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Sean Higgins Di, Dez 22, '20 8 min read

6 Gründe, warum die NavVis-Software die besten Punktwolken liefert

Auch wenn viele in der Laserscanning-Branche die Genauigkeit als das wichtigste Qualitätskriterium ansehen, gibt es noch weitere Faktoren, die eine hochwertige Punktwolke ausmachen.

NavVis hat die letzten fünf Jahre seine Nachbearbeitungssoftware kontinuierlich weiterentwickelt und optimiert. Die ganze Arbeit hat sich gelohnt: Heute kann das Tool dank intelligenter Algorithmen automatisch Rauschen herausfiltern, Oberflächen mit erstklassigen Details rekonstruieren und eine realistische Textur- und Farbwiedergabe realisieren. Kurz gesagt, es erzeugt Punktwolken, die in jeder Hinsicht von hoher Qualität sind.

Um zu veranschaulichen, wie die Software funktioniert - und was sie besonders macht -, werden wir in diesem Artikel 6 Features einmal genauer unter die Lupe nehmen und untersuchen, wie diese die Punktwolkenqualität verbessern.

1. Entfernung dynamischer Objekte

Wenn Sie Ihre Rohdaten in die NavVis-Nachbearbeitungssoftware importieren, beginnt das Tool mit der Bearbeitung jedes einzelnen Punktes auf der Grundlage von Eigenschaften wie Winkel, Signalstärke usw. Ein Feature, das sich erheblich auf die Qualität Ihrer Daten auswirkt, ist der dynamische Objektentfernungsfilter.

Dabei werden Objekte entfernt, die sich während des Scanvorgangs durch das Sichtfeld bewegt haben, z. B. Personen, Fahrzeuge oder Türen, die während des Scannens geöffnet oder geschlossen wurden. Da diese nicht Teil der Umgebung sind, die Sie mit dem Scanner erfassen wollen, sollten sie möglichst auch nicht in der finalen Punktwolke auftauchen.

Die NavVis-Software behebt dieses Problem, indem sie eines der wichtigsten Funktionsprinzipien beim mobilen Mapping nutzt: Wie es der Name schon sagt, bewegt sich der Laserscanner während des Scannens frei im Raum und erfasst so jedes Objekt aus mehreren Blickwinkeln.

Das Nachbearbeitungstool von NavVis nutzt dann diese Informationen, um jeden Punkt in der Punktwolke zu „im Auge zu behalten“ und dann die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, ob es sich um einen dynamischen oder um einen statischen Punkt handelt.

Hier ist eine sehr vereinfachte Erklärung:

  • Wenn ein Punkt stets an der gleichen Stelle bleibt: Die Berechnungen ergeben, dass der Punkt mit hoher Wahrscheinlichkeit Teil eines statischen Objekts (z. B. einer Wand) ist und die Daten werden gespeichert.
  • Wenn ein Punkt nicht immer an der gleichen Stelle bleibt: Die Software „erkennt“, dass der Punkt wahrscheinlich Teil eines dynamischen Objekts ist, z. B. eines Fußgängers. Daraufhin werden diese spezifischen Daten gelöscht

Da die Software einen intelligenten Filter verwendet, der jeden Punkt einzeln überprüft, werden keine großen Datenmengen entfernt, die Sie eigentlich in der Punktwolke behalten möchten. Der Filter ist so eingestellt, dass nur Objekte entfernt werden, bei denen die Wahrscheinlichkeit, dass sie dynamisch sind, sehr hoch ist. Selbst mit diesem konservativen Ansatz entfernt das Tool eine ganze Menge unerwünschtes Rauschen aus der Punktwolke und vereinfacht den Workflow erheblich.

2. Beseitigung von Artefakten und fehlerhaften Punkten

Die NavVis-Software wendet eine Reihe weiterer Filter an, um Ausreißer und fehlerhafte Punkte aus der Punktwolke entfernen. Auf alle verschiedenen Filter einzugehen, würde den Rahmen sprengen. Deshalb beschränken wir uns auf einige kurze Beispiele für Artefakte, die erkannt und entfernt werden können:

  • Rauschen an Objektkanten: Dieses Problem, das auch als „Fringe“ oder „Mischpixel“ bezeichnet wird, tritt auf, wenn eine Lasermessung geteilt wird und sowohl auf den Rand eines Objekts als auch auf den Hintergrund dahinter trifft. Da der Scanner diese Kante jedoch aus mehreren Winkeln erfasst, kann die Software das Rauschen anschließend leicht herausfiltern.
  • Spiegelungen: Trifft der Laser auf einen Spiegel, ein reflektierendes Fenster oder ein Metallstück, wird der Lichtstrahl zurückgeworfen und die Reflexion als reales Objekt gemessen, was zu fehlerhaften Punkten führt.
  • Vermessungstechniker im Bild: Da ein mobiles Mappingsystem mehrere sich überlappende Sensoren zur Datenerfassung verwendet, kann es manchmal passieren, dass der Bediener bzw. die Bedienerin im Rohdatensatz zu sehen ist. Auch das kann die NavVis-Software erkennen, die entsprechenden Punkte werden aus dem Datensatz entfernt.

3. Rekonstruktion von rauscharmen, detailreichen Oberflächen

„Am Ende dieses ganzen Filterprozesses“, so Stefan Romberg, Leiter der Abteilung Perception and Mapping bei NavVis, „hat die Software dann alle falschen Punkte entfernt und die richtigen behalten.“ Nun kommt die nächste Verarbeitungsstufe: das Entfernen von Sensorrauschen bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung einer hohen Detailgenauigkeit.

Und das ist gar nicht mal so einfach. Noch vor drei Jahren verwendete die NavVis-Software starke Filterung und Glättung, um möglichst rauschfreie Oberflächen zu erzeugen. Allerdings stellte sich schnell heraus, dass eine so aggressive Rauschunterdrückung auch dazu führte, dass Details unscharf wurden oder sogar ganz verschwanden. Für Kunden, die kleine Objekte wie Lichtschalter, Sprinkler und Knöpfe in ihren Daten sehen wollten, stellte das ein Problem dar.

Die Herausforderung bestand und besteht weiterhin also darin, ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Rauschunterdrückung und Detaildarstellung zu finden. Heute erlauben die Oberflächenrekonstruktionsverfahren der NavVis-Software ein gewisses Maß an Rauschen - aber nicht zu viel -, so dass Sie jedes gewünschte Detail in Ihrer Punktwolke erkennen können.

dynamic-object-removal

Ein Beispiel für die dynamische Objektentfernung in Aktion.

4. Einfachere Benutzung dank „dünner“ Punktwolken

Mit dem Durchlaufen der Nachbearbeitungs- und Filtervorgänge nähern wir uns langsam aber sicher dem Ende. In ihrem derzeitigen Zustand ist die Punktwolke noch farblos und stellt Wände, Böden, Decken und andere Oberflächen als dünne, einzelne Scheiben dar.

Diese „dünne“ Punktwolke hat mehrere Vorteile:

  • Da das Rauschen in den unbearbeiteten Daten reduziert wurde, ist die „dünne“ Linie jeder Oberfläche eine genauere Darstellung der tatsächlichen Oberfläche.
  • So können hochpräzise Messungen zwischen Oberflächen vorgenommen werden, die viel genauer sind als die, die man anhand der Rohdaten durchführen könnte.
  • Die „dünne“ Punktwolke enthält zwar deutlich weniger Punkte, liefert aber praktisch die gleichen Informationen wie die unbearbeiteten Daten.
  • Die Datei ist dadurch wesentlich kleiner, benötigt weniger Speicherplatz und kann so in anderen Anwendungen viel schneller geladen werden.
  • Auch das Modellieren wird dadurch deutlich einfacher. Wenn beispielsweise die Stockwerke manuell gezeichnet werden sollen, lässt sich viel leichter erkennen, wo die jeweiligen Linien beginnen müssen. Noch schneller lässt sich diese Arbeit übrigens mit einem Tool zur automatischen Modellierung erledigen.

Es ist wichtig zu beachten, dass die „dünne“ Punktwolke keine „gefärbten“ oder „erfundenen“ Oberflächen enthält. Die Daten in der endgültigen Punktwolke werden alle auf der Grundlage realer Messungen erstellt, wobei darauf geachtet wird, ein hohes Maß an Genauigkeit zu gewährleisten. Mit anderen Worten: Sie können sicher sein, dass die Punktwolke Ihr Objekt mehr oder weniger so darstellt, wie es vom Scanner erfasst wurde - nur gefiltert, um die gewünschten Punkte beizubehalten und die fehlerhaften Punkte zu entfernen.

Auch die Erstellung einer Punktwolke ohne den Einsatz von Filtern zur Reduzierung des Sensorrauschens ist mit der NavVis-Software möglich. Näheres dazu unter Punkt 6.

5. Realistische Texturierung und Farbgebung

Nach den Filterungsschritten wendet die Nachbearbeitungssoftware wird der Punktwolke eine realistische Texturierung und Farbgebung verpasst.

Die Software projiziert dabei die während des Scans aufgenommenen RGB-Bilder auf die nicht eingefärbten Punktwolkendaten. Auf diese Weise werden Informationen in die Scandaten kodiert, die nicht rein geometrisch sind. Dadurch lässt sich beispielsweise leichter erkennen, wo sich eine Tür befindet, ob ein Schild an der Wand hängt usw. Angesichts der Tatsache, dass diese Texturierung für die Qualität der finalen Punktwolke ausschlaggebend ist, wird der Prozess sowohl auf die Punktwolke angewandt, die Sie zur Verwendung in CAD, GIS, BIM und anderen Endbenutzer-Tools herunterladen können, als auch auf die Daten, die Ihnen letztendlich in NavVis IVION zur Verfügung stehen.

Die Texturierung von Daten ist eine größere Herausforderung als es zunächst scheint, da hier verschiedene Faktoren eine Rolle spielen, z. B. die Präzision des Hardwaredesigns, der Kalibrierung und der Nachbearbeitung. Hier ein kurzer Überblick darüber, was für eine realistische Texturierung wichtig ist:

  • Effektive Belichtungskorrektur: Da die Kameras des Laserscanners in verschiedene Richtungen gerichtet sind, nehmen sie oft dieselbe Szene mit unterschiedlichen Belichtungswerten auf. (Stellen Sie sich vor, Sie befinden sich in einem Korridor: Die Kamera auf der linken Seite ist auf einen dunklen Raum gerichtet, die Kamera auf der rechten Seite hingegen auf ein helles Fenster.) Um dies zu korrigieren, muss die Nachbearbeitungssoftware die Belichtung für jedes einzelne Bild anpassen, damit die Farben und Texturen perfekt zusammenpassen.
  • Präzise SLAM-Algorithmen: Für die Nachbearbeitung wird eine genaue Schätzung benötigt, wo sich der Scanner bei der Aufnahme jedes einzelnen Bildes befand und wie er ausgerichtet war. Dies ist notwendig, um die Bilder auf die Messpunkte zu projizieren.
  • Zuverlässige Texturierungsalgorithmen: Die besten Ergebnisse lassen sich nur erzielen, wenn die Präzision und Genauigkeit im Subpixelbereich liegt.

Tatsächlich ist die Qualität der Texturierung ein guter Indikator in Hinblick auf die allgemeine Qualität eines mobilen Mappers. Wenn der Scanner eine scharfe und klare Punktwolke erzeugt, die deutlich strukturiert ist und eine realistische Farbgebung aufweist, ist das ein Zeichen dafür, dass Hardware und Software qualitativ hochwertig sind.

6 Optional: Erzeugung einer „rohen“ finale Punktwolke

Wie bereits erwähnt, ist die oben beschriebene „dünne“, farbige und strukturierte Punktwolke nicht für jede Anwendung geeignet.

Deshalb bietet die NavVis-Software auch die Option, eine finale Punktwolke ohne Filterung des Sensorrauschens zu erstellen. Dabei filtert das Tool die Rohdaten, um alle dynamischen Objekte, Artefakte und andere Ausreißer zu entfernen. Die einzelnen Messungen werden jedoch nicht gefiltert, so dass Sie „unverfälschten“ Ergebnisse der Sensoren erhalten.

Diese Punktwolke ist zudem farblos und nicht texturiert. Stattdessen werden die Intensitätsdaten wiedergegeben, welche die Stärke des Lasers angeben, wenn er zum Scanner zurückgeworfen wird. Da jede Oberfläche die Intensität des Lasers je nach Farbe oder Material verändert, können diese Informationen nützlich sein, um die Beschaffenheit der zu scannenden Umgebung zu untersuchen. Eine solche Punktwolke wäre beispielsweise zu bevorzugen, wenn die Lichtverhältnisse der gescannten Umgebung eher schlecht waren (z. B. ein unbeleuchteter Keller).

Bei bestimmten Modellierungsprojekten können diese Daten auch das Auffinden von Kanten erleichtern und so den Workflow beschleunigen.

Fazit

Nicht nur die Hardware der mobilen Mappingsysteme von NavVis ist so ausgelegt, dass möglichst genaue Daten erzeugt werden. Auch die Nachbearbeitungssoftware trägt dank verschiedenster, hochentwickelter Techniken dazu bei, dass Punktwolken von höchster Qualität erzeugt werden. So werden falsche Messungen und fehlerhafte Punkte entfernt und intelligente Filter eingesetzt, um das Sensorrauschen zu reduzieren, während wichtige Details erhalten werden. Und nicht zuletzt sorgt die Software auch für eine realistische Texturierung und Farbwiedergabe der Punktwolkendaten.

Mit dem Post-Processing von NavVis können Sie sicher sein, dass Ihre finale Punktwolke nicht nur genau ist, sondern auch ein gutes, zuverlässiges Abbild der realen Welt darstellt.

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Sean Higgins ist ein selbstständiger Technikjournalist, ehemaliger Redakteur einer Fachzeitschrift und Naturliebhaber. Er ist der Meinung, dass 3D-Technologien klar und verständlich erklärt und besprochen werden sollten.

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Sean Higgins

Sean Higgins is an independent technology writer, former trade publication editor, and outdoors enthusiast. He believes that clear, buzzword-free writing about 3D technologies is a public service.