SLAM100: Lösung zur Berechnung quadratischer Mengen und ihre Anwendungsbeispiele

Als Grundlage und Voraussetzung für Ingenieurbauprojekte spielt die Volumenberechnung eine wichtige Rolle beim Bau von Eisenbahnen, Autobahnen, Wasserkraftwerken, Häfen, im Städtebau und anderen Projekten. Die genaue Berechnung der Flächenmengen ist entscheidend für die Ressourcenplanung, die Kostenkalkulation, die Beschleunigung des Projektfortschritts und trägt wesentlich zur Verbesserung der Projektqualität bei. Traditionelle Flächenmessverfahren basieren hauptsächlich auf Einzelpunktmessungen mit Totalstationen und GNSS-RTK. Diese Methoden sind nicht nur zeit- und arbeitsaufwändig, sondern weisen auch große Abweichungen zwischen den Berechnungsergebnissen und der Realität auf. Mit der Verbreitung der 3D-Laserscanning-Technologie haben sich Methoden zur Erfassung von 3D-Punktwolkendaten rasant und vielfältig weiterentwickelt. Ihre Fähigkeit zur schnellen und effizienten Erfassung hochdichter und hochpräziser Punktwolkendaten auf der Oberfläche von Baukörpern bietet eine Grundlage für die genaue Volumenberechnung.

Aktuell werden für die Volumenberechnung hauptsächlich traditionelle Vermessungsverfahren, Drohnenphotogrammetrie, statisches Laserscanning, drohnengestütztes LiDAR-Scanning und fahrzeug- bzw. rucksackbasiertes LiDAR-Scanning eingesetzt. Jedes dieser Verfahren hat seine Vor- und Nachteile und eignet sich nur für die Berechnung von Flächenmengen in bestimmten Anwendungsfällen.

Die simultane Lokalisierung und Kartierung (im Folgenden SLAM) ermöglicht es, von einem unbekannten Ort in einer unbekannten Umgebung aus die eigene Position und Lage durch wiederholte Beobachtung von Umgebungsmerkmalen während der Bewegung zu bestimmen und anschließend auf Basis der eigenen Position räumliche dreidimensionale Daten zu gewinnen, um die Umgebung schrittweise zu kartieren. SLAM ermöglicht somit die simultane Positionierung und Kartierung. Da SLAM unabhängig von GNSS arbeitet, kann es selbstständig positionieren und navigieren. Es eignet sich zur Erfassung hochdichter dreidimensionaler Punktwolkendaten von Objektansammlungen in verschiedenen Innen- und Außenbereichen. In Kombination mit Triangulations-, Gitter-, Schnitt- und anderen Flächenberechnungsverfahren kann SLAM zur schnellen und präzisen Volumenmessung von Objekten eingesetzt werden.

Getreidelagerung, Getreideabfertigung und Lagerinspektion

Bei der Räumung von Getreidelagern und der Inspektion von Lagerhäusern ist eine schnelle und genaue Volumenmessung unerlässlich. Die traditionelle Berechnungsmethode basiert in der Regel auf der Form der Getreideansammlungen. Dabei werden Länge, Breite oder Durchmesser gemessen und anschließend mithilfe einer Volumenformel berechnet. Da die Längenmessung nur ungenau ist, weist die so ermittelte Getreidemenge erhebliche Fehler auf. Angesichts der zunehmenden Bedeutung von Informationstechnologie im Getreidesektor ist die präzise Volumenmessung von Getreide ein dringendes Problem, das gelöst werden muss.

Der Datenerfasser kann durch Umrunden des Getreidehaufens mit dem SLAM100 vollständige, kontinuierliche Punktwolkendaten des Haufens erfassen. Diese Daten ermöglichen die Bestandsaufnahme des Getreidevolumens in Getreidelagern, die Erstellung einer dreidimensionalen visuellen Informationsdatei des Getreidehaufens, die präzise Berechnung des Volumens jedes einzelnen Haufens und eine effektive Verbesserung der Effizienz bei der Lagerbestandsprüfung.

Bestandsaufnahme des Abraumvolumens im Kohlebergbau

Im Bergbau ist die Berechnung des Abraumvolumens eine grundlegende Aufgabe des Bergbauingenieurwesens. Da das Abraumvolumen entscheidend für die Projektkosten und die Auswahl der Abbaupläne ist und die Genauigkeit seiner Berechnung direkt mit dem wirtschaftlichen Erfolg des Förderunternehmens zusammenhängt, ist es besonders wichtig, mithilfe von Messdaten vor Ort das Volumen schnell, einfach und präzise zu berechnen. Derzeit verwenden viele Tagebauminen noch GNSS-RTK-Messpunkte und wenden manuelle Analyseschnittverfahren sowie die DTM-Triangulationsmethode an, um die abgetragene Erd- und Gesteinsmenge zu berechnen. Obwohl diese Methode den Datenverlust durch Hänge, Stufen, Steilhänge usw. vermeiden kann und somit die Messergebnisse nicht immer mit dem tatsächlichen Gelände übereinstimmen, ist die Berechnung des Abraumvolumens im Kohlebergbau eine periodische und sich wiederholende Arbeit. Mit der kontinuierlichen Ausweitung des Abbauvolumens und der Abbaustätten kommt es häufig vor, dass der Grubenboden nicht fixiert werden kann, wodurch die Effizienz und Genauigkeit der Messdaten nicht gewährleistet werden können, was wiederum die Genauigkeit der Berechnung der Abtragsmenge beeinträchtigt und letztendlich die Effizienz des Produktionsunternehmens mindert.

Die SLAM-Technologie kann ihre Eigenschaften der autonomen Positionierung und Navigation in den oben genannten Szenarien voll ausspielen und, kombiniert mit ihren Vorteilen der schnellen und genauen Erfassung von Punktwolkendaten, eine dreidimensionale visuelle Darstellung des Abtragvolumens des Kohlehaufens realisieren und das Volumen genau berechnen.

Erdbauberechnung für Landschaftsbauprojekte

Landschaftsgestaltungsprojekte nehmen in der Stadtgartenplanung eine zentrale Stellung ein und tragen maßgeblich zur Aufwertung des Gesamtbildes und zur Standardisierung der Raumaufteilung bei. Für eine umfassende Landschaftssanierung ist eine wissenschaftlich fundierte und durchdachte Bauplanung erforderlich, die auf den Gegebenheiten des jeweiligen Gebiets basiert. Die Genauigkeit der Erdberechnungen hat dabei einen entscheidenden Einfluss auf die Wirtschaftlichkeit des Bauvorhabens. Zu den gängigen Methoden der Erdberechnung gehören:

① Abschätzung des Erdbauaufwands: Die für den Bau erforderliche Erdmenge wird direkt auf Grundlage der tatsächlichen Gegebenheiten des Baugrunds ermittelt und bietet eine wichtige Unterstützung für die temporäre Errichtung des gesamten Projekts.

② Berechnung der Erdbewegungsmengen mittels geometrischer Formeln, wobei die für den Bau des Projekts erforderliche Erdbewegungsmenge als geometrisches Muster betrachtet und wissenschaftliche geometrische Berechnungsformeln zur Bewertung der Erdbewegungsmenge angewendet werden.

③ Berechnungsmethode für Erdbauarbeiten: Die Erdarbeiten werden anhand von GNSS-RTK-gestützten Profildaten berechnet. Diese Berechnungsmethode eignet sich im Allgemeinen für die Berechnung schmaler und langer Erdbauvolumen.

④ Berechnungsmethode für die Erdhöhe: Ermitteln Sie den Schnitt entlang der Erdkontur und legen Sie entsprechende Konturabstände für benachbarte Schnitte fest.

Die Methoden ① und ② schätzen den Erdaushub erfahrungsbasiert, während die Methoden ③ und ④ ihn anhand tatsächlicher Feldmessungen berechnen. Unabhängig von der gewählten Methode ergeben sich große Abweichungen. Zudem erschweren die dichte Vegetation im Garten, die schlechten Sichtverhältnisse und die starke Abschirmung des GNSS-Signals die Feldmessungen erheblich.

Die SLAM-Technologie ist bei Erdbauberechnungen für Landschaftsbauprojekte nicht durch Sichtverhältnisse und GNSS-Signale eingeschränkt. Das Erfassungspersonal kann im Rekonstruktionsgebiet problemlos auch durch den Wald hindurch Punktwolkendaten gewinnen. Nach Korrektur, Rauschunterdrückung und Klassifizierung der Punktwolke werden Bodenpunkte ermittelt. In Kombination mit dem digitalen Geländemodell (DTM) ermöglicht die Triangulationsmethode eine präzise Berechnung des Erdbauvolumens.

Bei Landgewinnungsprojekten im Meer sind Sand und Kies die wichtigsten Baumaterialien und der Hauptkostenfaktor. Daher hat die genaue Messung dieser Mengen direkten Einfluss auf den Erfolg oder Misserfolg des Projekts. Herkömmliche manuelle Messungen sind jedoch durch Messgeräte, menschliche Faktoren und Berechnungsmethoden beeinflusst und weisen relativ große Fehler auf. Die präzise Messung der Abmessungen von Sandhaufen ist daher ein dringendes Problem. Die gängige Berechnungsmethode besteht darin, den Sandhaufen mit einem statischen Scanner abzutasten und anschließend das Volumen von Sand und Kies nach Verdichtung und Ausdünnung zu berechnen. Diese Methode liefert zwar genaue Volumenberechnungen, hat aber zwei Nachteile: 1. Die Datenerfassungseffizienz ist relativ gering. 2. Durch die Erschütterungen des Sandhaufens im Wasser ist der statische Scanner instabil, was die Erfassung der Punktwolkendaten beeinträchtigt.

Die SLAM-Technologie wird durch die Erschütterungen des Schiffsrumpfs nicht beeinträchtigt. Sowohl bei leerem als auch bei voll beladenem Sandtransportschiff kann man mit SLAM100 eine Woche lang die Kabine des Schiffes abfahren, um Punktwolkendaten im leeren und vollen Zustand zu erfassen. Die Branche berechnet anschließend die transportierte Sandmenge in beiden Phasen durch Vergleich der Punktwolkenmodelle.

Erdbauberechnung für die Geländenivellierung

Das Geländeanpassungsprojekt umfasst die Umgestaltung des ursprünglichen Geländes gemäß den Bauanforderungen. Mithilfe topografischer Vermessungsergebnisse wird das Erdbewegungsvolumen präzise berechnet und anschließend das Verhältnis von Erdaufschüttung und Aushub optimiert. Zudem werden Arbeitskräfte und Baumaschinen bedarfsgerecht ausgewählt. Das Geländeanpassungsprojekt bildet eine verlässliche Grundlage für die Steuerung des Bauablaufs und die Kontrolle des Bauplans. Es beeinflusst maßgeblich die Kosten und Investitionen des Projekts und ist mit allen Aspekten der Bauausführung verknüpft. Aufgrund der Unzulänglichkeiten traditioneller Messmethoden zur Erfassung von Felddaten treten bei der Berechnung des Erdbewegungsvolumens für Geländeanpassungsprojekte unabhängig von der gewählten Methode erhebliche Fehler auf. Daher ist die Erfassung hochpräziser Daten besonders wichtig, um die Genauigkeit im Bauprozess zu verbessern und höhere Wirtschaftlichkeit zu erzielen.

Der Datensammler hält das SLAM100-System und scannt die Umgebung, um schnell Punktwolkendaten zu erfassen. Gleichzeitig löst das berührungslose, aktive Messverfahren des Lidar die Probleme der Datenerfassung an schwer zugänglichen Stellen wie Hängen, Treppen usw. und liefert ein realistisches dreidimensionales Abbild des Geländes. Nach der Datenaufbereitung kann die Bauindustrie durch Koordinatenkonvertierung und -klassifizierung die Bodenpunkte des Geländes ermitteln. Entsprechend den Geländeeigenschaften lässt sich die geeignete Erdbauberechnungsmethode auswählen, um das Verhältnis von Aufschüttung zu Aushub zu bestimmen.

Unterstützende Software

SLAM GO ist eine mobile App, die in Verbindung mit SLAM100 verwendet wird. Die App kann über ein Mobiltelefon mit dem SLAM100-Gerät verbunden werden, um Projektmanagement, Echtzeit-Punktwolken-Puzzleanzeige, Bildvorschau, Firmware-Aktualisierung und andere Funktionen zu ermöglichen.

SLAM GO POST Pro ist eine PC-Software, die mit SLAM100 kompatibel ist und in Drone Manager Professional Edition integriert ist. Mit dieser Software lassen sich die von SLAM100 erfassten Daten nachbearbeiten, hochpräzise, ​​hochauflösende Farbpunktwolken und Teilpanoramen erzeugen sowie Punktwolken durchsuchen und optimieren.

Intelligent Point Cloud bietet Basisfunktionen wie das Durchsuchen, Rendern, Entrauschen, Resampling, Redundanzentfernung und Einfärben von Punktwolkendaten. Darüber hinaus verfügt es über schnelle automatische Filter- und Klassifizierungsfunktionen sowie komfortable und vielfältige interaktive Bearbeitungswerkzeuge für die Daten.

CloudCompare ist eine kostenlose kommerzielle Software, die mithilfe der Rastermethode Erdbewegungen auf Basis von Punktwolkendaten berechnet. Die Rastergröße ist frei einstellbar. Berechnet werden können die Veränderung der Erdbewegung zwischen zwei Punktwolkenperioden sowie die Erdbewegung innerhalb einer Punktwolkenperiode bis zu einer vorgegebenen Höhe.

CloudCompare Erdbauberechnung

1) Vor-Ort-Inspektion

Verschaffen Sie sich vor Ort einen Überblick über das Untersuchungsgebiet, verstehen Sie die Routen und die Verteilung der Merkmale im Untersuchungsgebiet sowie die Verbindungen zwischen verschiedenen Straßen, Ausfahrten und Wegen, um die anschließende Routenplanung für die Scans zu erleichtern.

2) Anordnung der Kontrollpunkte

Manche Projekte erfordern Punktwolkendaten in einem absoluten Koordinatensystem. GNSS-RTK oder eine Totalstation können zur Messung der Kontrollpunktkoordinaten verwendet werden, um diese anschließend automatisch zu extrahieren und umzurechnen. Sind keine Punktwolkendaten erforderlich, ist dieser Schritt nicht notwendig.

3) Routenplanung

Scanrouten planen

Auf Grundlage der erfassten Vermessungssituation und der Verteilung der Kontrollpunkte wird die Scanroute optimal geplant. Die ideale Scanlinie ist ein geschlossener Messkreis. Dazu wird einfach ein zuvor gescannter Punkt erneut angefahren, und die Software erkennt automatisch den Überlappungsbereich. Dieser Schritt dient der Berechnung und Korrektur von Versatz- oder Trackingfehlern, ähnlich dem Schließen des Messkreises beim Nivellieren. Kann aufgrund von Einschränkungen kein geschlossener Messkreis gebildet werden, gewährleistet die Nachbearbeitungs- und Berechnungssoftware SLAM GO POST Pro von SLAM100 dennoch die Qualität der Punktwolkendaten.

Datensammlung​

Der Datensammler hält den SLAM100 und erfasst Punktwolkendaten entlang der geplanten Route. Beim Annähern an einen Kontrollpunkt positioniert sich der Mittelpunkt der SLAM100-Basisstation genau an diesem Punkt und verharrt dort 10 Sekunden. Während des Scanvorgangs wird der Effekt der Punktwolken-Spleißung in Echtzeit über SLAM GO überprüft. Fehlende Daten werden umgehend ergänzt, um die Integrität der Punktwolkendaten zu gewährleisten.

SLAM GO Echtzeitanzeige

Mit SLAM GO POST Pro können Sie Rohdaten mit nur einem Klick nachbearbeiten und so hochpräzise Punktwolkendaten, Farbpunktwolken, Teilpanoramen und andere Ergebnisse erzeugen.

Lokaler Punktwolkeneffekt

partieller Panoramaeffekt

2) Koordinatenumrechnung

SLAM GO POST Pro verwendet eine automatisierte Methode zur Extraktion von Kontrollpunkten und stützt sich auf Algorithmen, um die Positionen der Kontrollpunkte aus Punktwolken für die Koordinatenumrechnung zu extrahieren und so Fehler zu vermeiden, die durch das manuelle Hinzufügen von Kontrollpunkten entstehen.

3) Genauigkeitsprüfung

Importieren Sie die Punktwolke in die intelligente Punktwolke und überprüfen Sie die Genauigkeit der konvertierten Punktwolke mithilfe des Werkzeugs [Genauigkeitsprüfung]. Wenn die Abweichung zwischen der Punktwolke und dem Prüfpunkt den Genauigkeitsanforderungen entspricht, können die nachfolgenden Volumenberechnungen durchgeführt werden.

Punktwolkenklassifizierung

Ziel der Punktwolkenklassifizierung ist die präzise Extraktion von Bodenpunkten. Dieser Schritt ist von entscheidender Bedeutung, da er die Genauigkeit der Flächenberechnung bestimmt. Der Datensammler hält das SLAM100-System zur Nahbereichserfassung, wodurch eine gute Punktwolkendurchdringung erzielt wird. In Kombination mit dem automatischen Klassifizierungsalgorithmus für intelligente Punktwolken-Bodenpunkte lassen sich diese schnell und präzise trennen.

Erdungspunkt

Berechnung der Quadratmenge

Die Software CloudCompare dient zur Berechnung von Flächengrößen. Parametereinstellungen wie Rastergröße, Referenzfläche und Rasterhöhe werden anhand der klassifizierten Bodenpunkte bestimmt und die Ergebnisse der Flächengrößenberechnung ausgegeben.

Ergebnisse der Erdbauberechnung

Diese Lösung wendet SLAM100 erfolgreich zur Flächenberechnung an. SLAM100 dient der vollständigen Erfassung der Punktwolkendaten des Untersuchungsgebiets. Nach Koordinatenkonvertierung und Punktwolkenklassifizierung werden Bodenpunkte gewonnen. In Kombination mit Drittanbietersoftware wird die Flächenberechnung präzise auf Basis der Bodenpunktwolke durchgeführt. Diese Daten dienen als Grundlage für die anschließende Planung von Sanierungs- und Bauprojekten. Das Programm bietet folgende Funktionen:

1) Es entwickelt innovative Methoden zur Gewinnung von Messdaten und nutzt autonome Navigation und Positionierung, um in einer GNSS-freien Umgebung hochpräzise inkrementelle Karten zu erstellen;

2) Es überwindet die Beschränkungen und Unzulänglichkeiten traditioneller Messmethoden, um einen einzelnen Punkt zu erhalten, löst das Problem häufiger Stationswechsel und des Zusammenfügens von Punktwolken statischer Scanner und verbessert die Effizienz interner und externer Abläufe;

3) Die handgeführte Datenerfassungsmethode gewährleistet die vollständige Datenerfassung, und die zugehörige Software SLAM GO sorgt dafür, dass keine toten Winkel im Scanbereich erfasst werden und die Integrität der Punktwolke gewährleistet ist;

4) Die relative Genauigkeit des SLAM-Nachbearbeitungsalgorithmus in Industriequalität bei der Auflösung von Punktwolken ist besser als ±2 cm und die absolute Genauigkeit besser als ±5 cm, wodurch die Genauigkeit der Erdbauberechnungsergebnisse gewährleistet wird;

5) Die intelligente Punktwolke extrahiert automatisch Bodenpunkte mit hoher Genauigkeit, wodurch der hohe manuelle Klassifizierungsaufwand reduziert und die interne Effizienz verbessert wird;

6) CloudCompare verwendet die Rastermethode, um den Erdaushub in einer und mehreren Phasen auf Basis einer Bodenpunktwolke zu berechnen. Die Software zeichnet sich durch ein breites Anwendungsspektrum, hohe Datenkapazität, einfache Bedienung, hohe Präzision und schnelle Rechengeschwindigkeit aus;

7) Integrierte Software- und Hardwarelösungen, nahtlose Verbindung der Datenergebnisse, geeignet für die Volumenberechnung in verschiedenen Szenarien.

Parkrenovierung und -erweiterung

Um die Grünfläche in einem bestimmten Park zu vergrößern, ist eine Planung und Umgestaltung des bestehenden Geländes erforderlich. Das Erdbewegungsvolumen des umgestalteten Bereichs muss präzise berechnet werden, um eine fundierte Baugrundlage zu schaffen. Die Umgestaltungsfläche befindet sich im Zentrum des Parks und umfasst ca. 1.500 m². Das Gelände ist eben und dicht bewachsen. Der GNSS-Empfang ist stark eingeschränkt, und die Sicht ist stark beeinträchtigt.

Lage und Übersicht des Wiederaufbaugebiets

Die Datenerfassung erfolgt vor Ort. Dies löst nicht nur das Problem herkömmlicher Messmethoden, die aufgrund höherer Gewalt (z. B. Vegetationsbedeckung) keine Messungen durchführen können, sondern vermeidet auch den Aufwand häufiger Stationswechsel statischer Scanner, das Zusammenfügen von Punktwolken usw. und steigert so die betriebliche Effizienz. Während des Scanvorgangs kann der Effekt des Zusammenfügens der Punktwolke in Echtzeit mit SLAM GO überprüft werden. Fehlende Punkte werden umgehend gescannt, um die Vollständigkeit der Punktwolkendaten sicherzustellen. Der Feldscan dauert 10 Minuten.

Felddatenerfassung (links), ursprüngliche Punktwolkendaten (rechts)

Die Originaldaten werden zur Nachbearbeitung in SLAM GO POST Pro importiert, um eine hochpräzise Punktwolkenkarte zu erstellen. Nach der Klassifizierung der Punktwolke wird das Volumen mit CloudCompare berechnet. Die interne Verarbeitung dauerte 1,5 Stunden. Entsprechend den Gegebenheiten vor Ort wurde das Auffüllvolumen von 85 m³ nicht berücksichtigt, sodass das Aushubvolumen 2898,107 m³ betrug.

Bodenpunkt- und Dreiecksnetz-Rendering

Ergebnisse der Erdbauberechnung

In einem Getreidespeicher muss der verbleibende Getreidevorrat regelmäßig überprüft werden. Da im Speicher kein GPS-Signal empfangen werden kann und ein luftgestütztes Lidar-Radar zur Datenerfassung nicht geeignet ist, ist dies nicht möglich. Die Getreidehaufen sind etwa 4–5 m hoch, sodass ein statischer Scanner keine Daten von der Oberseite erfassen kann. Um den Getreidehaufen zu umrunden, wird ein handgeführtes SLAM100-Gerät verwendet, dessen Verlängerungsstange eine vollständige dreidimensionale Punktwolke liefert. Aufgrund der unterschiedlichen Größe der Getreidespeicher dauert die Erfassung eines einzelnen Speichers etwa 5–7 Minuten.

Nach der Rauschunterdrückung und dem Beschneiden werden die Punktwolken des Getreidehaufens separat dargestellt. Es gibt keine überlagerten Punktwolken mehr auf der Oberfläche des Getreidehaufens, und die Lagerkapazität kann direkt berechnet werden. Das Lagervolumen eines der Getreidesilos beträgt 3400 m³. Die Bestandsaufnahme der Reserven eines Getreidelagers dauert je nach Größe und Raumaufteilung etwa 25–30 Minuten.

SLAM100 Getreidehaufen-Scanning-Standort

Liangdui-Punktwolke

Getreidehaufenberechnung

Während der Bauarbeiten auf einer Baustelle fiel eine große Menge Bauschutt an. Um einen Sanierungsplan zu erstellen, muss nun dessen Volumen ermittelt werden. Der Bauschutt bedeckt eine Fläche von ca. 1.400 Quadratmetern und weist eine sehr unregelmäßige Form auf. Ein statischer Scanner müsste 12-14 Mal positioniert werden, um den Scan abzuschließen. Die Techniker von Pegasus scannten mit dem SLAM100 einmalig entlang der Peripherie und Oberseite des Bauschutts, um kontinuierliche Daten zu erhalten und so eine nachträgliche Bearbeitung zu vermeiden. Die Feldarbeiter benötigten 9 Minuten, die Mitarbeiter im Haus 1,2 Stunden für die Rauschunterdrückung und den Zuschnitt der Punktwolkendaten. Nach Klassifizierung und weiteren Bearbeitungsschritten wurde das Volumen des aus Bauschutt und Erdreich bestehenden Haufens auf 2.704,506 m³ berechnet.

Bauschutt

Punktwolkenbild von Bauschutt

Ergebnisse der Volumenberechnung