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Documentation and mapping with 3D point cloud processing

Dokumentation und Kartierung mittels 3D-Punktwolkenverarbeitung

Please always quote using this URN: urn:nbn:de:bvb:20-opus-144493
  • 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 adds3D 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.show moreshow less
  • 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 der3D-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.show moreshow less

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Metadaten
Author: Hamidreza Houshiar
URN:urn:nbn:de:bvb:20-opus-144493
Document Type:Doctoral Thesis
Granting Institution:Universität Würzburg, Fakultät für Mathematik und Informatik
Faculties:Fakultät für Mathematik und Informatik / Institut für Informatik
Referee:Prof. Dr. Andreas Nüchter, Prof. Dr. Claus Brenner
Date of final exam:2017/01/27
Language:English
Year of Completion:2017
Series (Serial Number):Würzburger Forschungsberichte in Robotik und Telematik (12)
ISBN:978-3-945459-14-0
DOI:https://doi.org/10.25972/OPUS-14449
Dewey Decimal Classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
GND Keyword:3D Punktwolke; Robotik; Registrierung
Tag:3D Pointcloud; Compression; Computer Vision; Feature Based Registration; Panorama Images; Robotics
CCS-Classification:J. Computer Applications
Release Date:2017/03/08
Licence (German):License LogoCC BY-SA: Creative-Commons-Lizenz: Namensnennung, Weitergabe unter gleichen Bedingungen