TY - THES A1 - Schauer Marin Rodrigues, Johannes T1 - Detecting Changes and Finding Collisions in 3D Point Clouds : Data Structures and Algorithms for Post-Processing Large Datasets T1 - Erkennen von Änderungen und Finden von Kollisionen in 3D Punktwolken N2 - Affordable prices for 3D laser range finders and mature software solutions for registering multiple point clouds in a common coordinate system paved the way for new areas of application for 3D point clouds. Nowadays we see 3D laser scanners being used not only by digital surveying experts but also by law enforcement officials, construction workers or archaeologists. Whether the purpose is digitizing factory production lines, preserving historic sites as digital heritage or recording environments for gaming or virtual reality applications -- it is hard to imagine a scenario in which the final point cloud must also contain the points of "moving" objects like factory workers, pedestrians, cars or flocks of birds. For most post-processing tasks, moving objects are undesirable not least because moving objects will appear in scans multiple times or are distorted due to their motion relative to the scanner rotation. The main contributions of this work are two postprocessing steps for already registered 3D point clouds. The first method is a new change detection approach based on a voxel grid which allows partitioning the input points into static and dynamic points using explicit change detection and subsequently remove the latter for a "cleaned" point cloud. The second method uses this cleaned point cloud as input for detecting collisions between points of the environment point cloud and a point cloud of a model that is moved through the scene. Our approach on explicit change detection is compared to the state of the art using multiple datasets including the popular KITTI dataset. We show how our solution achieves similar or better F1-scores than an existing solution while at the same time being faster. To detect collisions we do not produce a mesh but approximate the raw point cloud data by spheres or cylindrical volumes. We show how our data structures allow efficient nearest neighbor queries that make our CPU-only approach comparable to a massively-parallel algorithm running on a GPU. The utilized algorithms and data structures are discussed in detail. All our software is freely available for download under the terms of the GNU General Public license. Most of the datasets used in this thesis are freely available as well. We provide shell scripts that allow one to directly reproduce the quantitative results shown in this thesis for easy verification of our findings. N2 - Kostengünstige Laserscanner und ausgereifte Softwarelösungen um mehrere Punktwolken in einem gemeinsamen Koordinatensystem zu registrieren, ermöglichen neue Einsatzzwecke für 3D Punktwolken. Heutzutage werden 3D Laserscanner nicht nur von Expert*innen auf dem Gebiet der Vermessung genutzt sondern auch von Polizist*innen, Bauarbeiter*innen oder Archäolog*innen. Unabhängig davon ob der Einsatzzweck die Digitalisierung von Fabrikanlagen, der Erhalt von historischen Stätten als digitaler Nachlass oder die Erfassung einer Umgebung für Virtual Reality Anwendungen ist - es ist schwer ein Szenario zu finden in welchem die finale Punktwolke auch Punkte von sich bewegenden Objekten enthalten soll, wie zum Beispiel Fabrikarbeiter*innen, Passant*innen, Autos oder einen Schwarm Vögel. In den meisten Bearbeitungsschritten sind bewegte Objekte unerwünscht und das nicht nur weil sie in mehrmals im gleichen Scan vorkommen oder auf Grund ihrer Bewegung relativ zur Scanner Rotation verzerrt gemessen werden. Der Hauptbeitrag dieser Arbeit sind zwei Nachverarbeitungsschritte für registrierte 3D Punktwolken. Die erste Methode ist ein neuer Ansatz zur Änderungserkennung basierend auf einem Voxelgitter, welche es erlaubt die Eingabepunktwolke in statische und dynamische Punkte zu segmentieren. Die zweite Methode nutzt die gesäuberte Punktwolke als Eingabe um Kollisionen zwischen Punkten der Umgebung mit der Punktwolke eines Modells welches durch die Szene bewegt wird zu erkennen. Unser Vorgehen für explizite Änderungserkennung wird mit dem aktuellen Stand der Technik unter Verwendung verschiedener Datensätze verglichen, inklusive dem populären KITTI Datensatz. Wir zeigen, dass unsere Lösung ähnliche oder bessere F1-Werte als existierende Lösungen erreicht und gleichzeitig schneller ist. Um Kollisionen zu finden erstellen wir kein Polygonnetz sondern approximieren die Punkte mit Kugeln oder zylindrischen Volumen. Wir zeigen wie unsere Datenstrukturen effiziente Nächste-Nachbarn-Suche erlaubt, die unsere CPU Lösung mit einer massiv-parallelen Lösung für die GPU vergleichbar macht. Die benutzten Algorithmen und Datenstrukturen werden im Detail diskutiert. Die komplette Software ist frei verfügbar unter den Bedingungen der GNU General Public license. Die meisten unserer Datensätze die in dieser Arbeit verwendet wurden stehen ebenfalls zum freien Download zur Verfügung. Wir publizieren ebenfalls all unsere Shell-Skripte mit denen die quantitativen Ergebnisse die in dieser Arbeit gezeigt werden reproduziert und verifiziert werden können. T3 - Forschungsberichte in der Robotik = Research Notes in Robotics - 20 KW - Punktwolke KW - Änderungserkennung KW - 3d point clouds KW - collision detection KW - change detection KW - k-d tree KW - Dreidimensionale Bildverarbeitung Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-214285 SN - 978-3-945459-32-4 ER - TY - THES A1 - Pfitzner, Christian T1 - Visual Human Body Weight Estimation with Focus on Clinical Applications T1 - Optische Körpergewichtsschätzung für medizinische Anwendungen N2 - It is the aim of this thesis to present a visual body weight estimation, which is suitable for medical applications. A typical scenario where the estimation of the body weight is essential, is the emergency treatment of stroke patients: In case of an ischemic stroke, the patient has to receive a body weight adapted drug, to solve a blood clot in a vessel. The accuracy of the estimated weight influences the outcome of the therapy directly. However, the treatment has to start as early as possible after the arrival at a trauma room, to provide sufficient treatment. Weighing a patient takes time, and the patient has to be moved. Furthermore, patients are often not able to communicate a value for their body weight due to their stroke symptoms. Therefore, it is state of the art that physicians guess the body weight. A patient receiving a too low dose has an increased risk that the blood clot does not dissolve and brain tissue is permanently damaged. Today, about one-third gets an insufficient dosage. In contrast to that, an overdose can cause bleedings and further complications. Physicians are aware of this issue, but a reliable alternative is missing. The thesis presents state-of-the-art principles and devices for the measurement and estimation of body weight in the context of medical applications. While scales are common and available at a hospital, the process of weighing takes too long and can hardly be integrated into the process of stroke treatment. Sensor systems and algorithms are presented in the section for related work and provide an overview of different approaches. The here presented system -- called Libra3D -- consists of a computer installed in a real trauma room, as well as visual sensors integrated into the ceiling. For the estimation of the body weight, the patient is on a stretcher which is placed in the field of view of the sensors. The three sensors -- two RGB-D and a thermal camera -- are calibrated intrinsically and extrinsically. Also, algorithms for sensor fusion are presented to align the data from all sensors which is the base for a reliable segmentation of the patient. A combination of state-of-the-art image and point cloud algorithms is used to localize the patient on the stretcher. The challenges in the scenario with the patient on the bed is the dynamic environment, including other people or medical devices in the field of view. After the successful segmentation, a set of hand-crafted features is extracted from the patient's point cloud. These features rely on geometric and statistical values and provide a robust input to a subsequent machine learning approach. The final estimation is done with a previously trained artificial neural network. The experiment section offers different configurations of the previously extracted feature vector. Additionally, the here presented approach is compared to state-of-the-art methods; the patient's own assessment, the physician's guess, and an anthropometric estimation. Besides the patient's own estimation, Libra3D outperforms all state-of-the-art estimation methods: 95 percent of all patients are estimated with a relative error of less than 10 percent to ground truth body weight. It takes only a minimal amount of time for the measurement, and the approach can easily be integrated into the treatment of stroke patients, while physicians are not hindered. Furthermore, the section for experiments demonstrates two additional applications: The extracted features can also be used to estimate the body weight of people standing, or even walking in front of a 3D camera. Also, it is possible to determine or classify the BMI of a subject on a stretcher. A potential application for this approach is the reduction of the radiation dose of patients being exposed to X-rays during a CT examination. During the time of this thesis, several data sets were recorded. These data sets contain the ground truth body weight, as well as the data from the sensors. They are available for the collaboration in the field of body weight estimation for medical applications. N2 - Diese Arbeit zeigt eine optische Körpergewichtsschätzung, welche für medizinische Anwendungen geeignet ist. Ein gängiges Szenario, in dem eine Gewichtsschätzung benötigt wird, ist die Notfallbehandlung von Schlaganfallpatienten: Falls ein ischämischer Schlaganfall vorliegt, erhält der Patient ein auf das Körpergewicht abgestimmtes Medikament, um einen Thrombus in einem Gefäß aufzulösen. Die Genauigkeit der Gewichtsschätzung hat direkten Einfluss auf den Erfolg der Behandlung. Hinzu kommt, dass die Behandlung so schnell wie möglich nach der Ankunft im Krankenhaus erfolgen muss, um eine erfolgreiche Behandlung zu garantieren. Das Wiegen eines Patienten ist zeitaufwändig und der Patient müsste hierfür bewegt werden. Des Weiteren können viele Patienten aufgrund des Schlaganfalls nicht ihr eigenes Gewicht mitteilen. Daher ist es heutzutage üblich, dass Ärzte das Gewicht schätzen. Erhält ein Patient eine zu geringe Dosis, steigt das Risiko, dass sich der Thrombus nicht auflöst und das Gehirngewebe dauerhaft geschädigt bleibt. Eine Überdosis kann dagegen zu Blutungen und weiteren Komplikationen führen. Ein Drittel der Patienten erhält heutzutage eine unzureichende Dosis. Ärzte sind sich dessen bewusst, aber derzeit gibt es kein alternatives Vorgehen. Diese Arbeit präsentiert Elemente und Geräte zur Messung und Schätzung des Körpergewichts, die im medizinischen Umfeld verwendet werden. Zwar sind Waagen im Krankenhaus üblich, aufgrund des engen Zeitfensters für die Behandlung können sie aber nur schlecht in den Behandlungsablauf von Schlaganfallpatienten integriert werden. Der Abschnitt zum Stand der Technik zeigt verschiedene Sensorsysteme und Algorithmen. Das hier gezeigte System -- genannt Libra3D -- besteht aus einem Computer im Behandlungsraum, sowie den in der Decke integrierten optischen Sensoren. Für die Gewichtsschätzung befindet sich der Patient auf einer Liege im Blickfeld der Sensoren. Die drei Sensoren -- zwei RGB-D- und einer Wärmebildkamera -- sind intrinsisch und extrinsisch kalibriert. Des Weiteren werden Algorithmen zur Sensorfusion vorgestellt, welche die Daten für eine erfolgreiche Segmentierung des Patienten zusammenführen. Eine Kombination aus verschiedenen gängigen Bildverarbeitungs- und Punktwolken-Algorithmen lokalisiert den Patienten auf der Liege. Die Herausforderung in diesem Szenario mit dem Patienten auf dem Bett sind ständige Veränderungen, darunter auch andere Personen oder medizinische Geräte im Sichtfeld. Nach der erfolgreichen Segmentierung werden Merkmale von der Punktwolke des Patienten extrahiert. Diese Merkmale beruhen auf geometrischen und statistischen Eigenschaften und bieten robuste Werte für das nachfolgende maschinelle Lernverfahren. Die Schätzung des Gewichts basiert letztlich auf einem zuvor trainierten künstlichen neuronalen Netz. Das Kapitel zu den Experimenten zeigt verschiedene Kombinationen von Werten aus dem Merkmalsvektor. Zusätzlich wird der Ansatz mit Methoden aus dem Stand der Technik verglichen: der Schätzung des Patienten, des Arztes, und einer anthropometrischen Schätzung. Bis auf die eigene Schätzung des Patienten übertrifft Libra3D hierbei alle anderen Methoden: 95 Prozent aller Schätzungen weisen einen relativen Fehler von weniger als 10 Prozent zum realen Körpergewicht auf. Dabei benötigt das System wenig Zeit für eine Messung und kann einfach in den Behandlungsablauf von Schlaganfallpatienten integriert werden, ohne Ärzte zu behindern. Des Weiteren zeigt der Abschnitt für Experimente zwei weitere Anwendungen: Die extrahierten Merkmale können dazu verwendet werden das Gewicht von stehenden und auch laufenden Personen zu schätzen, die sich vor einer 3D-Kamera befinden. Darüber hinaus ist es auch möglich den BMI von Patienten auf einer Liege zu bestimmen. Diese kann die Strahlenexposition bei CT-Untersuchungen beispielsweise verringern. Während dieser Dissertation sind einige Datensätze entstanden. Sie enthalten das reale Gewicht, sowie die dazugehörigen Sensordaten. Die Datensätze sind für die Zusammenarbeit im Bereich der Körpergewichtsschätzung für medizinische Anwendungen verfügbar. T3 - Forschungsberichte in der Robotik = Research Notes in Robotics - 18 KW - Punktwolke KW - Maschinelles Lernen KW - Schlaganfall KW - Körpergewicht KW - Bildverarbeitung KW - 3D Point Cloud Processing KW - Image Processing KW - Stroke KW - Human Body Weight KW - Kinect KW - Machine Learning KW - Sensor Fusion KW - Segmentation KW - Perception Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-174842 SN - 978-3-945459-27-0 (online) ER - TY - THES A1 - Borrmann, Dorit T1 - Multi-modal 3D mapping - Combining 3D point clouds with thermal and color information T1 - Multi-modale 3D-Kartierung - Kombination von 3D-Punktwolken mit Thermo- und Farbinformation N2 - Imagine a technology that automatically creates a full 3D thermal model of an environment and detects temperature peaks in it. For better orientation in the model it is enhanced with color information. The current state of the art for analyzing temperature related issues is thermal imaging. It is relevant for energy efficiency but also for securing important infrastructure such as power supplies and temperature regulation systems. Monitoring and analysis of the data for a large building is tedious as stable conditions need to be guaranteed for several hours and detailed notes about the pose and the environment conditions for each image must be taken. For some applications repeated measurements are necessary to monitor changes over time. The analysis of the scene is only possible through expertise and experience. This thesis proposes a robotic system that creates a full 3D model of the environment with color and thermal information by combining thermal imaging with the technology of terrestrial laser scanning. The addition of a color camera facilitates the interpretation of the data and allows for other application areas. The data from all sensors collected at different positions is joined in one common reference frame using calibration and scan matching. The first part of the thesis deals with 3D point cloud processing with the emphasis on accessing point cloud data efficiently, detecting planar structures in the data and registering multiple point clouds into one common coordinate system. The second part covers the autonomous exploration and data acquisition with a mobile robot with the objective to minimize the unseen area in 3D space. Furthermore, the combination of different modalities, color images, thermal images and point cloud data through calibration is elaborated. The last part presents applications for the the collected data. Among these are methods to detect the structure of building interiors for reconstruction purposes and subsequent detection and classification of windows. A system to project the gathered thermal information back into the scene is presented as well as methods to improve the color information and to join separately acquired point clouds and photo series. A full multi-modal 3D model contains all the relevant geometric information about the recorded scene and enables an expert to fully analyze it off-site. The technology clears the path for automatically detecting points of interest thereby helping the expert to analyze the heat flow as well as localize and identify heat leaks. The concept is modular and neither limited to achieving energy efficiency nor restricted to the use in combination with a mobile platform. It also finds its application in fields such as archaeology and geology and can be extended by further sensors. N2 - Man stelle sich eine Technologie vor, die automatisch ein vollständiges 3D-Thermographiemodell einer Umgebung generiert und Temperaturspitzen darin erkennt. Zur besseren Orientierung innerhalb des Modells ist dieses mit Farbinformationen erweitert. In der Analyse temperaturrelevanter Fragestellungen sind Thermalbilder der Stand der Technik. Darunter fallen Energieeffizienz und die Sicherung wichtiger Infrastruktur, wie Energieversorgung und Systeme zur Temperaturregulierung. Die Überwachung und anschließende Analyse der Daten eines großen Gebäudes ist aufwändig, da über mehrere Stunden stabile Bedingungen garantiert und detaillierte Aufzeichnungen über die Aufnahmeposen und die Umgebungsverhältnisse für jedes Wärmebild erstellt werden müssen. Einige Anwendungen erfordern wiederholte Messungen, um Veränderungen über die Zeit zu beobachten. Eine Analyse der Szene ist nur mit Erfahrung und Expertise möglich. Diese Arbeit stellt ein Robotersystem vor, das durch Kombination von Thermographie mit terrestrischem Laserscanning ein vollständiges 3D Modell der Umgebung mit Farb- und Temperaturinformationen erstellt. Die ergänzende Farbkamera vereinfacht die Interpretation der Daten und eröffnet weitere Anwendungsfelder. Die an unterschiedlichen Positionen aufgenommenen Daten aller Sensoren werden durch Kalibrierung und Scanmatching in einem gemeinsamen Bezugssystem zusammengefügt. Der erste Teil der Arbeit behandelt 3D-Punktwolkenverarbeitung mit Schwerpunkt auf effizientem Punktzugriff, Erkennung planarer Strukturen und Registrierung mehrerer Punktwolken in einem gemeinsamen Koordinatensystem. Der zweite Teil beschreibt die autonome Erkundung und Datenakquise mit einem mobilen Roboter, mit dem Ziel, die bisher nicht erfassten Bereiche im 3D-Raum zu minimieren. Des Weiteren wird die Kombination verschiedener Modalitäten, Farbbilder, Thermalbilder und Punktwolken durch Kalibrierung ausgearbeitet. Den abschließenden Teil stellen Anwendungsszenarien für die gesammelten Daten dar, darunter Methoden zur Erkennung der Innenraumstruktur für die Rekonstruktion von Gebäuden und der anschließenden Erkennung und Klassifizierung von Fenstern. Ein System zur Rückprojektion der gesammelten Thermalinformation in die Umgebung wird ebenso vorgestellt wie Methoden zur Verbesserung der Farbinformationen und zum Zusammenfügen separat aufgenommener Punktwolken und Fotoreihen. Ein vollständiges multi-modales 3D Modell enthält alle relevanten geometrischen Informationen der aufgenommenen Szene und ermöglicht einem Experten, diese standortunabhängig zu analysieren. Diese Technologie ebnet den Weg für die automatische Erkennung relevanter Bereiche und für die Analyse des Wärmeflusses und vereinfacht somit die Lokalisierung und Identifikation von Wärmelecks für den Experten. Das vorgestellte modulare Konzept ist weder auf den Anwendungsfall Energieeffizienz beschränkt noch auf die Verwendung einer mobilen Plattform angewiesen. Es ist beispielsweise auch in Feldern wie der Archäologie und Geologie einsetzbar und kann durch zusätzliche Sensoren erweitert werden. T3 - Forschungsberichte in der Robotik = Research Notes in Robotics - 14 KW - Punktwolke KW - Lidar KW - Thermografie KW - Robotik KW - 3D point cloud KW - Laser scanning KW - Robotics KW - 3D thermal mapping KW - Registration Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-157085 SN - 978-3-945459-20-1 SN - 1868-7474 SN - 1868-7466 ER - TY - THES A1 - Bleier, Michael T1 - Underwater Laser Scanning - Refractive Calibration, Self-calibration and Mapping for 3D Reconstruction T1 - Laserscanning unter Wasser - Refraktive Kalibrierung, Selbstkalibrierung und Kartierung zur 3D Rekonstruktion N2 - There is great interest in affordable, precise and reliable metrology underwater: Archaeologists want to document artifacts in situ with high detail. In marine research, biologists require the tools to monitor coral growth and geologists need recordings to model sediment transport. Furthermore, for offshore construction projects, maintenance and inspection millimeter-accurate measurements of defects and offshore structures are essential. While the process of digitizing individual objects and complete sites on land is well understood and standard methods, such as Structure from Motion or terrestrial laser scanning, are regularly applied, precise underwater surveying with high resolution is still a complex and difficult task. Applying optical scanning techniques in water is challenging due to reduced visibility caused by turbidity and light absorption. However, optical underwater scanners provide significant advantages in terms of achievable resolution and accuracy compared to acoustic systems. This thesis proposes an underwater laser scanning system and the algorithms for creating dense and accurate 3D scans in water. It is based on laser triangulation and the main optical components are an underwater camera and a cross-line laser projector. The prototype is configured with a motorized yaw axis for capturing scans from a tripod. Alternatively, it is mounted to a moving platform for mobile mapping. The main focus lies on the refractive calibration of the underwater camera and laser projector, the image processing and 3D reconstruction. For highest accuracy, the refraction at the individual media interfaces must be taken into account. This is addressed by an optimization-based calibration framework using a physical-geometric camera model derived from an analytical formulation of a ray-tracing projection model. In addition to scanning underwater structures, this work presents the 3D acquisition of semi-submerged structures and the correction of refraction effects. As in-situ calibration in water is complex and time-consuming, the challenge of transferring an in-air scanner calibration to water without re-calibration is investigated, as well as self-calibration techniques for structured light. The system was successfully deployed in various configurations for both static scanning and mobile mapping. An evaluation of the calibration and 3D reconstruction using reference objects and a comparison of free-form surfaces in clear water demonstrate the high accuracy potential in the range of one millimeter to less than one centimeter, depending on the measurement distance. Mobile underwater mapping and motion compensation based on visual-inertial odometry is demonstrated using a new optical underwater scanner based on fringe projection. Continuous registration of individual scans allows the acquisition of 3D models from an underwater vehicle. RGB images captured in parallel are used to create 3D point clouds of underwater scenes in full color. 3D maps are useful to the operator during the remote control of underwater vehicles and provide the building blocks to enable offshore inspection and surveying tasks. The advancing automation of the measurement technology will allow non-experts to use it, significantly reduce acquisition time and increase accuracy, making underwater metrology more cost-effective. N2 - Das Interesse an präziser, zuverlässiger und zugleich kostengünstiger Unterwassermesstechnik ist groß. Beispielsweise wollen Archäologen Artefakte in situ mit hoher Detailtreue dokumentieren und in der Meeresforschung benötigen Biologen Messwerkzeuge zur Beobachtung des Korallenwachstums. Auch Geologen sind auf Messdaten angewiesen, um Sedimenttransporte zu modellieren. Darüber hinaus ist für die Errichtung von Offshore-Bauwerken, sowie deren Wartung und Inspektion eine millimetergenaue Vermessung von vorhandenen Strukturen und Defekten unerlässlich. Während die Digitalisierung einzelner Objekte und ganzer Areale an Land gut erforscht ist und verschiedene Standardmethoden, wie zum Beispiel Structure from Motion oder terrestrisches Laserscanning, regelmäßig eingesetzt werden, ist die präzise und hochauflösende Unterwasservermessung nach wie vor eine komplexe und schwierige Aufgabe. Die Anwendung optischer Messtechnik im Wasser ist aufgrund der eingeschränkten Sichttiefe durch Trübung und Lichtabsorption eine Herausforderung. Optische Unterwasserscanner bieten jedoch Vorteile hinsichtlich der erreichbaren Auflösung und Genauigkeit gegenüber akustischen Systemen. In dieser Arbeit werden ein Unterwasser-Laserscanning-System und die Algorithmen zur Erzeugung von 3D-Scans mit hoher Punktdichte im Wasser vorgestellt. Es basiert auf Lasertriangulation und die optischen Hauptkomponenten sind eine Unterwasserkamera und ein Kreuzlinienlaserprojektor. Das System ist mit einer motorisierten Drehachse ausgestattet, um Scans von einem Stativ aus aufzunehmen. Alternativ kann es von einer beweglichen Plattform aus für mobile Kartierung eingesetzt werden. Das Hauptaugenmerk liegt auf der refraktiven Kalibrierung der Unterwasserkamera und des Laserprojektors, der Bildverarbeitung und der 3D-Rekonstruktion. Um höchste Genauigkeit zu erreichen, muss die Brechung an den einzelnen Medienübergängen berücksichtigt werden. Dies wird durch ein physikalisch-geometrisches Kameramodell, das auf einer analytischen Beschreibung der Strahlenverfolgung basiert, und ein optimierungsbasiertes Kalibrierverfahren erreicht. Neben dem Scannen von Unterwasserstrukturen wird in dieser Arbeit auch die 3D-Erfassung von teilweise im Wasser befindlichen Strukturen und die Korrektur der dabei auftretenden Brechungseffekte vorgestellt. Da die Kalibrierung im Wasser komplex und zeitintensiv ist, wird die Übertragung einer Kalibrierung des Scanners in Luft auf die Bedingungen im Wasser ohne Neukalibrierung, sowie die Selbstkalibrierung für Lichtschnittverfahren untersucht. Das System wurde in verschiedenen Konfigurationen sowohl für statisches Scannen als auch für die mobile Kartierung erfolgreich eingesetzt. Die Validierung der Kalibrierung und der 3D-Rekonstruktion anhand von Referenzobjekten und der Vergleich von Freiformflächen in klarem Wasser zeigen das hohe Genauigkeitspotenzial im Bereich von einem Millimeter bis weniger als einem Zentimeter in Abhängigkeit von der Messdistanz. Die mobile Unterwasserkartierung und Bewegungskompensation anhand visuell-inertialer Odometrie wird mit einem neuen optischen Unterwasserscanner auf Basis der Streifenprojektion demonstriert. Dabei ermöglicht die kontinuierliche Registrierung von Einzelscans die Erfassung von 3D-Modellen von einem Unterwasserfahrzeug aus. Mit Hilfe von parallel aufgenommenen RGB-Bildern werden dabei farbige 3D-Punktwolken der Unterwasserszenen erstellt. Diese 3D-Karten dienen beispielsweise dem Bediener bei der Fernsteuerung von Unterwasserfahrzeugen und bilden die Grundlage für Offshore-Inspektions- und Vermessungsaufgaben. Die fortschreitende Automatisierung der Messtechnik wird somit auch eine Verwendung durch Nichtfachleute ermöglichen und gleichzeitig die Erfassungszeit erheblich verkürzen und die Genauigkeit verbessern, was die Vermessung im Wasser kostengünstiger und effizienter macht. T3 - Forschungsberichte in der Robotik = Research Notes in Robotics - 28 KW - Selbstkalibrierung KW - Punktwolke KW - Bildverarbeitung KW - 3D Reconstruction KW - Self-calibration KW - Underwater Scanning KW - Underwater Mapping KW - Dreidimensionale Rekonstruktion KW - 3D-Rekonstruktion Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-322693 SN - 978-3-945459-45-4 ER -