Technet zeigt wie wirtschaftlich die Registrierung von Punktwolken über natürliche Flächen ist – das Auffinden von Messfehlern inklusive
Mit der immer stärkeren Verbreitung der Laserscanning-Technologie geht einher, dass die Größe der Projekte anwächst. Projekte mit mehr als 1.000 Scans sind an der Tagesordnung und solche mit mehr als 5.000 Scans inzwischen keine Seltenheit. Fragt man Praktiker, welches denn die zeitraubendste Tätigkeit bei der Registrierung solch großer Projekte ist, bekommt man immer wieder die Antwort, dass die Suche nach Fehlern und Widersprüchen mitunter mehr Zeit in Anspruch nimmt als die Messung vor Ort.
Häufig zeigen sich diese Widersprüche erst in der registrierten Punktwolke. Da sind dann plötzlich ganze Gebäudeteile verschwenkt oder versetzt. „Diese Erscheinungen sind meistens Folge einer unkontrollierten Fehlerfortpflanzung und die Suche nach der eigentlichen Ursache gestaltet sich häufig zu einer aufwändigen Detektivarbeit“, sagt Frank Gielsdorf von dem Berliner Unternehmen Technet. Und je größer und komplexer die Projekte werden, desto größer wird auch die Wahrscheinlichkeit für Widersprüche in den Messungen.
Bisherige Verfahren sind kostenträchtig
Aufnahme des Münchner Rathauses: Das Programm Scantra nutzt einzelne Ebenen für die Registrierung einer Punktwolke und sorgt so auch für Fehlererkennung. Foto: Technet GmbH
Noch immer verlangen viele Auftraggeber explizit eine Messungskonfiguration, die es ermöglicht, jeden einzelnen Scan separat über Targets zu registrieren. Doch dies berücksichtigt nicht den neuesten Stand der Technik. „Das ist in etwa so, als würde man ein Pferd vor ein Auto spannen, weil von diesem bekannt ist, dass es einen Wagen ziehen kann, während man den neumodischen Motor noch nicht ausprobiert hat“, beschreibt Gielsdorf. „Vom wirtschaftlichen Standpunkt aus betrachtet sei diese Methode nicht zu vertreten und technisch völlig unnötig.”
Mit Scantra bietet Technet eine Software, die eine klassische, sequentielle Berechnungsweise bei großen Scanprojekten überflüssig macht. Sie basiert auf einer Mess- und Rechenstrategie, die redundante Informationen innerhalb der Scans (vor allem Flächen) nutzt, um unnötige Aufwände für die Einmessung von Targets zu vermeiden. Scantra basiert auf der Theorie der Ausgleichungsrechnung. Jahrzehntelange Erfahrungen auf den Gebieten der geodätischen Netzausgleichung und Deformationsanalyse wurden hier auf die Laserscanningtechnologie übertragen. So werden nur noch wenige Targets benötigt, um den Verbund von Scans in einem übergeordneten Koordinatensystem zu referenzieren.
Neben der Registrierung ohne Targets löst Scantra das Problem der unkontrollierten Fehlerfortpflanzung. Grundlage dafür sind zwei methodische Ansätze: Redundanz und Ausgleichungsrechnung. Die Idee hinter dem Redundanzverfahren lässt sich an einem stark vereinfachten Beispiel erläutern: Wird eine Strecke einmal gemessen, gibt es keinerlei Kontrolle über einen möglichen Fehler. Wird zweimal gemessen, kann zwar ein Widerspruch aufgedeckt werden, welcher der falsche oder der richtige Messwert ist, lässt sich aber nicht bestimmen. „Erst wenn ich die Strecke dreimal messe, kann ich den fehlerhaften Messwert eindeutig herausfiltern“, so Gielsdorf.
Das zweite Element der Ausgleichsrechnung ist komplexer. Sie ist ein mathematisches Werkzeug, das die oben beschriebene Grundidee auf komplexe geometrische Zusammenhänge überträgt. Bei hinreichender Redundanz der Messungen erlaubt sie es, Fehler und Widersprüche schnell aufzudecken und auf diese Weise viel Zeit zu sparen. „Ein sehr angenehmer Nebeneffekt ist, dass man eindeutige Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsmaße erhält, mit denen man die Qualität des Ergebnisses gegenüber dem Auftraggeber nachweisen kann“, so Gielsdorf.
Einzelne Schritte des Algorithmus
Der Algorithmus basiert auf einer Stationsausgleichung mit den Schritten Ebenen-Detektion, Ebenen-Matching und Blockausgleichung. Bei der Ebenen- Detektion werden ohne Eingreifen des Bearbeiters in den Scans vorhandene Ebenen detektiert. Das Ebenen-Matching findet identische Ebenen in benachbarten Scans und erzeugt Transformationsparameter für diese Nachbarschaft. „Die Genauigkeit einer solchen Nachbarschaftstransformation ist in etwa eine Zehnerpotenz besser als die einer Registrierung über Targets“, beschreibt Gielsdorf. Der letzte Schritt des Ausgleichungsprozesses ist die Blockausgleichung, in welcher die Nachbarschaftstransformationen und die Anschlusstargets verarbeitet werden.
Diese Strategie der Stationsausgleichung erlaubt nach Angaben von Technet auch die Ausgleichung von Projekten mit mehreren tausend Scans in einem Guss, wobei die Rechenzeit der Blockausgleichung bei einigen Sekunden liegt. Durch diese kurze Rechenzeit können Widersprüche in einem alternierenden Prozess (Blockausgleichung-Korrektur- Blockausgleichung usw.) sukzessive lokalisiert und eliminiert werden. Fehlerhafte Nachbarschaftstransformationen oder Targets können anhand normierter Verbesserungen leicht erkannt werden.
Praxis mit 6.000 Scans
Ein Praxisbeispiel für die Anwendung dieser Technologie ist das Aufmaß des Münchener Rathauses, welches durch das Ingenieurbüro Z&M 3D WELT realisiert wurde. Dieses Projekt umfasste mehr als 6.000 Scans auf einer Fläche von 56.750 Quadratmetern in neun Geschossen. Die gegenseitige Registrierung der Scans erfolgte über die Ebenen-Technologie von Scantra. Targets dienten im Wesentlichen nur dem Anschluss an das übergeordnete Koordinatensystem.
Auch für kleine Projekte bringt der weitgehende Verzicht auf Passmarken große Vorteile. So berichtet Ulrich Schreyer von der techscan GmbH aus Fellbach: „Das Aufmaß von drei leeren Fabrikhallen mit 27 Scans war in drei Stunden erledigt. Für die Registrierung mit Scantra wurden 35 Nachbarschaften definiert. Nach dem automatischen Durchlauf (Ebenen-Detektion und Ebenen- Matching), der nur 15 Minuten gedauert hat, mussten lediglich drei Nachbarschaften manuell nachbearbeitet werden.“