Verbesserung der Präzision in komplexen Umgebungen
Während die direkte Georeferenzierung (DG) die primäre Methode zur Erstellung von Karten in Außenbereichen ist, wird sie selten in Innenräumen oder in Umgebungen mit starken GNSS-Einschränkungen eingesetzt. DG funktioniert, indem INS-Daten (Position und Orientierung) mit Sensordaten (wie LiDAR oder Kamerabilder) kombiniert werden, um die Position beobachteter Objekte genau zu bestimmen, ohne auf zahlreiche vorab vermessene Passpunkte (GCPs) angewiesen zu sein.
Da GNSS in Innenräumen jedoch nicht verfügbar ist, kann die traditionelle direkte Georeferenzierung in vollständig geschlossenen Räumen nicht angewendet werden. In vielen Fällen wird die Kartierung hybrid durchgeführt und deckt sowohl Innen- als auch Außenbereiche ab.
Während sich die meisten Menschen in solchen Szenarien auf konventionelle Indoor-Mapping-Technologien verlassen, kann die Auswahl des richtigen INS und der richtigen Post-Processing-Software die Vorteile der direkten Georeferenzierung auf diese Anwendungsfälle ausweiten. Durch die Integration eines hochpräzisen INS mit geringer Drift mit fortschrittlicher Post-Processing-Software ist es möglich, eine genaue, direkt georeferenzierte Lösung über längere Zeiträume aufrechtzuerhalten. Wahrnehmungsbasierte Algorithmen wie SLAM können diese präzise Positionierung direkt nutzen, um die Genauigkeit der Kartierung weiter zu verbessern.
Dieser Ansatz ermöglicht die Erstellung von Innenraumkarten, die vollständig auf eine absolute Positionierungslösung und ein Koordinatenreferenzsystem (Datum) ausgerichtet sind. Infolgedessen werden die Arbeitsabläufe verbessert und die Zusammenarbeit wird durch die Gewährleistung der räumlichen Konsistenz zwischen Indoor- und Outdoor-Datensätzen verbessert.
Inertiale Systeme für Indoor-Mapping-Lösungen
In reinen Innenräumen, in denen GNSS nicht verfügbar ist, basiert die Kartierung auf Inertial Measurement Units (IMUs) in Kombination mit wahrnehmungsbasierten Algorithmen wie Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). Im Gegensatz zur traditionellen direkten Georeferenzierung ist dieser Ansatz nicht von GNSS abhängig, sondern verwendet IMU-Daten zusammen mit LiDAR, Kameras oder Tiefensensoren, um eine genaue Positionierung aufrechtzuerhalten.
SLAM funktioniert, indem es kontinuierlich die Umgebung kartiert und gleichzeitig die Position des Systems innerhalb dieser Umgebung schätzt. SLAM allein kann jedoch unter Drift leiden, insbesondere in feature-armen Gebieten oder dynamischen Umgebungen. High-End-IMUs spielen eine entscheidende Rolle bei der Stabilisierung der SLAM-basierten Kartierung und gewährleisten eine konsistente Bewegungsverfolgung, selbst wenn visuelle Eingaben unzuverlässig sind. Durch die Integration einer hochpräzisen IMU mit geringer Drift ist es möglich, die SLAM-Leistung in Indoor-Mapping-Anwendungen zu verbessern.
Tatsächlich reduziert die IMU die Drifterfassung, hält die genaue Positionierung über längere Zeiträume aufrecht und verbessert die Zuverlässigkeit bei schlechten Sichtverhältnissen, wie z. B. in dunklen Räumen oder featurelosen Fluren. Diese Kombination ermöglicht die Erstellung genauer Innenraumkarten, die räumlich konsistent und gut auf externe Datensätze ausgerichtet bleiben.
Infolgedessen werden die Arbeitsabläufe rationalisiert und die kollaborative Kartierung verbessert, selbst in vollständig GNSS-abgelehnten Umgebungen.
Unsere Lösungen für die Innenraumkartierung
Unsere Produkte für Bewegung und Navigation sind für die nahtlose Integration in Indoor-Mapping-Systeme konzipiert. Unsere hochmodernen Inertialsysteme bieten die Genauigkeit und Zuverlässigkeit, die für die Erstellung hochwertiger Indoor-Karten erforderlich sind, selbst in den anspruchsvollsten Umgebungen.
Ob Sie mobile Roboter oder tragbare Systeme für die Innenraumkartierung verwenden, unsere Produkte bieten die Präzision, Leistung und den Workflow, die für die Erstellung genauer Karten erforderlich sind.
Unsere Systeme eignen sich ideal für eine Reihe von Anwendungen, darunter industrielle Inspektionen, Facility Management, Notfallmaßnahmen und mehr.
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Fallstudien
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Von Lagerrobotern, die durch komplexe Einrichtungen navigieren, bis hin zu Drohnen, die genaue 3D-Innenraumkarten von Innenräumen erstellen, unsere Produkte haben maßgeblich zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von Kartierungsprojekten beigetragen.
Sehen Sie sich Beispiele aus der Praxis an, wie unsere Systeme in Aktion treten. Lesen Sie unsere Fallstudien, um zu verstehen, wie SBG Systems Präzision und Zuverlässigkeit in Ihre Indoor-Mapping-Lösungen bringen kann.
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Haben Sie Fragen?
Neugierig, wie Indoor-Mapping-Systeme funktionieren? Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie Inertialsysteme zu einer genauen Kartierung in GNSS-abgelehnten Umgebungen beitragen?
Unser FAQ-Bereich behandelt die häufigsten Fragen zu Indoor-Mapping-Systemen, einschließlich Informationen zu den beteiligten Technologien, Best Practices und zur Integration unserer Produkte in Ihre Lösungen.
Was ist ein Indoor-Positionierungssystem?
Ein Indoor Positioning System (IPS) ist eine spezielle Technologie, die die Standorte von Objekten oder Personen in geschlossenen Räumen, wie z. B. Gebäuden, genau identifiziert, wo GNSS-Signale schwach oder nicht vorhanden sein können. IPS verwendet verschiedene Techniken, um präzise Positionsinformationen in Umgebungen wie Einkaufszentren, Flughäfen, Krankenhäusern und Lagerhallen zu liefern.
IPS kann verschiedene Technologien zur Standortbestimmung nutzen, darunter:
- Wi-Fi: Nutzt die Signalstärke und Triangulation von mehreren Zugangspunkten zur Positionsschätzung.
- Bluetooth Low Energy (BLE): Verwendet Beacons, die Signale an Geräte in der Nähe zur Ortung senden.
- Ultraschall: Nutzt Schallwellen zur genauen Standorterkennung, oft mit Sensoren mobiler Geräte.
- RFID (Radio-Frequency Identification): Beinhaltet die Anbringung von Tags an Objekten zur Echtzeitverfolgung.
- Inertiale Messeinheiten (IMUs): Diese Sensoren überwachen Bewegung und Orientierung und verbessern die Positionsgenauigkeit in Kombination mit anderen Methoden.
Eine detaillierte digitale Karte des Innenraums ist für eine genaue Positionierung unerlässlich, während mobile Geräte oder spezielle Geräte Signale von der Positionierungsinfrastruktur erfassen.
IPS verbessert die Navigation, verfolgt Vermögenswerte, unterstützt Rettungsdienste, analysiert das Einzelhandelsverhalten und integriert sich in intelligente Gebäudesysteme, wodurch die betriebliche Effizienz erheblich verbessert wird, wo herkömmliches GNSS versagt.
Was ist SLAM?
SLAM, was für Simultaneous Localization and Mapping steht, ist eine Rechentechnik, die in der Robotik und Computer Vision verwendet wird, um eine Karte einer unbekannten Umgebung zu erstellen und gleichzeitig den Standort eines Agenten innerhalb dieser Umgebung zu verfolgen. Dies ist besonders nützlich in Szenarien, in denen GNSS nicht verfügbar ist, z. B. in Innenräumen oder in dichten städtischen Gebieten.
SLAM-Systeme bestimmen die Position und Orientierung des Agenten in Echtzeit. Dies beinhaltet die Verfolgung der Bewegung des Roboters oder Geräts, während er sich durch die Umgebung bewegt. Während sich der Agent bewegt, erstellt das SLAM-System eine Karte der Umgebung. Dies kann eine 2D- oder 3D-Darstellung sein, die das Layout, Hindernisse und Merkmale der Umgebung erfasst.
Diese Systeme verwenden oft mehrere Sensoren, wie z. B. Kameras, LiDAR oder Inertial Measurement Units (IMUs), um Daten über die Umgebung zu sammeln. Diese Daten werden kombiniert, um die Genauigkeit sowohl der Lokalisierung als auch der Kartierung zu verbessern.
SLAM-Algorithmen verarbeiten die eingehenden Daten, um die Karte und den Standort des Agenten kontinuierlich zu aktualisieren. Dies beinhaltet komplexe mathematische Berechnungen, einschließlich Filter- und Optimierungstechniken.
Was ist Photogrammetrie?
Photogrammetrie ist die Wissenschaft und Technik, mit der anhand von Fotografien Entfernungen, Dimensionen und Merkmale von Objekten oder Umgebungen gemessen und kartiert werden. Durch die Analyse überlappender Bilder, die aus verschiedenen Winkeln aufgenommen wurden, ermöglicht die Photogrammetrie die Erstellung von genauen 3D-Modellen, Karten oder Messungen. Dieser Prozess funktioniert, indem gemeinsame Punkte in mehreren Fotografien identifiziert und ihre Positionen im Raum mithilfe von Triangulationsprinzipien berechnet werden.
Die Photogrammetrie findet breite Anwendung in verschiedenen Bereichen, wie z. B.:
- Photogrammetrische topografische Kartierung: Erstellung von 3D-Karten von Landschaften und Stadtgebieten.
- Architektur und Ingenieurwesen: Für Baudokumentation und Strukturanalyse.
- Photogrammetrie in der Archäologie: Dokumentation und Rekonstruktion von Stätten und Artefakten.
- Luftgestützte photogrammetrische Vermessung: Für Landvermessung und Bauplanung.
- Forst- und Landwirtschaft: Überwachung von Feldfrüchten, Wäldern und Landnutzungsänderungen.
Wenn die Photogrammetrie mit modernen Drohnen oder UAVs (unbemannten Luftfahrzeugen) kombiniert wird, ermöglicht sie die schnelle Erfassung von Luftbildern und ist somit ein effizientes Werkzeug für groß angelegte Vermessungs-, Bau- und Umweltüberwachungsprojekte.
Was ist ein LiDAR?
Ein LiDAR (Light Detection and Ranging) ist eine Fernerkundungstechnologie, die Laserlicht verwendet, um Entfernungen zu Objekten oder Oberflächen zu messen. Durch das Aussenden von Laser-Pulsen und das Messen der Zeit, die das Licht benötigt, um nach dem Auftreffen auf ein Ziel zurückzukehren, kann LiDAR präzise, dreidimensionale Informationen über die Form und die Eigenschaften der Umgebung erzeugen. Es wird häufig verwendet, um hochauflösende 3D-Karten der Erdoberfläche, von Strukturen und Vegetation zu erstellen.
LiDAR-Systeme werden in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter:
- Topografische Kartierung: Zur Vermessung von Landschaften, Wäldern und städtischen Umgebungen.
- Autonome Lidar-Fahrzeuge: Für Navigation und Hinderniserkennung.
- Landwirtschaft: Zur Überwachung von Feldfrüchten und Feldbedingungen.
- Umweltüberwachung: Für Hochwassermodellierung, Küstenerosion und mehr.
LiDAR-Sensoren können auf Drohnen, Flugzeugen oder Fahrzeugen montiert werden und ermöglichen eine schnelle Datenerfassung über große Gebiete. Die Technologie wird für ihre Fähigkeit geschätzt, detaillierte, genaue Messungen auch in anspruchsvollen Umgebungen wie dichten Wäldern oder unwegsamem Gelände zu liefern.