉(bonepins)、荧光透视(fluoroscopy)、光学标记点和惯性测量单元(inertialmeasurementunit，imu)。其中，具有最高的准确率为：基于骨钉的方法，它具有高度侵入性；荧光透视方法，它具有侵入性且通常只能进行准静态测量。使用最为广泛的方法是光学标记点方法，其准确性相对较高，但软组织伪影(softtissueartifact，sta)——皮肤、肌肉等软组织形变会导致贴附于皮肤上的光标点与内部骨骼发生相对运动，从而带来固有测量误差，导致测量精度降低；其次，该方法的光标点贴附存在主观性，导致测量结果存在人为偏差；最后，该方法所使用实验设备昂贵、实验流程较长、难以脱离实验室环境，因此数据采集成本较高、效率低下。基于imu的方法具有低成本、可携带的优点，但系统精度难以标定、标记点贴附存在主观性、所获数据稀疏且准确率较低。上述方法均属于(除开荧光透视)有标记的足部运动学测量方法，标记点的使用很可能会对受试者的步态造成难以忽略的影响；同时，这些方法的数据采集效率普遍较低，难以进行大批量足部运动学数据采集。

技术实现要素：

本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种基于动态点云分割的多节段足部运动学分析系统及方法。

本发明提供了一种基于动态点云分割的多节段足部运动学分析系统，具有这样的特征，包括：3d点云采集部，包括用于受试者行走的物理平台、多个放置于物理平台外侧的支撑云台、多个分别设置于支撑云台上和地面上并用于获取3d数据的深度传感器；标定物，放置于物理平台上，用于对3d点云采集部进行标定；计算处理部，与通过数据传输线与深度传感器连接，用于接收3d数据并进行处理，得到3d点云，进而通过计算得到运动学参数数据；以及服务器，与计算处理部通过网络通信连接，用于接收运动学参数数据并进行存储。

在本发明提供的基于动态点云分割的多节段足部运动学分析系统中，还可以具有这样的特征：其中，物理平台包括放置于地面的支撑架以及放置于支撑架上方的上板，上板具有中心位置的亚克力板以及包围亚克力板的电木板，支撑云台的数量不小于4个，每个支撑云台包括放置于地面的底座、连接于底座上用于调节竖直方向高度的第一伸缩杆、与第一伸缩杆通过连杆连接的用于调节水平方向长度的第二伸缩杆以及与第二伸缩杆通过球绞连接并用于夹持深度传感器的传感器拉夹。

在本发明提供的基于动态点云分割的多节段足部运动学分析系统中，还可以具有这样的特征：其中，物理平台嵌于地面下方，此时不需要上板，受试者直接在地面上行走。

在本发明提供的基于动态点云分割的多节段足部运动学分析系统中，还可以具有这样的特征：其中，深度传感器的数量不小于5个，当物理平台位于地面上时，至少1个深度传感器固定于上板下方的地面上，用于获取足底3d数据，至少4个深度传感器通过传感器拉夹夹持，用于获取足部表面3d数据，当物理平台嵌于地面下方时，至少1个深度传感器设置于物理平台下方的凹陷空间内，用于获取足底3d数据，至少4个深度传感器通过传感器拉夹夹持，用于获取足部表面3d数据。

在本发明提供的基于动态点云分割的多节段足部运动学分析系统中，还可以具有这样的特征：其中，标定物至少具有5个角点，且每个角点是至少3个互不平行的平面的交点。

在本发明提供的基于动态点云分割的多节段足部运动学分析系统中，还可以具有这样的特征：其中，计算处理部包括采集模块、精配准模块、点云转换模块、点云分割模块以及运动学分析模块，采集模块用于接收3d数据以及用户设定的深度传感器的6d位姿，并将6d位姿计算对应的目标变换矩阵，还用于对3d点云进行渲染，精配准模块用于根据目标变换矩阵计算各个深度传感器的最终变换矩阵，点云转换模块用于对3d数据进行同步，并将其转换为单帧的3d点云，而后而后将各个单帧的3d点云配准为完整的动态3d点云，点云分割模块用于截取动态3d点云中有效的数据帧，并对每一帧有效的数据帧进行分割，从而得到多节段足部3d点云，运动学分析模块用于计算多节段足部3d点云的同一个节段在相邻数据帧之间的运动学参数数据。

在本发明提供的基于动态点云分割的多节段足部运动学分析系统中，还可以具有这样的特征：其中，3d数据包括受试者步行往返采集区域的动态3d数据以及标定物的静态3d数据，运动学参数数据包括节段之间的相对位移与相对旋转。

本发明还提供了一种采用上述的基于动态点云分割的多节段足部运动学分析系统的分析方法，具有这样的特征，包括如下步骤：步骤1，检查3d点云采集部是否需要重新标定，当需要重新标定时，则进入步骤2，当不需要重新标定时，则直接进入步骤3；步骤2，首先将标定物摆放于测量区域中心附近，而后输入所有深度传感器的目标6d位姿，以得到各个深度传感器对应的目标变换矩阵，接着将深度传感器采集到的3d数据转换为3d点云，并进行渲染，而后调整深度传感器的6d位姿并观察渲染出的标定物3d点云，以使渲染出的标定物3d点云的中心与全局坐标系原点连线接近竖直，同时采集到的标定物3d点云实现大致配准，接着采用采集模块记录数秒标定物的静态3d数据，保证每个深度传感器都采集到至少1帧有效数据，而后启动精配准模块，以计算得到各个深度传感器的最终变换矩阵；步骤3，待受试者准备完成后，采集受试者步行往返采集区域的动态3d数据，而后对3d数据进行同步，并将其转换为3d点云以及配准为完整的动态3d点云，接着截取有效的足部动态3d点云，并将其逐帧分割为多节段足部3d点云，然后对所有邻近帧计算对应节段的运动学参数数据，并将其保存到本地，而后通过网络将运动学参数数据上传到服务器的数据库中，并判断是否需要继续采集，当需要时，则重新采集动态3d数据并进入循环，若不需要时，则关闭系统。

在本发明提供的采用基于动态点云分割的多节段足部运动学分析系统的分析方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤1中的3d点云采集部的标定条件为：首次启动或上一次标定之后，物理平台被移动或深度传感器与物理平台的相对位姿发生改变。

在本发明提供的采用基于动态点云分割的多节段足部运动学分析系统的分析方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤2中的全局坐标系为右手直角坐标系，其具体为：以物理平台的上板的上表面的中心为原点og，上表面为全局坐标系的xz平面，且x轴垂直于上板的上表面的长边，y轴竖直向上，通过右手定则和x轴、y轴方向，进而确定z轴方向。

发明的作用与效果

本发明的基于动态点云分割的多节段足部运动学分析系统及方法，由于3d点云采集部具有物理平台，所以能够用于受试者进行行走；由于3d点云采集部具有支撑云台，所以能够固定物理平台，使受试者能够平稳地行走；由于3d点云采集部具有深度传感器，所以能够获取3d数据；由于具有放置于物理平台上的标定物，所以能够对3d点云采集部进行标定；由于具有与深度传感器通过数据传输线连接的计算处理部，所以能够对3d数据进行计算处理，进而得到运动学参数数据；由于具有与计算处理部通过网络通信连接的服务器，所以能够接收运行学参数数据并进行存储。

另外，本发明的基于动态点云分割的多节段足部运动学分析系统及方法能够解决现有多节段足部运动学分析系统难以同时实现无标记点测量、精度可标定、动态测量的问题，还能解决现有多节段足部运动学分析方法依赖标记点、采集效率低等问题。

因此，本发明的分析方法为无标记方法，不会对受试者的步态造成直接影响，从而可以测量受试者更加接近真实步态的多节段足部运动学参数，并且整个系统的精度能够使用标定物进行标定；同时，计算处理部可以实现端到端的处理功能，采集效率很高，能够支持多节段足部运动学数据的大批量采集。

附图说明

图1是本发明的实施例中的基于动态点云分割的多节段足部运动学分析系统的系统框图；

图2是本发明的实施例中的3d点云采集部结构示意图；

图3是本发明的实施例中的标定物的3d模型例图；

图4是本发明的实施例中基于动态点云分割的多节段足部运动学分析方法的流程图；

图5是本发明的实施例中基于动态点云分割的多节段足部运动学分析方法的步骤2的具体过程示意图；

图6是本发明的实施例中基于动态点云分割的多节段足部运动学分析方法的步骤3的具体过程示意图；

图7是本发明的实施例中的基于动态点云分割的多节段足部运动学分析方法中的运动学分析模块的工作流程图；

图8是本发明的实施例中的基于动态点云分割的多节段足部运动学分析方法中的节段分割例图；

图9是本发明的实施例中的足部3d点云局部坐标系与节段3d点云局部坐标系示意图。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段与功效易于明白了解，以下结合实施例及附图对本发明作具体阐述。

实施例：

如图1所示，本实施例提供了一种基于动态点云分割的多节段足部运动学分析系统100，包括：3d点云采集部10、标定物20、计算处理部30以及服务器40。

如图2所示，3d点云采集部10包括用于受试者行走的物理平台11、多个放置于物理平台11外侧的支撑云台12、多个分别设置于支撑云台12上和地面上并用于获取3d数据的深度传感器13，其中，物理平台11位于地面上或者嵌于地面下方，支撑云台12的数量不小于4个，深度传感器13的数量不小于5个，并且当物理平台11位于地面上时，至少1个深度传感器13固定于上板下方的地面上，用于获取足底3d数据，至少4个深度传感器13通过传感器拉夹1204夹持，用于获取足部表面3d数据，当物理平台11嵌于地面下方时，至少1个深度传感器13设置于物理平台下方的凹陷空间内，用于获取足底3d数据，至少4个深度传感器13通过传感器拉夹1204夹持，用于获取足部表面3d数据。

本实施例中，物理平台11放置于地面上，包括放置于地面的支撑架1101以及放置于支撑架1101上方的上板，该上板具有中心位置的亚克力板1102以及包围亚克力板的电木板1103，其中，支撑架为2个相同的不锈钢钢管制支架，电木板1103通过螺钉固定于支撑架1101上。

本实施例中，支撑云台12的数量为4个，每个支撑云台12包括放置于地面的底座1201、通过螺纹连接于底座1201上用于调节竖直方向高度的第一伸缩杆1202、与第一伸缩杆1202通过连杆连接的用于调节水平方向长度的第二伸缩杆1203以及与第二伸缩杆1203通过球绞连接并用于夹持深度传感器13的传感器拉夹1204。

本实施例中，深度传感器13的数量为5个，分别记为s0、s1、s2、s3、s4，深度传感器s0～s3通过传感器拉夹1204夹持，深度传感器s0～s3形成的矩形的中心在物理平台11的上板的上表面中心的正上方，该矩形的4条边与物理平台11的上板的4条边分别平行；深度传感器s4固定于地面上，深度传感器s4在深度传感器s0～s3所在平面上的投影位于深度传感器s0和深度传感器s3连线的中点处，且深度传感器s4的镜头指向上板的中心，同时镜头所指方向在上板的投影垂直于上板的长边。

本实施例中，3d数据包括受试者步行往返采集区域的动态3d数据以及标定物的静态3d数据，动态3d数据包括足底3d数据和足部表面3d数据。

标定物20放置于物理平台11上，用于对3d点云采集部10进行标定，并且该标定物20可以采用3d建模和3d打印技术获得，也可以使用其它技术，如注塑等方式，同时材料也可变，只要标定物20的表面能用深度传感器13清楚捕捉即可，并且标定物20至少具有5个角点，且每个角点是至少3个互不平行的平面的交点。

本实施例中，标定物20为桶型，采用3d建模和3d打印技术获得，它仅有1个底面，且内部为空心，它一共包含16个角点，其中8个角点是3个互不平行平面的交点，另外8个角点是4个互不平行平面的交点，如图3所示。

计算处理部30与通过数据传输线与深度传感器连接，用于接收3d数据并进行处理，得到3d点云，进而通过计算得到运动学参数数据。

本实施例中，计算处理部30包括采集模块、精配准模块、点云转换模块、点云分割模块以及运动学分析模块，采集模块用于接收3d数据以及用户设定的深度传感器的6d位姿，并将6d位姿计算对应的目标变换矩阵，还用于对3d点云进行渲染，精配准模块用于根据目标变换矩阵计算各个深度传感器的最终变换矩阵，点云转换模块用于对3d数据进行同步，并将其转换为单帧的3d点云，而后将各个单帧的3d点云配准为完整的动态3d点云，点云分割模块用于截取动态3d点云中有效的数据帧，并对每一帧有效的数据帧进行分割，从而得到多节段足部3d点云，运动学分析模块用于计算多节段足部3d点云的同一个节段在相邻数据帧之间的运动学参数数据。

本实施例中，运动学参数数据包括节段之间的相对位移与相对旋转。

本实施例中，采集模块、精配准模块、点云转换模块、点云分割模块以及运动学分析模块均为预先储存于计算处理部30中的相应的程序。

服务器40与计算处理部30通过网络通信连接，用于接收运动学参数数据并进行存储。

如图4～图7所示，本实施例的基于动态点云分割的多节段足部运动学分析系统的分析方法如下：

步骤1，检查3d点云采集部10是否需要重新标定，当需要重新标定，则进入步骤2，当不需要重新标定，则直接进入步骤3。

3d点云采集部10的标定条件为：首次启动或上一次标定之后，物理平台11被移动或深度传感器与物理平台11的相对位姿发生改变。

步骤2，首先将标定物20摆放于测量区域中心附近，而后输入所有深度传感器的目标6d位姿，以得到各个深度传感器13对应的目标变换矩阵，接着将深度传感器13采集到的3d数据转换为3d点云，并进行渲染，而后调整深度传感器13的6d位姿并观察渲染出的标定物3d点云，以使渲染出的标定物3d点云的中心与全局坐标系原点连线接近竖直，同时采集到的标定物3d点云实现大致配准，接着采用采集模块记录数秒标定物的静态3d数据，保证每个深度传感器都采集到至少1帧有效数据，而后启动精配准模块，以计算得到各个深度传感器的最终变换矩阵。

本实施例中，有效数据指的是用该数据渲染出的3d点云有光滑平整的表面，该3d点云与标定物的对应表面没有明显的空洞；进行精配准的目的是得到各个深度传感器13精确的变换矩阵，以使配准后的系统精度尽可能高，且精配准是将目标变换矩阵作为粗配准结果进行的，并且精配准过程使用标定物的标准3d点云作为目标；另外，最终变换矩阵指的是对应的深度传感器13记录的3d数据转换为3d点云后，用该最终变换矩阵对其进行变换，可以将其变换到全局坐标系中。

步骤3，待受试者准备完成后，采集受试者步行往返采集区域的动态3d数据，而后对3d数据进行同步，并将其转换为3d点云以及配准为完整的动态3d点云，接着截取有效的足部动态3d点云，并将其逐帧分割为多节段足部3d点云，然后对所有邻近帧计算对应节段的运动学参数数据，并将其保存到本地，而后通过网络将运动学参数数据上传到服务器40的数据库中，并判断是否需要继续采集，当需要时，则重新采集动态3d数据并进入循环，若不需要时，则关闭系统。

本实施例中，受试者准备是指：受试者进入赤脚状态、露出小腿，并站到物理平台11的上板的一端。

进一步地，受试者往返采集区域是指：受试者以正常步态，从物理平台上板的一端走到另一端，并转身返回；往、返过程中至少需要保证物理平台11的上板中心透明材料即亚克力板上有1个完整足印。

更进一步地，步骤3中的多节段足部3d点云在足部的局部坐标系下进行定义，局部坐标系为右手直角坐标系，其定义为：计算所有点在全局坐标系下的3d坐标均值，将其作为局部坐标系原点；通过主成分分析(principlecomponentanalysis,pca)计算足部3d点云的特征值和特征向量，取降序排列前3的特征值所对应的3个特征向量；取3个特征向量中模值最小者，其方向为x轴；分别计算剩余2个特征向量与全局坐标系xz平面夹角，取夹角较小者对应的特征向量，其方向为z轴；最后剩余的1个特征向量的方向为y轴。

进一步地，步骤3中的有效的足部动态3d点云中每1帧，都包含以下特征点：内踝mm，外踝ml，距骨近端tp，舟状骨近端np，跟骨远端cd，第5跖骨近端mtp5，第5跖骨头mth5，第1跖骨头mth1，拇趾根部hb。特征点在足部3d点云的局部坐标系下的定义为：mm定义为内踝凸起区域中x值最小的点；ml为外踝凸起区域中x值最大的点；tp为mm与ml连线向z轴正方向平移，与足部3d点云外侧的相切点；np为mm与足底之间最靠近足跟的凸起区域中曲率最大点；mtp5为足部外侧、cd向z轴正方向，z值最小的凸起区域中曲率最大点；mth5为足部外侧、第5足趾远端向z轴负方向，z值最大的凸起区域中曲率最大点；mth1为足部内侧、拇趾远端向z轴负方向，z值最大的凸起区域中曲率最大点；hb为拇趾根部区域鞍点。

进一步地，步骤3中的多节段足部3d点云包含5个节段：小腿、后足、中足、前足、拇趾。在足部3d点云的局部坐标系下，上述节段的边界通过特征点定义：小腿——mm、ml、tp可确定1个平面p0，p0以上部分即全局坐标系y轴正方向一侧的3d点云为小腿；后足——去除小腿的3d点云，以tp、np确定1个平面p1，使p1垂直于足部3d点云局部坐标系的xz平面，p1分割后包含足跟的部分3d点云为后足；中足——去除小腿、后足的3d点云，取线段的中点hnm1，以hnm1、mtp5确定1个平面p2，使p2垂直于足部3d点云局部坐标系的xz平面，p2分割后不包含脚趾的部分为中足；前足——去除小腿、后足、中足的3d点云，以mth1、mth5确定1个平面p3，使p3垂直于足部3d点云局部坐标系的xz平面，p3分割后不包含脚趾的部分为中足；拇趾——去除小腿、后足、中足、前足的3d点云，以mth1确定1个平面p4，使p4平行于足部3d点云局部坐标系的xy平面，再以hb确定1个平面p5，使p5平行于足部3d点云局部坐标系的yz平面，p4和p5分割后包含拇趾的部分为拇趾。

进一步地，运动学参数包括节段之间的相对位移与相对旋转。节段之间的相对位移与相对旋转在节段的局部坐标系下进行定义，局部坐标系为右手直角坐标系，其定义为：计算所有点在全局坐标系下的3d坐标均值，将其作为局部坐标系原点；通过pca计算节段3d点云的特征值和特征向量，取降序排列前3的特征值λ0、λ1、λ2所对应的3个特征向量ξ0、ξ1、ξ2；将ξ0、ξ1、ξ2分别归一化为单位特征向量分别计算与足部3d点云局部坐标系的3个单位基向量之间的点积；取与点积最大的单位特征向量，其方向为x轴；剩余的2个单位特征向量中，与的点积最大的单位特征向量，其方向为z轴；最后剩余的1个单位特征向量的方向为y轴。

进一步地，步骤3中的运动学参数包括节段之间的相对位移与相对旋转。的相对旋转用欧拉角进行表示，它结合节段的局部坐标系和国际生物力学学会(theinternationalsocietyofbiomechanics,isb)的标准化和术语委员会(thestandardizationandterminologycommittee,stc)给出的建议进行计算：背屈(旋转角度为正)、跖屈(旋转角度为负)为绕x轴正向(内外侧方向)旋转，外展(旋转角度为正)、内收(旋转角度为负)为绕y轴正向(垂直方向)旋转，外翻(旋转角度为正)、内翻(旋转角度为负)为绕z轴正向旋转。其中，2个节段之间的运动学参数计算可转化为2个6d位姿pose0和pose1之间的相对位移和相对旋转，即pose0和pose1所代表的局部坐标系之间的相对位移和相对旋转；用o0和表示pose0的局部坐标系，用o1和表示pose1的局部坐标系，则pose1相对于pose0的相对位移t和相对旋转θx、θy、θz的计算方法如下。

t＝o1-o0

如图8所示，按照实施例的多节段足部3d点云划分，可得5个节段：小腿、后足、中足、前足、拇趾。图(a)和图(b)分别为包2个不同视角的划分结果图，每个视角包含用灰度示意的5个节段和用黑色示意的分割前足部3d点云。

如图9所示，按照实施例的局部坐标系计算方法，可以得到足部3d点云局部坐标系与节段3d点云局部坐标系。图中显示了整个足部的局部坐标系，分别用x_local、y_local、z_local表示，以及中足的局部坐标系，分别用x_mf、y_mf、z_mf表示。

实施例的作用与效果

本实施例的基于动态点云分割的多节段足部运动学分析系统及方法，由于3d点云采集部具有物理平台，所以能够用于受试者进行行走；由于3d点云采集部具有支撑云台，所以能够固定物理平台，使受试者能够平稳地行走；由于3d点云采集部具有深度传感器，所以能够获取3d数据；由于具有放置于物理平台上的标定物，所以能够对3d点云采集部进行标定；由于具有与深度传感器通过数据传输线连接的计算处理部，所以能够对3d数据进行计算处理，进而得到运动学参数数据；由于具有与计算处理部通过网络通信连接的服务器，所以能够接收运行学参数数据并进行存储。

进一步地，本实施例的物理平台的上板具有中心位置的由透明的亚克力板和包围该亚克力板的不透明的电木板，所以能够方便下方的深度传感器采集足底的3d数据。

进一步地，本实施例的支撑云台具有第一伸缩杆、第二伸缩杆以及夹持程度传感器的传感器拉夹，所以能够改变深度传感器的位置。

进一步地，本实施例的标定物至少具有5个角点，且每个角点是至少3个互不平行的平面的交点，所以能够提高精配准的配准精度，减小配准结果的错位。

综上，本实施例的基于动态点云分割的多节段足部运动学分析系统及方法能够解决现有多节段足部运动学分析系统难以同时实现无标记点测量、精度可标定、动态测量的问题，还能解决现有多节段足部运动学分析方法依赖标记点、采集效率低等问题。

因此，本实施例的分析方法为无标记方法，不会对受试者的步态造成直接影响，从而可以测量受试者更加接近真实步态的多节段足部运动学参数，并且整个系统的精度能够使用标定物进行标定；同时，计算处理部可以实现端到端的处理功能，采集效率很高，能够支持多节段足部运动学数据的大批量采集。

上述实施方式为本发明的优选案例，并不用来限制本发明的保护范围。

例如，上述实施例中，物理平台包括放置于地面的支撑架以及放置于支撑架上方的上板，上板具有中心位置的透明板以及包围透明板的不透明板，从而使得物理平台能够用于受试者行走，同时方便深度传感器采集足底的3d数据，但在本发明中，也可以将物理平台嵌入地面，此时上板直接被地面替代，原地面的深度传感器放入地下凹陷空间中，但仍然要求受试者往返过程中透明材料上至少有1个完整足印，另外，电木板也可以被其他强度和刚度的不透光材料替代，如铝合金板，透明亚克力板也可以被其他透光性良好的材料替代，如钢化玻璃，同样能够使得物理平台用于受试者行走，同时方便深度传感器采集足底的3d数据。

进一步地，上述实施例中，深度传感器的数量为5个且支撑云台的数量为4个，但在本发明中，深度传感器以及支撑云台的数量均可以增加。

此外，上述实施例中，支撑云台包括底座、用于调节竖直方向高度的第一伸缩杆、用于调节水平方向长度的第二伸缩杆以及用于夹持深度传感器的传感器拉夹，使其能够调整深度传感器的位姿，从而便于采集数据，但在本发明中，支撑云台的结构可以更复杂或者更简单，如通过增减可控制的自由度，其同样能够调整深度传感器的位姿，从而便于采集数据。