TY - THES A1 - Houshiar, Hamidreza T1 - Documentation and mapping with 3D point cloud processing T1 - Dokumentation und Kartierung mittels 3D-Punktwolkenverarbeitung N2 - 3D point clouds are a de facto standard for 3D documentation and modelling. The advances in laser scanning technology broadens the usability and access to 3D measurement systems. 3D point clouds are used in many disciplines such as robotics, 3D modelling, archeology and surveying. Scanners are able to acquire up to a million of points per second to represent the environment with a dense point cloud. This represents the captured environment with a very high degree of detail. The combination of laser scanning technology with photography adds color information to the point clouds. Thus the environment is represented more realistically. Full 3D models of environments, without any occlusion, require multiple scans. Merging point clouds is a challenging process. This thesis presents methods for point cloud registration based on the panorama images generated from the scans. Image representation of point clouds introduces 2D image processing methods to 3D point clouds. Several projection methods for the generation of panorama maps of point clouds are presented in this thesis. Additionally, methods for point cloud reduction and compression based on the panorama maps are proposed. Due to the large amounts of data generated from the 3D measurement systems these methods are necessary to improve the point cloud processing, transmission and archiving. This thesis introduces point cloud processing methods as a novel framework for the digitisation of archeological excavations. The framework replaces the conventional documentation methods for excavation sites. It employs point clouds for the generation of the digital documentation of an excavation with the help of an archeologist on-site. The 3D point cloud is used not only for data representation but also for analysis and knowledge generation. Finally, this thesis presents an autonomous indoor mobile mapping system. The mapping system focuses on the sensor placement planning method. Capturing a complete environment requires several scans. The sensor placement planning method solves for the minimum required scans to digitise large environments. Combining this method with a navigation system on a mobile robot platform enables it to acquire data fully autonomously. This thesis introduces a novel hole detection method for point clouds to detect obscured parts of a captured environment. The sensor placement planning method selects the next scan position with the most coverage of the obscured environment. This reduces the required number of scans. The navigation system on the robot platform consist of path planning, path following and obstacle avoidance. This guarantees the safe navigation of the mobile robot platform between the scan positions. The sensor placement planning method is designed as a stand alone process that could be used with a mobile robot platform for autonomous mapping of an environment or as an assistant tool for the surveyor on scanning projects. N2 - 3D-Punktwolken sind der de facto Standard bei der Dokumentation und Modellierung in 3D. Die Fortschritte in der Laserscanningtechnologie erweitern die Verwendbarkeit und die Verfügbarkeit von 3D-Messsystemen. 3D-Punktwolken werden in vielen Disziplinen verwendet, wie z.B. in der Robotik, 3D-Modellierung, Archäologie und Vermessung. Scanner sind in der Lage bis zu einer Million Punkte pro Sekunde zu erfassen, um die Umgebung mit einer dichten Punktwolke abzubilden und mit einem hohen Detaillierungsgrad darzustellen. Die Kombination der Laserscanningtechnologie mit Methoden der Photogrammetrie fügt den Punktwolken Farbinformationen hinzu. Somit wird die Umgebung realistischer dargestellt. Vollständige 3D-Modelle der Umgebung ohne Verschattungen benötigen mehrere Scans. Punktwolken zusammenzufügen ist eine anspruchsvolle Aufgabe. Diese Arbeit stellt Methoden zur Punktwolkenregistrierung basierend auf aus den Scans erzeugten Panoramabildern vor. Die Darstellung einer Punktwolke als Bild bringt Methoden der 2D-Bildverarbeitung an 3D-Punktwolken heran. Der Autor stellt mehrere Projektionsmethoden zur Erstellung von Panoramabildern aus 3D-Punktwolken vor. Außerdem werden Methoden zur Punktwolkenreduzierung und -kompression basierend auf diesen Panoramabildern vorgeschlagen. Aufgrund der großen Datenmenge, die von 3D-Messsystemen erzeugt wird, sind diese Methoden notwendig, um die Punktwolkenverarbeitung, -übertragung und -archivierung zu verbessern. Diese Arbeit präsentiert Methoden der Punktwolkenverarbeitung als neuartige Ablaufstruktur für die Digitalisierung von archäologischen Ausgrabungen. Durch diesen Ablauf werden konventionellen Methoden auf Ausgrabungsstätten ersetzt. Er verwendet Punktwolken für die Erzeugung der digitalen Dokumentation einer Ausgrabung mithilfe eines Archäologen vor Ort. Die 3D-Punktwolke kommt nicht nur für die Anzeige der Daten, sondern auch für die Analyse und Wissensgenerierung zum Einsatz. Schließlich stellt diese Arbeit ein autonomes Indoor-Mobile-Mapping-System mit Fokus auf der Positionsplanung des Messgeräts vor. Die Positionsplanung bestimmt die minimal benötigte Anzahl an Scans, um großflächige Umgebungen zu digitalisieren. Kombiniert mit einem Navigationssystem auf einer mobilen Roboterplattform ermöglicht diese Methode die vollautonome Datenerfassung. Diese Arbeit stellt eine neuartige Erkennungsmethode für Lücken in Punktwolken vor, um verdeckte Bereiche der erfassten Umgebung zu bestimmen. Die Positionsplanung bestimmt als nächste Scanposition diejenige mit der größten Abdeckung der verdeckten Umgebung. Das Navigationssystem des Roboters besteht aus der Pfadplanung, der Pfadverfolgung und einer Hindernisvermeidung um eine sichere Fortbewegung der mobilen Roboterplattform zwischen den Scanpositionen zu garantieren. Die Positionsplanungsmethode wurde als eigenständiges Verfahren entworfen, das auf einer mobilen Roboterplattform zur autonomen Kartierung einer Umgebung zum Einsatz kommen oder einem Vermesser bei einem Scanprojekt als Unterstützung dienen kann. T3 - Forschungsberichte in der Robotik = Research Notes in Robotics - 12 KW - 3D Punktwolke KW - Robotik KW - Registrierung KW - 3D Pointcloud KW - Feature Based Registration KW - Compression KW - Computer Vision KW - Robotics KW - Panorama Images Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-144493 SN - 978-3-945459-14-0 ER - TY - JOUR A1 - Lopez-Arreguin, A. J. R. A1 - Montenegro, S. T1 - Improving engineering models of terramechanics for planetary exploration JF - Results in Engineering N2 - This short letter proposes more consolidated explicit solutions for the forces and torques acting on typical rover wheels, that can be used as a method to determine their average mobility characteristics in planetary soils. The closed loop solutions stand in one of the verified methods, but at difference of the previous, observables are decoupled requiring a less amount of physical parameters to measure. As a result, we show that with knowledge of terrain properties, wheel driving performance rely in a single observable only. Because of their generality, the formulated equations established here can have further implications in autonomy and control of rovers or planetary soil characterization. KW - Wheel KW - Terramechanics KW - Forces KW - Torque KW - Robotics Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-202490 VL - 3 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 -