October 28, 2020 sarah

Was sind Punktwolken?

Mit Punktwolken sind einzelne, millionenfach generierte Punkte gemeint, die der Messung im 3D-Raum dienen. Diese Punkte bilden die erste Ebene von Daten, die durch einen 3D-Scan gewonnen, anschließend gefiltert und analysiert werden.

Jeder Punkt wird unter Verwendung aller drei Achsen (X-, Y- und Z-Achse) mit seinen Koordinaten verknüpft. Hierbei werden zudem die Vektordaten, die Informationen über die Ausrichtung der Datenpunkte liefern, verwendet.

Zusätzlich kann jeder Datenpunkt auch Informationen über die Farbe enthalten, die im RGB-Format gespeichert werden. Manchmal wird in den Datenpunkten auch die Leuchtdichte oder das Intensitätsniveau gespeichert. Dieses Niveau hilft dabei, die Helligkeit jedes Datenpunktes eindeutig zu bestimmen.

Punktwolken durch Laserscanning und Photogrammetrie

Punktwolken werden mithilfe des Laserscanning oder durch den Einsatz der Photogrammetrie erzeugt.

Beim Laserscannen sendet der Scanner Lichtimpulse aus. Anschließend misst er die Zeit, die diese Impulse benötigen, um nach dem Auftreffen auf ein Objekt oder eine Wand wieder an ihren Aussendungsort zurückzukehren. Abhängig von der benötigten Zeit werden die Positionen der jeweiligen Datenpunkte berechnet. Anhand dieser Berechnungen entsteht schließlich eine Punktwolke.

In der Photogrammetrie hingegen müssen Fotos des Objekts aus allen Blickwinkeln aufgenommen und in die entsprechende Software hochgeladen werden. Um aus den Objekten eine Punktwolke zu genieren, werden auf den aufgenommenen Objekten Punkte im dreidimensionalen Raum aufgetragen.

Ein Hauptnachteil der Photogrammetrie besteht darin, dass die Skalierung nicht berücksichtigt wird. Das liegt daran, dass nur Bilder (d. h. digitale Modelle der Objekte) verwendet werden und der Computer nicht feststellen kann, wie groß oder klein das Objekt in Wirklichkeit ist. Bei dieser Methode ist daher der Einsatz von Software wie Netfabb erforderlich.

Da 3D-Scanner teuer sind, ist die Verwendung eines 3D- Scanners kostspieliger als die Anwendung der Photogrammetrie. Sofern eine entsprechend ausreichende Kameraqualität vorliegt, kann für die Photogrammetrie auch ein Smartphone benutzt werden.

Wenn die Kameraqualität gut genug ist und die Photogrammetrie unter Verwendung des Smartphones richtig durchgeführt wird, kann eine Abweichung von nur 0,2 mm im Vergleich zu einem 3D-Scanner erreicht werden.

Software, die für die Erstellung eines 3D-Modells aus Punktwolkendaten benötigt wird

Um Punktwolken zu erzeugen, werden zahlreiche Software-Lösungen angeboten. Frei verfügbare Programme sind in diesem Zusammenhang Cloud compare, Meshroom (für die Umwandlung der Fotos in ein 3D-Modell), MeshLab (zum 3D-Scannen und Bereinigen sowie zum Ausrichten verschiedener 3D-Scans), Netfabb (zum Skalieren), GOM inspect (zum Vergleichen von Scans) usw.

Was passiert, nachdem Punktwolken aufgezeichnet wurden?

Da Punktwolken die einfachste und gröbste Form von 3D-Modellen darstellen (i. S. v. Rohdaten), werden sie gefiltert, analysiert und im Anschluss mit verschiedenen Algorithmen in ein Polygonnetz umgewandelt. Vereinfacht ausgedrückt, werden die einzelnen Datenpunkte in Form von Dreiecken verbunden, wodurch eine Art Polygonnetz entsteht. Dies geschieht, da die meisten dreidimensionalen Softwareprogramme mit Polygonstrukturen arbeiten.

Polygonnetze werden jedoch nur verwendet, um die Oberflächen des Objekts und nicht sein Volumen zu rekonstruieren. Das Netz umfasst eine große Anzahl von Polygonen und Elementen wie Flächen, Scheitelpunkte und Kanten. Hierbei werden mathematische Modelle wie NURBS zur Erstellung von Kurven und Flächen der Objekte verwendet. In diesem Kontext können Software Tools wie Autodesk zur Vereinfachung eingesetzt werden.

Schritte zur Erstellung eines 3D-Modells mithilfe von Punktwolken

  • Erstellung von Punktwolken des Objekts oder des Gebäudes mittels Lasertechnologie oder Photogrammetrie.
  • Filterung der Punktwolken.
  • Segmentierung einzelner Punkte aus den Punktwolken in verschiedene planare (ebene) Regionen.
  • Oberflächenrekonstruktion für Fenster und Türen.

Bei der Segmentierung werden die Punkte aus den Punktwolken mit speziellen Algorithmen in ebene Regionen umgewandelt. Diese Regionen werden entsprechend ihrer Eigenschaften segmentiert. Punkte mit den gleichen Eigenschaften werden in die gleiche Region eingeordnet. Planare Anpassung und Rauheit der Oberfläche sind zwei allgemeine Kriterien, nach denen der Algorithmus bei der Segmentierung von Punkten in Regionen sucht.

Nach der Segmentierung werden vier verschiedene Klassen erstellt. Die ersten drei Klassen geben uns die Grenzen und Umrisse des Gebäudes an. Diese Klassen bestehen aus Böden, Wänden und Decken. Die vierte und letzte Klasse enthält Hindernisse. Diese Klasse kann sogar Säulen enthalten, da diese bei der Planung von Navigationsrouten als Hindernisse auftreten können und als solche klassifiziert werden.

Im nächsten Schritt werden Fenster und Türen rekonstruiert. Hier kommt die GHT-Methode ins Spiel. Diese Methode verwendet Binärbilder anstelle farbbezogener Informationen aus den Punktwolken. Sobald diese Planarbilder in ein Raster umgewandelt sind, werden die Punkte auf die Wand projiziert. Anschließend wird eine rechteckige Matrix erstellt, in der die Punkte mit den Werten 0 und 1 codiert werden. Diese Werte werden den Punkten in Abhängigkeit davon gegeben, ob sie in die rechteckige Matrix fallen oder nicht.

Punktwolken werden nicht nur für 3D-Modellierungen verwendet. Sie können darüber hinaus auch für die Navigation in Innenräumen (Indoor-Navigation) verwendet werden. Aber was genau ist eigentlich Indoor-Navigation?

Was ist eine Indoor-Navigation?

Erinnern Sie sich? Wie oft haben Sie Ihren Zug oder Bus auch nach der Ankunft am Bahnhof verpasst, nur weil Sie nicht rechtzeitig den richtigen Bahnsteig finden konnten? Wäre das Leben nicht so viel einfacher gewesen, wenn Sie damals die richtige Richtung gekannt hätten, um Ihr Ziel in der kürzestmöglichen Zeit zu erreichen?

Die Indoor-Navigation ist eine Technologie, die dabei hilft, Personen oder Objekte zu lokalisieren und zu navigieren, wenn sie sich in Innenräumen befinden, wo das GPS nicht ausreicht. Dadurch verringert sich der erforderliche Zeit- und Arbeitsaufwand erheblich. Sie kann auch feststellen, in welchem Stockwerk sich der Benutzer oder das Objekt befindet.

Ist Ihnen schon einmal aufgefallen, dass das GPS nicht mehr funktioniert, sobald Sie das Innere eines Gebäudes betreten? Der simple Grund hierfür ist, dass GPS auf der Grundlage der von den Satelliten ausgestrahlten Signale funktioniert, die aufgrund der umgebenden Wände und Decken die Empfänger nicht erreichen können. Im Gegensatz dazu verwendet die Indoor-Navigationstechnologie je nach spezifischer Anforderung und Anwendungsstruktur verschiedene Technologien.

Nun, Indoor-Navigationssysteme ermöglichen es also, die richtige Plattform in einem Bahnhof, das gewünschte Geschäft in einem Einkaufszentrum, den richtigen Krankenhaus-/Geschäftsraum oder aber auch jedes benötigte Objekt in einem Lagerhaus zu finden. Von der Positionierung bis zur Verfolgung (Tracking) und Navigation von Personen oder Objekten finden sich demnach zahlreiche potenzielle Anwendungsfälle und Fallbeispiele aus dem wirklichen Leben.

Modellierung und Navigation in Innenräumen mittels Punktwolken

Normalerweise werden Informationen zur Navigation und Positionierung in Innenräumen aus 2D-Zeichnungen und -Layouts gewonnen. In diesem Fall wird der tatsächliche Zustand der Türen, Fenster oder Hindernisse nicht berücksichtigt. Genau hier setzt die Punktwolkentechnologie an. Sie hilft bei der Erstellung reichhaltiger 3D-Modelle des Raums, wobei auch Hindernisse wie Möbel und andere Objekte bei der Routenplanung berücksichtigt werden.

Bearbeitung der Punktwolke für die Navigation

Bei der Navigation mittels Punktwolken beginnt die Bearbeitung mit der Erkennung der Hindernisse, an welche sich im Folgenden die Routenplanung anschließt. Dies geschieht durch die Erzeugung eines Pufferbereichs. Um eine bessere Vorstellung davon zu bekommen, stellen Sie sich den Puffer als einen rechteckigen Kasten vor, der sich von Punkt A zu Punkt B bewegt. Der Algorithmus verschiebt den Pufferkasten immer weiter in Richtung B. Punkte der vierten Klasse, d. h. der Klasse der Hindernisse, werden beobachtet, um festzustellen, ob etwaige Hindernisse in den Pufferraum gelangen.

Wenn festgestellt wird, dass sich Punkte im Pufferraum befinden, wird im nächsten Schritt geprüft, ob sie wirklich als Hindernisse identifiziert werden können. Größe und Akkumulation sind die beiden Faktoren, die in einem solchen Fall überprüft werden, um festzustellen, ob die Punkte tatsächlich Hindernisse darstellen.  In Abhängigkeit der Dichte und der Anzahl der Punkte, die in den Pufferraum gelangen, wird entschieden, ob es sich um ein Hindernis handelt oder nicht.

Erkennt der Puffer ein Hindernis als solches, ändert er die Route und findet eine neue Route, um Punkt B zu erreichen.

Der nächste Schritt ist die Wegplanung bzw. -findung und Routenkorrektur. Für die Wegplanung werden logische und navigierbare Netze verwendet. Es werden Berechnungen von Voronoi-Zellen durchgeführt, um den Pfad für den neuen Punkt zu finden. Dies geschieht, nachdem dieser in das Netzwerk eingefügt wurde. Außerdem werden neue Punktknoten erstellt, sobald neue Hindernispunkte gefunden werden, die nicht in die Pfadberechnung einbezogen wurden.

Wenn sich Puffer der Hindernisknotenpunkte überschneiden, wird ein neuer Pufferbereich erzeugt. Dies hilft bei der Navigation und trägt dazu bei, eine neue Route ohne Hindernisse zu finden.

Vorteile der Punktwolkentechnologie

  • Zeitersparnis bei der Vermessung. Mit einer guten Laserscan-Technologie können Unternehmen Zeit und Personal sparen.
  • Ein Vorteil besteht auch in der erzielten Genauigkeit. Daten, die durch die Verwendung von Punktwolken gewonnen werden, sind sehr präzise und detailliert. Eine Detailgenauigkeit, die bei herkömmlichen Vermessungsarten nicht garantiert werden kann.
  • Designanalysen für Erneuerungen können Unternehmen dabei helfen, qualitativ bessere Modelle zu erstellen.
  • Die Gesamtkosten des Projekts werden durch die Punktwolkentechnologie ebenfalls reduziert.

Alternative Technologien zur Navigation in Innenräumen

Jetzt, da wir die vier Grundprinzipien kennengelernt haben, die üblicherweise in Indoor-Navigationssystemen verwendet werden, wollen wir nun herausfinden, wie einige dieser Technologien funktionieren.

  • Tags und Beacon

Diese Reader-basierten Tags senden ihre Signale kontinuierlich an die Lesegeräte. Die Daten werden daraufhin an das Hauptsystem weitergeleitet, wo nach Verarbeitung der Daten der Standort generiert werden kann.

Beacons funktionieren wie Leuchttürme. Es handelt sich hierbei um Bluetooth-Geräte mit niedrigem Energieverbrauch (Bluetooth Low Energy, kurz BLE). Diese senden Funksignale aus, die von intelligenten mobilen Geräten empfangen werden, welche über die erforderliche App verfügen. Die Anzahl der benötigten Beacons richtet sich nach der Größe des Raumes, d. h. umso größer der Raum, desto mehr Beacons werden benötigt. In Abhängigkeit der höchsten Signalstärke gibt die nächstgelegene BLE den Standort des Benutzers an.

Beacons arbeiten auf einem referenzpunktbasierten System mit einer Genauigkeit von 1-3 Metern. Intelligente ortsbezogene Kennungen, die in das System integriert sind, helfen beim Auffinden ihres Standortes mittels der Position der entsprechenden Referenzpunkte.

Im Hinblick auf den Preis schneiden Beacon besser als Tags ab. Das liegt daran, dass Tags eine höhere Anzahl von angeschlossenen Lesegeräten benötigen, was wiederum die Gesamtkosten des Systems steigert. Im Gegensatz dazu, sind Beacons wegen der Nutzung von Referenzpunkten kostengünstiger, da nicht so viele Lesegeräte wie bei Tags benötigt werden.

  •  Wi-Fi-Systeme

Tags fungieren als WIFI-Sender, die Wi-Fi-Pakete an verschiedene Wi-Fi-Zugangspunkte senden. Die Dauer des Sendens und/oder Empfangens der Signale und die Stärke der erhaltenen Daten werden dazu verwendet, den Standort des Benutzers oder des Objekts zu bestimmen, zu dem der Tag gehört. Im Vergleich zu anderen Optionen sind diese Tags recht teuer.

Die Genauigkeit eines Wi-Fi-basierten Systems reicht von 5 bis 15 Metern. Ein weiterer Vorteil dieser Technologie besteht darin, dass sie auch dazu verwendet werden kann, die genaue Etage zu lokalisieren, in der sich das betreffende Objekt befindet.

Ein Nachteil wiederum ist, dass das System für iOS-Benutzer nicht verfügbar ist.

  • Ultrabreitband Technologie (UWB)

Ultrabreitband ist eine drahtlose Kommunikationstechnologie mit kurzer Reichweite, die Milliarden von kurzen Impulsen (jeweils 2 Nanosekunden) über einen weiten Frequenzbereich des Spektrums (>500MHz) sendet. Das Lesegerät wandelt dann die abgefangenen Impulse in Daten um, indem es bereits bekannte Impulsfolgen durch Abhören der Impulsgeräusche vergleicht. Auf diese Weise können hochpräzise Daten sowohl bezüglich der Richtung als auch der Position gewonnen werden.

Mit UWB ist außerdem eine Echtzeitortung möglich. Doch mit Blick auf den Preis, ist es das teuerste Verfahren, da es mindestens drei teure Lesegeräte erfordert, um die kurzreichweitigen Tags zu kompensieren.

  • Akustiksysteme

Akustiksysteme funktionieren wie Ultrabreitbandsysteme, mit dem wesentlichen Unterschied, dass sie anstelle von Radiowellen Schallwellen verwenden. Die Tags senden Ultraschallwellen aus, die für unsere Ohren nicht hörbar ist. Nachdem die ausgesendeten Wellen von den Empfängern eingefangen und verarbeitet wurden, wird der Ort angegeben.

Je nach Zeitdauer, die das Signal benötigt, um zurückzukehren, kann das Vorhandensein eines Mehrfachausbreitungswegs (Multipath) festgestellt werden.

  • Infrarot-Systeme

Dieses System verwendet Infrarot-Lichtimpulse, die von den IR-Tags abgegeben werden. Nachdem diese Tags die Impulse ausgesendet haben, werden sie von den IR-Empfängern aufgenommen und gelesen. Da Licht anstelle von Radiowellen verwendet wird, wird die Möglichkeit einer fehlerhaften Auslesung durch einen anderen Empfänger, welcher das Signal durch die Wand empfängt, ausgeschlossen. Das liegt daran, dass Licht im Gegensatz zu Radiowellen nicht durch Wände dringen kann. Dies erhöht folglich die Genauigkeit des Systems auf Raumebene.

Sowohl Infrarot- als auch Akustiksysteme sind in Neubauten kostengünstiger in der Installation. Bei einer Nachrüstung steigen die Kosten jedoch an.

Vorteile von Positionierungssystemen in Innenräumen

Abgesehen von den grundlegenden Positionierungs-, Verfolgungs- und Navigationsaufgaben können Daten der Indoor-Navigationssysteme auch auf andere Weise genutzt werden, um Unternehmen zu unterstützen und voranzubringen.

Die Navigation in Innenräumen mittels Punktwolken könnte Blinden oder Rollstuhlfahrern bei der Navigation oder während eines Notfalls dabei helfen, das Gebäude so schnell wie möglich zu verlassen.

Kunden profitieren nicht nur von der einfachen Navigation und der Möglichkeit ein bestimmtes Geschäft in einem Einkaufszentrum, das Zimmer in einem Krankenhaus oder aber auch den richtigen Bahnsteig auf einer Station leichter ausfindig zu machen. Dank des Positionierungssystems können Kunden auch Produkte in Supermärkten oder anderen Geschäften schneller finden.

Mit Hilfe der installierten App können Benutzer, während sie beispielsweise an Geschäften vorbeigehen, Benachrichtigungen über aktuelle Angebote und Sales erhalten, die ihnen sonst entgangen wären.

Für den Geschäftssektor ergeben sich aber auch noch weiterführende Vorteile. Diese bestehen vor allem im Tracking von Kunden. Sowohl die Anzahl der Besucher als auch die Zeitdauer, die diese in einem Geschäft oder einem bestimmten Bereich des Geschäfts verbringen, lassen sich auf diese Weise ermitteln. Unternehmen können hierdurch wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten erhalten. Die Einblicke sind insofern wertvoll, als dass Produkte auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse zielgerichtet, d. h. auf den Kundennutzen hin optimiert und entwickelt werden können. Dies kann Unternehmen dabei helfen, ihren Absatz zu steigern und höhere Einnahmen zu generieren. Ein besonderer Anreiz besteht für Unternehmen auch darin, ihren Kunden personalisierte Angebote zukommen zu lassen, die diese zum Kauf im Geschäft motivieren.

Fazit

Verschiedene Technologien zu kennen, die im Innenraum-Positionierungssystem eingesetzt werden können, ist gut, aber genügt leider noch nicht. Zwar hat man sicherlich ein gewisses Wissen über ein bestimmtes Themengebiet erworben, doch wie so häufig, wird einem dadurch nicht auch automatisch dessen konkreter Nutzen zuteil. Anders ausgedrückt: Wissen ist gut und schön, aber es muss auch klar sein, wie und wo diese Technologien zur Wertschöpfung gewinnbringend eingesetzt werden können.

Entscheidend ist auch die Software, die zur Verarbeitung dieser Daten verwendet wird. Eine bessere Software führt zu präziseren Ergebnissen, die sich zugleich in einer kürzeren Zeit erzielen lassen.

Zum Beispiel stellen Infrarotsysteme eine schlechte Wahl dar, wenn es darum geht Innenraum-Positionierungssysteme in offenen Räumen wie Lager- und Produktionsräumen einzusetzen. Hier wäre der Einsatz von Funkwellen besser geeignet. Dies liegt daran, dass durch Funkwellen Fehlmessungen vermieden werden können, die durch Infrarotsysteme aufgrund der Schwierigkeit, die Signalstärke zu messen, bestehen würden. IR-Systeme können am besten in geschlossenen Räumen wie Krankenhauszimmern usw. eingesetzt werden.

Um im Hinblick auf einen spezifischen Anwendungsfall das richtige Navigationssystem für Innenräume auszuwählen, ist es empfehlenswert, sich zunächst über Faktoren wie erforderliche Genauigkeit, Budget, Vorhandsein geschlossener/offener Räume, Komplexität des Gebäudes usw. bewusst zu werden. Aber auch das ist noch nicht alles, was es hierbei zu beachten gilt!

LOEHN STUDIOS hilft Ihnen gerne dabei und bietet Ihnen verschiedene Dienstleistungen an, darunter auch die Bereitstellung eines Indoor-Navigationssystems mit Punktwolken. Wenn Sie mit dem Gedanken spielen ein solches System für Ihre Projekte oder Gebäude einzusetzen bzw. benötigen, zögern Sie nicht, sich an LOEHN STUDIOS zu wenden.