{"id":3078,"date":"2016-07-07T11:16:00","date_gmt":"2016-07-07T11:16:00","guid":{"rendered":"https:\/\/oxts.com\/?p=3078"},"modified":"2025-04-29T07:58:27","modified_gmt":"2025-04-29T07:58:27","slug":"why-use-an-inertial-navigation-system-ins-with-a-lidar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/why-use-an-inertial-navigation-system-ins-with-a-lidar\/","title":{"rendered":"Warum ein Tr\u00e4gheitsnavigationssystem (INS) mit einem LiDAR verwenden?"},"content":{"rendered":"
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Was ist LiDAR?<\/h5>\n\n\n
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Die LiDAR-Technologie (Light Detection and Ranging) ist eine in der Vermessungsbranche weit verbreitete Technologie zur Erfassung hochpr\u00e4ziser dreidimensionaler (3D) Vermessungsdaten. Diese allgemeine Beschreibung des LiDAR-Mechanismus gilt auch f\u00fcr einen anderen gebr\u00e4uchlichen Begriff, das Laserscanning, so dass diese Begriffe in den folgenden Beschreibungen meist synonym verwendet werden. LiDAR-Systeme sammeln Daten, indem sie viele tausend einzelne Lichtimpulse pro Sekunde aussenden und die Zeit berechnen, die ein Lichtimpuls braucht, um zum LiDAR-Sensor zur\u00fcckzukehren. Diese Lichtimpulse werden \u00fcber einen Streifen, die so genannte Scanlinie, ausgesendet. Da die Lichtgeschwindigkeit bekannt ist, kann die Entfernung jedes Impulses zu seinem Ziel (z. B. dem Boden) berechnet werden. Je nach Art des verwendeten LiDAR und je nachdem, wie weit der Boden oder das zu messende Bauwerk vom LiDAR-Sensor entfernt ist, k\u00f6nnen diese einzelnen Datenpunkte Millimeter voneinander entfernt sein. In der Regel kann man sich darauf verlassen, dass jeder Datenpunkt mit einer Toleranz von +\/- 5 mm bis 10 mm relativ zur Position des LiDAR-Sensors lokalisiert wurde.<\/p>\n

Neben der Genauigkeit und Pr\u00e4zision der erfassten Daten bieten LiDAR-Sensoren eine h\u00f6here Effizienz bei der Erfassung r\u00e4umlicher Daten, da sie in der Lage sind, jedem der vom LiDAR erfassten Datenpunkte direkt geografische Koordinaten zuzuweisen, ohne dass eine Bodenkontrolle erforderlich ist.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n

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Was passiert, wenn der LiDAR-Sensor seine Position \u00e4ndert?<\/h5>\n\n\n
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Terrestrische LiDAR-Vermessungssysteme sind in der Regel auf station\u00e4ren Stativen montiert. Um die Vermessungseffizienz auf gro\u00dfen Fl\u00e4chen zu verbessern, k\u00f6nnen sie auf beweglichen Plattformen montiert werden, die sich mit Geschwindigkeiten von Schrittgeschwindigkeit bis hin zur Geschwindigkeit eines Flugzeugs bewegen. Zunehmend werden LiDAR-Sensoren auf Plattformen montiert, die von Rucks\u00e4cken oder Trolleys, die vom Vermessungspersonal getragen oder geschoben werden, \u00fcber Autos, Lastwagen und Z\u00fcge bis hin zu unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs) und nat\u00fcrlich auch bemannten Hubschraubern und Flugzeugen reichen.<\/p>\n

Aufgrund der Dichte und der relativen Genauigkeit der einzelnen 3D-Messungen des LiDAR wird oft gesagt, dass eine LiDAR-\"Punktwolke\" dem Benutzer einen der besten Vermessungsdatens\u00e4tze bietet. Um m\u00f6glichst n\u00fctzlich zu sein, werden jedem Datenpunkt in der LiDAR-Punktwolke reale geografische Koordinaten zugewiesen, so dass die mit dem LiDAR erfassten Daten in Verbindung mit vorhandenen Karten- oder Vermessungsinformationen verwendet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Um einem LiDAR-Datenpunkt eine geografische Koordinate zuzuordnen, muss bekannt sein, wo sich der LiDAR-Sensor befindet und in welche Richtung er jederzeit zeigt (\u00e4u\u00dfere Ausrichtung). Auf der Grundlage dieser Messungen wird eine reale geografische Koordinate berechnet und dynamisch den einzelnen Impulsr\u00fcckgaben zugewiesen (ein Prozess, der als direkte Georeferenzierung bekannt ist). Angesichts der hohen Pr\u00e4zision der LiDAR-Daten in Bezug auf die Position des LiDAR-Sensors sowie der hohen Frequenz und Menge der sek\u00fcndlich gesammelten Daten muss die Methode zur Berechnung der Position und Ausrichtung der Plattform ebenso anspruchsvoll sein. Dies kann je nach den Einschr\u00e4nkungen bei den Referenzdaten und der Umgebung der Plattform w\u00e4hrend der Vermessung eine Herausforderung darstellen.<\/p>\n

Neben der Genauigkeit und Pr\u00e4zision der erfassten Daten bieten LiDAR-Sensoren eine h\u00f6here Effizienz bei der Erfassung r\u00e4umlicher Daten, da sie in der Lage sind, jedem der vom LiDAR erfassten Datenpunkte direkt geografische Koordinaten zuzuweisen, ohne dass eine Bodenkontrolle erforderlich ist.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n

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Wie kann die Position und Ausrichtung eines LiDAR-Sensors gemessen werden?<\/h3>\n\n \n\n\n \n\n

Position<\/h5>\n\n\n
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Bei der Durchf\u00fchrung einer LiDAR-Vermessung in Bewegung k\u00f6nnte man annehmen, dass die Verwendung eines GNSS-Sensors (Global Navigation Satellite System), z. B. eines GPS-Empf\u00e4ngers, f\u00fcr die Zuordnung geografischer Koordinaten zu den erfassten Daten ausreicht. W\u00e4hrend dies f\u00fcr die Bestimmung der Sensorposition bei statischen Scanning-Anwendungen ausreicht, ist es in einem mobilen Kontext nicht ausreichend, was zu Ungenauigkeiten f\u00fchrt, da der Sensor w\u00e4hrend des Scannens st\u00e4ndig in Bewegung ist.<\/p>\n

Zu den Problemen im Zusammenhang mit der Nutzung von GPS geh\u00f6rt insbesondere, dass der GPS-Empf\u00e4nger zu jedem Zeitpunkt eine klare Sichtlinie zu mindestens vier GNSS haben muss, um L\u00e4ngen-, Breiten- und H\u00f6henkoordinaten zu erhalten. Dar\u00fcber hinaus kann es vorkommen, dass die Gesamtverteilung der GNSS-Satelliten \u00fcber einem bestimmten Teil der Erde zu einem bestimmten Zeitpunkt keine klare Sichtlinie ergibt. Das Ausma\u00df, in dem Standortkoordinaten erfasst werden k\u00f6nnen, h\u00e4ngt auch davon ab, ob Strukturen in der Umgebung die Sicht des Empf\u00e4ngers auf den Himmel behindern, so dass hohe Geb\u00e4ude oder \u00fcberh\u00e4ngende B\u00e4ume zu Beeintr\u00e4chtigungen bei der Berechnung der GPS-Position f\u00fchren k\u00f6nnen. Dieses Problem kann sich beim Einsatz einer bodengest\u00fctzten mobilen LiDAR-Implementierung noch versch\u00e4rfen, da die Fahrzeuge h\u00e4ufig durch Gebiete ohne GPS-Empfang fahren, wie z. B. st\u00e4dtische Zentren oder W\u00e4lder.<\/p>\n

Abgesehen von den Auswirkungen der unmittelbaren Umgebung ist die H\u00e4ufigkeit, mit der Standortmessungen von einem GPS aufgezeichnet werden, selbst dann, wenn die erforderliche Anzahl von Satelliten gesehen werden kann, viel langsamer als die H\u00e4ufigkeit, mit der Daten vom LiDAR-Sensor erfasst werden. Daher ist es notwendig, den Standort der Vermessungsplattform auch dann zu kennen, wenn keine GPS-Messungen verf\u00fcgbar sind. Das Positionierungssystem des LiDAR-Sensors muss in der Lage sein, den Weg zu messen oder vorherzusagen, den das Fahrzeug zwischen den empfangenen GPS-Messungen zur\u00fcckgelegt hat. Fehlerquellen bei den Standortberechnungen, die sich aus den Auswirkungen der Umgebung der Frequenzen ergeben, mit denen die Standortmessungen im Verh\u00e4ltnis zur Geschwindigkeit der sich bewegenden Plattform aufgezeichnet werden, k\u00f6nnen sich akkumulieren und im Laufe eines Projekts zu einem zunehmenden Fehlerbudget f\u00fchren, das gemeinhin als \"Drift\" bezeichnet wird.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n

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Orientierung<\/h5>\n\n\n
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Unabh\u00e4ngig von der Plattform, auf der das LiDAR-Ger\u00e4t montiert ist (d. h. luft- oder bodengest\u00fctzt), ist neben der genauen Sensorposition auch die Orientierung des Systems von entscheidender Bedeutung, um die Position der erfassten Daten genau zu verstehen. Diese \u00e4u\u00dfere Ausrichtung des Sensors muss kontinuierlich berechnet werden, w\u00e4hrend die Plattform in Bewegung ist. Neben dem geradlinigen Abstand zwischen den Datenpunkten muss die Bewegung in Form von Roll-, Nick- und Gierbewegungen beschrieben werden. Diese Arten von Bewegungen sind vielleicht bekannt, wenn man sich ein Flugzeug im Flug vorstellt, aber auch jeder, der schon einmal eine Stra\u00dfe hinuntergefahren ist oder zu schnell um eine Kurve gefahren ist, wird mit diesen Bewegungen vertraut sein. Aufgrund der Detailgenauigkeit, die ein LiDAR in seinen Daten erfasst, wirkt sich jede geringf\u00fcgige Abweichung von der v\u00f6lligen Ebenheit einer Plattform auf die Berechnung der einem LiDAR-Datenpunkt zugewiesenen Raumkoordinaten aus.<\/p>\n

Es ist auch wichtig zu wissen, ob die Plattform beschleunigt oder abgebremst wurde oder ob der Bewegungsablauf der LiDAR-Plattform vollst\u00e4ndig linear war. Auch hier gilt, dass aufgrund der Frequenz und Aufl\u00f6sung eines LiDAR-Sensors diese Bewegungs\u00e4nderungen ber\u00fccksichtigt werden m\u00fcssen, um zu verstehen, wo die Punktwolke erfasst wurde.<\/p>\n

Die Hardwarekomponente, die einen Gro\u00dfteil der Informationen \u00fcber die Dynamik der Plattformbewegung liefert, ist die Tr\u00e4gheitsmesseinheit (IMU). Die IMU besteht aus einer Anordnung von Gyroskopen und Beschleunigungsmessern und liefert einen kontinuierlichen Datenstrom zur linearen Beschleunigung des Fahrzeugs auf drei Achsen sowie zu den drei Rotationsparametern Roll, Nick und Gier.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n

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Direkte Georeferenzierung mit einem Tr\u00e4gheitsnavigationssystem<\/h5>\n\n\n
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Das Tr\u00e4gheitsnavigationssystem (INS) ist das Rechensystem, das eine IMU sowie eine Verarbeitungseinheit enth\u00e4lt, die statistische (Kalman-)Filter anwendet, um eine bestm\u00f6gliche Sch\u00e4tzung der Position der sich bewegenden Plattform auf ihrer Reise zu berechnen. Wenn ein GPS-System zur Verf\u00fcgung steht, bezieht das INS die Daten des GPS in die Positionssch\u00e4tzung ein. Wenn das LiDAR-System an einem Stra\u00dfenfahrzeug montiert wurde, das \u00fcber einen Kilometerz\u00e4hler verf\u00fcgt, der bei der Messung der zur\u00fcckgelegten Strecke hilft, werden diese Daten ebenfalls in die INS-Berechnungen einbezogen.<\/p>\n

Durch die gleichzeitige Ber\u00fccksichtigung aller Methoden zur Positions- und Orientierungsbestimmung ist das INS in der Lage, Unzul\u00e4nglichkeiten in diesen Daten bei der Berechnung von Position und Orientierung auszugleichen. Da es beispielsweise bei GPS-Daten h\u00e4ufig zu Ausf\u00e4llen kommen kann und die Gefahr einer \"Drift\" besteht, ist das INS in der Lage, einen Prozess der Koppelnavigation anzuwenden, um den Weg der Plattform auf ihrer vorausberechneten Flugbahn vorherzusagen, indem es den Informationen eines Wegstreckenz\u00e4hlers (sofern verf\u00fcgbar) oder den Beschleunigungsmessern der IMU gegebenenfalls zus\u00e4tzliches Gewicht verleiht.<\/p>\n

Mit Aktualisierungsraten von bis zu 250 Hz k\u00f6nnen INS-Systeme wie das OXTS xNAV550<\/a> und OXTS Inertial+, arbeiten mit kombinierten Vorw\u00e4rts- und R\u00fcckw\u00e4rtsverarbeitungsroutinen (in der Zeit), um die wahrscheinlichste Gesamtposition der sich bewegenden Plattform und des darauf montierten LiDAR-Sensors zu berechnen. Dieser dynamische Prozess der kontinuierlichen Berechnung der besten Sch\u00e4tzung von Position und Ausrichtung des LiDAR-Sensors und folglich jedes einzelnen von ihm erfassten Datenpunktes wird als direkte Georeferenzierung bezeichnet.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n

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LiDAR-Implementierungen mit Tr\u00e4gheitsnavigationssystemen<\/h5>\n\n\n
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Die Tr\u00e4gheitstechnologie von OXTS wurde in einer Reihe von hochpr\u00e4zisen LiDAR-Implementierungen auf einer Reihe von Plattformen eingesetzt, darunter fahrzeugbasierte sowie bemannte und unbemannte Luftfahrtsysteme.<\/p>\n

Schweizer UAV-Firma\u00a0Aeroscout<\/a>\u00a0hat erfolgreich das\u00a0xNAV550<\/a>\u00a0mit dem Riegl VUX-1 LiDAR-System, um die Kartierung von Stromleitungen durchzuf\u00fchren. Durch eine tiefgreifende und dennoch einfache Integration zwischen dem INS- und dem LiDAR-Sensor ist die Datenerfassung und -verarbeitung mit nur wenigen Klicks erledigt. Innerhalb von 14 Minuten Flugzeit ist Aeroscout in der Lage, LiDAR-Daten von 1 km Hochspannungsleitung mit einer Gesamtgenauigkeit von 1,6 cm zu erfassen.<\/p>\n

In Australien,\u00a0HAWCS<\/a> betreiben ein OXTS Inertial+ System zur Berechnung der \u00e4u\u00dferen Ausrichtung und zur direkten Georeferenzierung eines am Hubschrauber montierten LiDAR-Systems. Durch die t\u00e4gliche Erfassung von Daten \u00fcber Hunderte von Kilometern ist das HAWCS-Team in der Lage, die Vegetationsabst\u00e4nde entlang von Stromleitungen auf 20 cm genau zu messen.<\/p>\n

Bei den Erhebungen auf Autobahnen hat das schwedische Unternehmen\u00a0WSP<\/a> setzt seit 2010 das OXTS Inertial+ INS-System auf mehreren GeoTracker-Systemen ein. WSP verl\u00e4sst sich auf das Inertial+ System, um die GPS-Driftraten zu reduzieren und die von OXTS optimierten Wegstreckenberechnungen zu nutzen, um die Positionsgenauigkeit bei Hindernissen wie Br\u00fccken, Tunneln oder dichten H\u00e4userschluchten zu erh\u00f6hen. Das OXTS Inertial+ INS bietet einen einzigen Synchronisationsmechanismus f\u00fcr die gleichzeitige direkte Georeferenzierung von Daten aus LiDAR-Sensoren mit Informationen, die von 360-Kameras und HD-Videos erfasst werden. Das System ist von unsch\u00e4tzbarem Wert f\u00fcr diese Art von fahrzeugbasierten mobilen Kartierungsanwendungen.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":1,"featured_media":3080,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[21,50],"tags":[],"class_list":["post-3078","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-application-notes","category-georeferencing"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3078","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3078"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3078\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7537,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3078\/revisions\/7537"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3080"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3078"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3078"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3078"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}