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Dieser Abschnitt bietet einen Überblick über Punktwolken Software sowie ihre Anwendungen und Funktionsweisen. Werfen Sie auch einen Blick auf die Liste der 5 Hersteller von Punktwolken Software und deren Firmenranking.
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Eine Punktwolken Software ist eine Software, die von einem 3D-Laserscanner oder ähnlichem erfasste Punktwolkendaten analysiert, modelliert und in Daten umwandelt, die von Architektur-CAD (Computer Aided Design) verarbeitet werden können.
Bei Punktwolkendaten, die mit einem 3D-Laserscanner oder auf andere Weise erfasst wurden, handelt es sich um Daten, die die XYZ-Koordinaten von Punkten, die in einem Gitter aus gleichmäßig verteilten Punkten im dreidimensionalen Raum angeordnet sind, mit Farbinformationen und anderen Daten kombinieren. Da es sich bei Punktwolkendaten nur um „Punkt“-Informationen handelt, müssen sie in „Oberflächen“- oder „dreidimensionale“ Informationen umgewandelt werden, die von Architektur-CAD verarbeitet werden können. Für diese Umwandlung wird Punktwolken Software verwendet.
Punktwolken Software wird vor allem in den Bereichen Bauwesen, Fabrik- und Hochbau eingesetzt. Punktwolkendaten werden mit 3D-Laserscannern und Drohnen erfasst.
Zu den Anwendungen im Tief- und Hochbau gehören die Berechnung des Bodenvolumens mit Hilfe des Netzverfahrens und der Triangulation (ein Satz von Triangulationsdaten), die Querschnittskartierung an beliebigen Orten und die Erstellung von Höhenlinien. Im Anlagenbau gehören dazu die Modellierung von Rohrleitungen, Flächen und Stahl, die Vermessung von Anlagen und die Simulation von Be- und Entladungen.
Punktwolken Software kann auch verwendet werden, um Punktwolkendaten für Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) zu nutzen.
Punktwolkendaten sind eine Kombination aus 3D-Punkten und Farbinformationen, die mit einem 3D-Laserscanner oder auf andere Weise erfasst wurden.
Mit einem 3D-Laserscanner wird ein Objekt mit einem Laser bestrahlt, und die Informationen werden durch Erkennung des reflektierten Lasers erfasst. Die erfassten Informationen entsprechen Punkten, die in einem Gitter (XYZ-Koordinaten in gleichen Abständen) im dreidimensionalen Raum (kartesische Koordinaten) angeordnet sind, sowie Farbinformationen (RGB-Werte).
Heutzutage werden anstelle von 3D-Laserscannern zunehmend Drohnen zur Erfassung von Punktwolkendaten eingesetzt. Bei diesen Punktwolkendaten handelt es sich nur um Punkt-Informationen, die von Software wie Architektur-CAD nicht verarbeitet werden können.
Punktwolken Software wird verwendet, um diese Punkt-Informationen in Oberflächen- oder dreidimensionale Informationen umzuwandeln.
Der Datenverarbeitungsablauf in der Punktwolken Software sieht wie folgt aus:
Die Ausgabedateien werden dann in CAD-Software oder andere Anwendungen geladen.
Die meisten bestehenden Softwareprogramme zur Verarbeitung von Punktwolkendaten verwenden eine Anpassung, um verschiedene Punktwolkendaten auszurichten, die auf einem Algorithmus namens ICP (Iterative Closest Point) basiert.
Dieser Algorithmus berechnet iterativ die Korrespondenz zwischen Punkten und aktualisiert die relative Position und Orientierung zwischen den Punktwolken, um den Gesamtabstand zwischen den entsprechenden Punkten zu verkürzen. Das Standard-ICP wechselt zwischen den Prozessen der Korrespondenz und der geometrischen Transformation unter Verwendung der nächstgelegenen Punkte.
Je nach Ausgangszustand der Positionen und Neigungen zwischen den Punktwolken kann es schwierig sein, genaue Berechnungsergebnisse zu erhalten.
Für die Positionierung zwischen gescannten Punktwolken gibt es sowohl Methoden, die planare Informationen von Straßenoberflächen und Gebäuden nutzen, als auch Methoden, die Farbinformationen verwenden. In den letzten Jahren wurden Methoden vorgeschlagen, die diese Informationen in Kombination verwenden, um eine schrittweise Positionierung durchzuführen, und die nicht von Anfangsbedingungen oder fehlenden Daten beeinflusst werden.
Methoden zur Integration von Scandaten unter Verwendung von Informationen aus dem SfM sind ebenfalls effektiv. In Bereichen, in denen sich die Scandaten kaum überschneiden, werden mehrere Fotos aufgenommen und die 3D-Informationen durch SfM ergänzt. Diese Methode verbessert die Genauigkeit der Zusammenführung von Scandaten.
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