AutoScan – Entwicklung eines autonomen Vermessungssystems für millimetergenaue 4D-Scans von Räumen/Gebäuden

Projektbeschreibung

Im Projekt „Autoscan” wurde ein System entwickelt, welches fähig ist, die Umgebung in Innenräumen automatisiert zu rekonstruieren. Im Rahmen des Projektes ist ein lauffähiges Gesamtsystem entstanden, das einen proof-of-concept darstellt. Darüber hinaus wurden in der zweiten Hälfte des Projektes in einer Simulationsumgebung (RTABMap) Optimierungen für die Praxistauglichkeit untersucht, da in dieser Umgebung zahlreiche Parameter sehr schnell konfiguriert werden können und so realitätsnah optimale Einstellungen für die relevanten Algorithmen und Sensoren gefunden werden können. Mit einem Lighthouse-System wurden bei Messungen unter Realbedingungen zeitgleich mit der zu prüfenden Messung Ground Truth Daten aufgenommen, die die Erstellung einer Fehlermetrik erlauben. Für eine automatisierte Vermessung wurde außerdem Pfadplanungsalgorithmen (3D-A*) auf der Basis von 3D-Voxel-Grids entwickelt, die durch die maximale zu erwartende Entropie noch nicht explorierter Bereiche gesteuert werden.

Für eine automatisierte Vermessung oder auch eine händische Vermessung durch Personen sind Hinweise sehr interessant, die eine Einschätzung geben, wie gut der gewählte Pfad im Hinblick auf die zu erwartende Genauigkeit der Messung ist. Hierfür wurde ein System entwickelt, das die Kumulation des Fehlers schätzt und Hinweise dazu gibt, wann ein „Loop“ geschlossen werden sollte, damit das Wiederfinden eines bekannten Punktes zur Fehlerelimination verwendet werden kann („loop closure“). Die Grafik unten zeigt eine Bewertung des gewählten Weges.

Die Leistungsfähigkeit und Genauigkeit des Systems zeigen die Screenshots unten. Dabei wurde ein Ausschnitt eines Hochschulgebäudes vermessen unter gleichzeitigem Einsatz des oben genannten Lighthouse-Systems.      

Im linken Teil des Screenshots ist dabei die erzeugte 3D-Map, die geschätzten Posen (türkis) sowie die tatsächlichen Posen (grau) zu sehen. Die tatsächlichen Posen (Ground Truth) wurden mit dem Lighthouse-System ermittelt. Im rechten Teilbild sieht der Anwender wie „gut“ seine aktuelle Messung verläuft. Umso größer zum Beispiel der rot-grüne Balken (links oben im rechten Teilbild) in Richtung rot läuft, umso wichtiger ist es für neue Loop-Closures zu sorgen. Diese können gefunden werden, wenn bereits erkannte „gute“ Features des bereits vermessenen Bereiches nochmalig im Sinne eines Kreises ins Kamerabild geholt werden. Um diese leicht zu finden, werden Sie im Realbild (rechtes Teilbild oben mittig) gelb gekennzeichnet.

Damit wurden Messergebnisse erzielt, die mit dem gegebenen Input (Genauigkeit und Robustheit der verwendeten Kameras) nicht mehr verbessert werden können.