Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten Dr.-Ing. Frank Gielsdorf technet GmbH Motivation Hinterschneidungen Viele Standpunkte Großer Registrierungsaufwand F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten 2 Motivation Keine Hinterschneidungen F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten 3 Vergleich Panoramascanner Handheldscanner Messprinzip tachymetrisch photogrammetrisch Reichweite 100m 3m ±3mm ... ± 5mm ±1mm ... ±50mm Stativ ja nein Hinterschneidungen ja nein Innere Genauigkeit F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten 4 Testbeispiel Z+F Imager 5006 WC: 58 Frames Dot Product DPI-8 F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten 5 Vergleich Ergebnis Panoramascanner Ergebnis Handheldscanner F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten 6 Registrierung Registrierung mit Targets??? 501 Nein!!! F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten 7 Registrierung Schritt 1: Ebenen-Detektion d n x O n⋅x −d = 0 • Normalenvektor n • Translationsparameter d • Kovarianzmatrix der Parameter F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten 8 Registrierung Schritt 2: Ebenen-Matching Handscan Panoramascan Ausgleichung 609 Ebenenidentitäten σ q20 q0 qx q y p = q z C pp = t x ty t z F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten cov() σ t2z 9 Registrierung Schritt 3: Blockausgleichung Beobachtungen: Transformationsparameter ql, tl Punktkoordinaten Unbekannte: Transformationsparameter qg, tg bezogen auf das globale Datum F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten 10 Ergebnis auf den ersten Blick σt = ± 1 mm σφ = ± 0,001 rad F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten 11 Ergebnis auf den zweiten Blick 2cm 0cm F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten 12 Das Problem • Stabilität der Kalibrierung • Fehlerfortpflanzung der Transformationsparameter (Drift) • Die relative Genauigkeit benachbarter Frames ist höher als die weit auseinanderliegender Frames F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten 13 Exkurs: 2D • 2D-Helmert-Transformation liefert Restklaffungen (Verbesserungen) • Restklaffungen sind Repräsentatnen einer Systematik • Systematik wird modelliert durch Homogenisierung Homogenisierung Für Arme: Restklaffenverteilung Für Profis: Membranmethode 1. Delaunay-Triangulation 2. Einführung von Pseudobeobachtungen 3. Ausgleichung Systra-Ergebnis F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten 14 Die Lösung: 3D-Homogenisierung Einführung von Nachbarschaftsbeobachtungen (Transformationen) F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten 15 Die Lösung: 3D-Homogenisierung Einführung von Ebenenidentitäten 6 Freiheitsgrade bestimmt 3 Freiheitsgrade bestimmt F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten 16 Die Lösung: 3D-Homogenisierung Beobachtungen: • Transformationen zwischen benachbarten Stationen • Transformationen zwischen einzelnen Frames und Panoramascan(s) • Fehlende Freiheitsgrade werden in der Kovarianzmatrix berücksichtigt Netztopologie Ergebnis Ergebnis: • Separate Transformationsparameter für jeden Frame F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten 17 Ergebnis 3D-Homogenisierung Ohne Homogenisierung Mit Homogenisierung 2cm 0cm F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten 18 Zusammenfassung • Handheldscans können über identische Ebenen gut registriert werden • Bei einer Registrierung ohne 3DHomogenisierung verbleiben Klaffungen im cm-Bereich • Mit 3D-Homogenisierung können Handheldscans entzerrt und an Panoramascans „geklebt“ werden F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten 19 Ausblick Baufortschrittsdokumentation t Fortführung im CAD CAD Realität F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten CAD 20 Ausblick Kinematisches Indoor Laserscanning • Referenz aus Targets und/oder stationären Scans • Zerlegung der Trajektorie in „finite Elemente“ p3dsystems • Ebenen-DetektionEbenenMatchingBlockausgleichung (Scantra) • Verbesserung der Trajektorie F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten 21 Frage... ...Wer macht so was? F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten 22 technet GmbH Nationalstadion - Peking Scanregistrierung Allianz Arena I - München Katasteranalyse, Homogenisierung Geodätische Ausgleichungsrechnung F. Gielsdorf: Gemeinsame Registrierung von Panorama- und Handscannerdaten 23
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