Der endgültige Leitfaden für SLAM & mobiles Mapping

Wie funktioniert das, und was bedeutet das für 3D mobiles Mapping?

Aufgrund der rasanten Zunahme der Rechenleistung seit den 1980er Jahren - ganz zu schweigen von der Verfügbarkeit von frei herunterladbarem Code von Unternehmen wie Google - wird SLAM heute in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt. Man findet sie in praktisch jeder Anwendung, in der eine Maschine eine Live-3D-Karte ihrer Umgebung benötigt, um zu funktionieren. Diese technologische Entwicklung hat uns geholfen zu verstehen, wie SLAM auf verschiedenen Plattformen und in verschiedenen Umgebungen implementiert werden kann, um die Möglichkeiten von mobiles Mapping Systemen zu verbessern.

Hier sind nur einige Anwendungen, die auf der SLAM Technologie basieren:

• Autonome Verbraucherrobotik (wie Drohnen oder Staubsauger)
• Selbstfahrende Autos
• Augmented-Reality-Anwendungen für Smartphones
• 3D mobiles Mapping Systeme

Diese alltäglichen Produkte nutzen die gleichzeitige Lokalisierungs- und Kartierungstechnologie für eine präzise Echtzeitnavigation.

Jetzt können wir über die für uns wichtigste Anwendung von SLAM sprechen: mobiles Mapping systems. Bei der gleichzeitigen Lokalisierungs- und Kartierungstechnologie werden Laserscanner eingesetzt, die die bestmöglichen Arbeitsabläufe für die Gebäudedokumentation bieten.

mobiles Mapping Systeme verwenden eine Kombination aus hochkalibrierten Sensoren und der für die Kartierung optimierten SLAM Technologie. Diese Tools verstehen es, SLAM zu implementieren und ermöglichen die Erfassung von 3D-Punktwolken und Panoramabildern während der Begehung. Sie bieten eine schnelle, umfassende Dokumentation für große Anlagen und komplexe Umgebungen wie Fabriken, Baustellen und Büros.

Sie können diese Geräte auch als:

• mobiles Mapping Systeme (MMS)
• Begehbare Systeme mobiles Mapping
• SLAM Laserscanner

Aber im Grunde sind sie alle dasselbe.

Diese Geräte sind jedoch nicht zu verwechseln mit einer anderen Art von mobiles Mapping System, das für große Außenaufnahmen auf einem Fahrzeug montiert wird.

→ Erfahren Sie mehr darüber, was einen mobilen Mapper ausmacht, einschließlich Informationen über Formfaktoren und die breite Palette an Sensoren, die dies ermöglichen.

SLAM ist die "geheime Soße", die es den Systemen von mobiles Mapping ermöglicht, ohne Stativ zu arbeiten.

Die SLAM Technologie fusioniert Daten von den Sensoren an Bord des mobiles Mapping Systems, um Ihren Standort zu verfolgen, während Sie durch das Objekt gehen. Man kann sich jede Position auf dieser Trajektorie als "virtuelles Stativ" vorstellen, das die Software während der Verarbeitungsphase verwendet, um sicherzustellen, dass sich jeder Punkt in der Punktwolke an der richtigen Stelle befindet. Dies verdeutlicht die Effizienz und Genauigkeit der gleichzeitigen Lokalisierung und Kartierung bei der Erstellung zuverlässiger Datensätze.

→ Hier finden Sie eine genauere technische Erklärung von SLAM, und wie es im Zusammenhang mit mobiles Mapping funktioniert.

Durch die Ermöglichung der Entwicklung der mobiles Mapping Technologie hat SLAM uns geholfen, den nächsten logischen Schritt in der Gebäudedokumentationstechnologie zu machen. Dieser Übergang von manuellen Methoden zur hochentwickelten Nutzung der gleichzeitigen Lokalisierung und Kartierung in mobilen Systemen stellt einen bedeutenden Sprung nach vorn in Bezug auf Effizienz, Genauigkeit und Geschwindigkeit dar.

Lange Zeit wurde die Baudokumentation manuell durchgeführt, mit Geräten wie Theodoliten oder Maßbändern. In den 1980er Jahren kamen die ersten Totalstationen auf, die Punkte viel schneller und mit extrem hoher Präzision erfassen. In den 2000er Jahren kamen terrestrische Laserscanner (TLS) auf und brachten den Dokumentations-Workflow auf die nächste Stufe, indem sie Millionen von Punkten statt nur eines Punktes auf einmal erfassten.

Im Jahr 2015 erschienen die ersten mobiles Mapping Systeme mit SLAM . Sie boten einen weiteren Schritt nach vorn, denn sie können auch Millionen von Punkten erfassen, während sich der Bediener bewegt, so dass er nicht mehr an eine bestimmte Position gebunden ist, wie es bei TLS der Fall ist. Ein großer Bonus ist, dass sie auch RGB-Kameras enthalten, die ohne zusätzlichen Aufwand 360°-Fotos aufnehmen können.

RAPID CAPTURE

Ein TLS-Workflow kann es erforderlich machen, den Scanner für ein einziges Projekt Dutzende Male einzurichten (vielleicht Hunderte Male, wenn das Asset besonders groß ist). mobiles Mapping macht diesen Schritt überflüssig und beschleunigt den Workflow erheblich. Bei typischen Projekten haben wir eine Geschwindigkeitssteigerung um das 10-fache oder mehr festgestellt.

SCHNELLERE REGISTRIERUNG

Da ein TLS nur einen kleinen Bereich auf einmal erfasst, müssen Sie die Scans miteinander verbinden, um eine endgültige Punktwolke zu erstellen. Dies kann durch Überlappung der Scans erreicht werden, was jedoch zu einer Verlangsamung führt, da die Entfernung, die das TLS zur nächsten Station zurücklegen kann, begrenzt ist. Oder Sie können Vermessungsziele verwenden, was komplex ist und den Zeitaufwand vor Ort erhöht.

Ein mobiles Gerät scannt kontinuierlich - in manchen Fällen bis zu 3.000 Quadratmeter - bevor Sie einen weiteren Scanvorgang starten müssen. Das bedeutet weniger Arbeit, um eine vollständige Abdeckung zu gewährleisten.

UMFANGREICHE DATEN

Da jeder Laserscanner nur das erfassen kann, was sich in seiner Sichtlinie befindet, müssen Sie bei einem TLS das Gerät in eine neue Position bringen, wenn Sie an einem Hindernis vorbei scannen und leere Stellen in Ihren Daten vermeiden wollen. Mit einem Gerät von mobiles Mapping können Sie um ein Hindernis herumgehen, Ihre Erfassung ausfüllen und sich auf den Weg machen.

INTUITIVE, FOTOREALISTISCHE DOKUMENTATION

Die besten mobilen Kartographen verwenden eine Kombination aus Lidar und RGB-Kameras, um einen dicht gefärbten, fotorealistischen 3D-Datensatz des Gebäudes zu erfassen. Diese Begehungen sind intuitiv zu navigieren, zu erkunden und zu messen, selbst für Beteiligte, die mit Punktwolken überhaupt nicht vertraut sind.

ECHTZEIT-FEEDBACK

Die führenden Geräte von mobiles Mapping verfügen über ein Tablet-Display, das Ihnen während der Arbeit die Qualität Ihrer Aufnahme anzeigt und Ihnen ein Echtzeit-Feedback zu Ihrem Scan bietet. Haben Sie eine Stelle übersehen? Der Bildschirm zeigt es Ihnen an, sodass Sie sofort eine Korrektur vornehmen können.

Vergleich von Arbeitsabläufen und deren Übereinstimmung mit Ihren Projektanforderungen

Um die Vorteile der Systeme SLAM und mobiles Mapping zu verdeutlichen, sehen wir uns an, wie sie im Vergleich zu einem TLS bei der Dokumentation einer typischen Büroumgebung abschneiden.

Rechts sehen Sie eine Illustration der Aufstellungen, die Sie benötigen, um diesen komplexen Raum mit TLS und zielbasierter Registrierung zu erfassen. Fügen Sie zusätzliche Aufstellungen in jedem der Türrahmen für die cloud-to-cloud Registrierung hinzu (es sei denn, Sie möchten die Zeit für die Einrichtung von Zielen aufwenden). Fügen Sie zusätzliche Aufstellungen hinzu, wenn die Sicht des Scanners durch Möbelstücke behindert wird, und noch mehr Aufstellungen, wenn Sie die feinen Details von Merkmalen wie Fensterrahmen erfassen möchten.

Mit einem TLS könnte man diesen Bereich in etwa 20 Minuten scannen, aber angesichts der oben genannten zusätzlichen Faktoren ist klar, dass es wahrscheinlich länger dauern würde.

Durch die Ermöglichung schneller, flexibler Arbeitsabläufe, die wir oben beschrieben haben, können die Systeme SLAM und mobiles Mapping weitreichende Auswirkungen auf Ihr Unternehmen haben. Wenn Sie Ihr Toolset um einen Mobile Mapper erweitern, können Sie Ihre bestehenden Kunden halten und neue Kunden gewinnen, was Ihrem Unternehmen zu Wachstum verhilft.

Welche Fachbegriffe muss ich kennen, um mobiles Mapping zu verstehen?

Wir haben ein kurzes Glossar zusammengestellt, das Sie hier lesen können und in dem alle Fachbegriffe in einfachem Englisch erklärt werden.

Wie genau ist ein mobiles Mapping System?

Die Antwort ist einfach: Die besten mobiles Mapping Systeme nutzen die neueste Technologie zur gleichzeitigen Lokalisierung und Kartierung, um zuverlässig Daten zu erzeugen, die für die Anforderungen von Bestandsdokumentation mehr als geeignet sind. In einem unserer White Papers zeigen wir unter Fallstudie , wie man SLAM effektiv einsetzt, indem wir unser eigenes System testen. NavVis VLX indem wir einen einzigen Scan in einem Parkhaus durchgeführt haben. Unter Verwendung von Schleifenschließungen zur Fehlerkorrektur validierte das Team die Daten mit einer absoluten Genauigkeit von 8 mm, auf ein Sigma genau. Mit der Loop Closure AND-Kontrollpunktoptimierung verbesserte sich die absolute Genauigkeit auf 6 mm.

Das bedeutet, dass Sie die Daten getrost für Projekte wie LOD 300 BIMs oder Grundrisse mit einem Maßstab von bis zu 1:50 verwenden können.

Die kompliziertere Antwort: Die absolute Genauigkeit eines mobilen Kartierers lässt sich nur sehr schwer mit einer einzigen Zahl definieren. Das liegt daran, dass die endgültige Punktwolke mit der Technologie von SLAM verarbeitet wird - und die Leistung von SLAM hängt von zahlreichen realen Faktoren ab, z. B. von der Geometrie der Umgebung, die Sie scannen. (Aus diesem Grund werden die absoluten Genauigkeitsangaben in den technischen Datenblättern oft als Spanne angegeben, z. B. 6-15 mm.)

Bevor ein Anbieter verallgemeinernde Aussagen über die Genauigkeit eines bestimmten mobilen Kartierers machen kann, muss er umfangreiche Tests in einer Vielzahl von Szenarien durchführen, um zu sehen, wie das System in jedem der realen Szenarien funktioniert, in denen es eingesetzt werden würde.

→ Um aussagekräftige Antworten auf die Frage nach der Genauigkeit des mobilen Scannens zu erhalten, hat NavVis eine strenge Methodik zur Validierung der Genauigkeit entwickelt, die von unabhängiger Seite überprüft und kontrolliert werden kann.

Warum funktionieren manche SLAM Systeme besser als andere?

Wenn man drei Systeme mit identischen Formfaktoren und Sensornutzlasten aneinanderreiht, kann man immer noch erwarten, dass die Systeme Ergebnisse liefern, die sich in ihrer Qualität erheblich unterscheiden. Warum ist das so?

Es kommt auf die Qualität der Implementierung von SLAM an. Hier sind zwei der wichtigsten Faktoren, die ein SLAM System von einem anderen unterscheiden.

ROBUSTNESS

In der realen Welt werden SLAM mobiles Mapping Systeme manche Umgebungen als schwieriger empfinden als andere. Hier ist ein gutes Beispiel: In einem langen Flur mit wenigen Türen fehlen die Merkmale, die das SLAM benötigt, um Ihre Position zu verfolgen. Dies kann zu Fehlern in den von SLAM generierten Trajektoriendaten führen und die Genauigkeit der endgültigen Punktwolke beeinträchtigen.

Eine robustere SLAM kann mit mehr solcher Situationen umgehen und sie besser bewältigen. Sie erzeugen eine bessere Flugbahn und damit genauere Punktwolken.

FEHLERKORREKTUR

Die Umgebung ist nicht das Einzige, was in einem mobilen Datensatz Fehler verursachen kann. Fehler kommen auch von den Sensoren selbst - alle Sensoren produzieren eine gewisse Menge an Rauschen, die sich zu winzigen Abweichungen in der SLAM Schätzung summieren können. Mit der Zeit summiert sich das zu einem Problem namens Drift.

Aus diesem Grund bietet praktisch jedes mobiles Mapping System auf dem Markt Funktionen zur Korrektur von Fehlern und zur Verbesserung der Genauigkeit des endgültigen Datensatzes.

Die meisten Anbieter empfehlen, während des Scannens mit einem mobiles Mapping -System Schleifen zu schließen, um Fehler zu korrigieren, während Sie zu einer bereits gescannten Stelle zurückkehren. Die einfache Durchführung von Schleifenschließungen führt jedoch nicht bei jedem Scanner zu den gleichen Ergebnissen. Darüber hinaus bieten einige Systeme die Möglichkeit, Kontrollpunkte zu erfassen, um die Trajektoriendaten mit den erfassten Kontrollpunkten zu verknüpfen, aber die meisten tun dies nicht.

Kurz gesagt, einige Systeme von SLAM sind so konzipiert, dass sie die Komplexität des Scannens in der realen Welt besser bewältigen als andere. Dieser Unterschied zeigt sich deutlich in den Ergebnissen.

Warum verarbeiten manche SLAM Systeme Daten schneller als andere?

Es kommt auf die Rechenleistung an.

Wie bereits erwähnt, fusioniert ein SLAM Kartierungssystem Daten von einer Vielzahl von Sensoren, um eine Punktwolke zu erstellen. Die Liste umfasst IMUs, die die Ausrichtung des Geräts verfolgen, HD-Kameras, die große, kolorierte Bilder aufnehmen, und mehrere Lidar-Einheiten, die 600.000 Punkte (oder mehr) pro Sekunde aufzeichnen.

Die Herausforderung besteht darin, dass die Sensornutzlast eine riesige Datenmenge erzeugt - zu viel für den Computer in einem mobilen Gerät, um sie problemlos zu verarbeiten.

Folglich muss jeder Hersteller seine Prioritäten bei der Datenverarbeitung setzen. Einige entwickeln ihre Geräte so, dass sie Punktwolken in Echtzeit erzeugen und dabei Kompromisse bei der Qualität eingehen. Andere entscheiden sich für eine langsamere Verarbeitung der Daten, liefern dafür aber qualitativ hochwertigere Ergebnisse. Eine andere Gruppe bietet Ihnen die Möglichkeit, je nach den Anforderungen Ihres Projekts die Echtzeitverarbeitung oder die Verarbeitung in höherer Qualität zu wählen.

NavVis hat einen anderen Ansatz gewählt. Die Systeme des Unternehmens mobiles Mapping verarbeiten Daten, während Sie scannen, und zeigen visuelles Feedback in Echtzeit auf Ihrem Tablet an. Anschließend werden die Daten mit Hilfe der Cloud im Büro vervollständigt und Punktwolken von höchster Qualität erstellt.

Wie kann das System SLAM eine genauere Punktwolke erzeugen, als für den Sensor angegeben ist?

Denn ein mobiles Mapping System erfasst kontinuierlich, während Sie gehen.

Während ein terrestrischer Scanner jeden Messpunkt nur einmal während eines Scans erfasst, nimmt ein SLAM System jede Messung automatisch mehrere Male und aus mehreren Winkeln auf, während Sie sich durch das Objekt bewegen.

Dadurch erhält die Software Nachbearbeitung einen großen Satz möglicher x-, y- und z-Werte für jeden Punkt. Sie führt an diesen Werten komplexe Analysen durch und kann so Unsicherheiten, die durch physikalische Phänomene wie den Sensor Rauschen entstehen, reduzieren oder sogar eliminieren.

Das Ergebnis? Es kann eine Punktwolke erzeugen, die genauer ist, als für den Sensor angegeben.

mobiles Mapping Die Technologie ändert sich schnell. Woher weiß ich, dass mein Gerät nicht sofort nach dem Kauf veraltet sein wird?

Ein SLAM mobiles Mapping Gerät besteht nicht nur aus Hardware, sondern ist auch stark von der Software abhängig, mit der die endgültige Punktwolke erstellt wird. Durch Aktualisierungen und Optimierungen dieser Software kann ein Hersteller Ihr Gerät noch lange nach dem Kauf aufrüsten.

Einige Anbieter entwickeln ihre Software ständig weiter, um die Verarbeitung von SLAM , die Live-Visualisierung und die Qualität ihrer Nachbearbeitung zu verbessern. Sie geben diese Verbesserungen als Software-Updates heraus, so dass Sie sie einfach herunterladen und auf Ihrem Gerät oder Computer installieren können. Voila: Sie sind nun auf dem neuesten Stand der Technik.

→ Die Software in den Systemen von mobiles Mapping bietet einen sehr wichtigen Vorteil: Die Besitzer können davon ausgehen, dass ihre Werkzeuge noch lange nach dem Kauf weiterentwickelt werden.