{"id":3781,"date":"2021-05-19T14:12:00","date_gmt":"2021-05-19T14:12:00","guid":{"rendered":"https:\/\/oxts.com\/?p=3781"},"modified":"2025-04-29T08:51:23","modified_gmt":"2025-04-29T08:51:23","slug":"ins-and-lidar-calibration-solved-with-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/ins-and-lidar-calibration-solved-with-data\/","title":{"rendered":"INS- und LiDAR-Kalibrierung - gel\u00f6st mit Daten!"},"content":{"rendered":"
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Wenn\u00a0LiDAR<\/strong><\/a> Daten georeferenziert werden, um eine Punktwolke zu erstellen, muss jedes Bild mit pr\u00e4zisen Navigationsdaten gepaart werden. Die relative Verschiebung und Ausrichtung zwischen dem LiDAR-Ger\u00e4t und dem\u00a0Navigationsger\u00e4t (INS)<\/strong><\/a>\u00a0muss bekannt sein. Wenn diese Winkel nicht genau gemessen werden k\u00f6nnen, ist es schwierig, eine optimale Leistung zu erzielen. Dieser Prozess kann eine Herausforderung sein. Es gibt jedoch eine schnelle und effiziente datengesteuerte Methode, um die Position und Ausrichtung des LiDAR in Bezug auf das INS mit der Genauigkeit zu best\u00e4tigen, die erforderlich ist, um die bestm\u00f6glichen Daten zu erhalten. Hier erfahren Sie, wie Sie das R\u00e4tsel der INS- und LiDAR-Kalibrierung l\u00f6sen k\u00f6nnen: ....mit Daten.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n

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Mobile Kartierung - OXTS xNAV550 INS und Velodyne LiDAR<\/p>\n\n\n\n

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Die Bedeutung der LiDAR- und INS-Kalibrierung<\/h3>\n\n \n\n\n \n\n\n\n
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LiDAR bietet in der Regel eine hohe Genauigkeit von mehreren Zentimetern pro Bild. Diese Art von Genauigkeit in einer georeferenzierten Punktwolke zu erreichen, ist viel schwieriger. Dazu sind sehr pr\u00e4zise Navigationsdaten erforderlich. Wir k\u00f6nnen uns schnell ein Bild davon machen, wie genau dies sein muss, indem wir eine kleine Winkelapproximation nehmen und die Reichweite mit dem Winkelfehler multiplizieren, um einen Positionsfehler in den betrachteten Objekten zu erhalten. Bei einer Entfernung von 50 m haben wir einen Fehler von etwa 9 cm, wenn wir einen Orientierungsfehler von nur 0,1\u00b0 in einer Achse haben (0,09 = 50 x 0,1\u00b0 x 2\u03c0\/360).<\/p>\n

Sie sehen also, dass die Reichweite den Fehler vervielfacht und daher sehr empfindlich auf den Orientierungsfehler reagiert. Daher muss die INS- und LiDAR-Kalibrierung so genau wie m\u00f6glich sein.<\/p>\n

Ein INS-Ger\u00e4t kann typischerweise Navigationsdaten mit einem Fehler von 0,1\u00b0 im Kurs ausgeben.<\/p>\n

Die Navigationsdaten sind eindeutig der begrenzende Faktor, wenn es darum geht, pr\u00e4zise Daten in Ihrer Punktwolke zu erhalten. Aber es gibt noch eine weitere Komplikation. Bei der Kombination von LiDAR- und Navigationsdaten ist eine Beziehung zwischen den Ger\u00e4ten erforderlich. Vermessungsingenieure, die die Position eines Punktes in der Punktwolke berechnen, w\u00fcrden die folgende Formel verwenden:<\/p>\n

Position und Ausrichtung des Navigationsger\u00e4ts in der Welt<\/em>\u00a0+\u00a0Verh\u00e4ltnis des LiDAR-Ger\u00e4ts zum Navigationsger\u00e4t<\/em>\u00a0+\u00a0Position des Punktes in Bezug auf das LiDAR-Ger\u00e4t<\/em>.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n

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Die Beziehung zwischen den Ger\u00e4ten beinhaltet eine Drehung. Dies f\u00fchrt zu einer zus\u00e4tzlichen Orientierungsunsicherheit, die auf dem gleichen Genauigkeitsniveau liegen muss wie die Genauigkeit des Steuerkurses und der Neigung\/Rolle, sonst wird sie zum neuen Engpass f\u00fcr die Genauigkeit der Punktwolke.<\/p>\n

Dies gilt f\u00fcr alle Vermessungsger\u00e4te, die ein separates Navigationsger\u00e4t verwenden und Objekte aus der Ferne betrachten, nicht nur f\u00fcr LiDAR.<\/p>\n

Die F\u00e4higkeit, diesen Winkel mit der gleichen Genauigkeit zu messen, ist entscheidend f\u00fcr die endg\u00fcltige Genauigkeit der Punktwolke.<\/p>\n

Das Bild hier ist ein Beispiel f\u00fcr ein Hardware-Diagramm, das die INS-Position im Verh\u00e4ltnis zum LiDAR-Sensor zeigt. Dieses Bild wurde aus OXTS Georeferencer - unserer LiDAR-Georeferenzierungssoftware - aufgenommen.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n

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Diagramm zur Darstellung des Positionsfehlers eines Objekts aufgrund eines Orientierungsfehlers<\/p>\n\n\n\n \n

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Ein schlecht kalibrierter Aufbau zeigt dasselbe Objekt in verschiedenen Bildern unterschiedlich an, und wenn diese Bilder georeferenziert werden, ist die Punktwolke unscharf.<\/p>\n\n\n\n

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Kalibrierung des Zielfernrohrs<\/h3>\n\n \n\n\n \n\n\n\n
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Es ist nicht einfach, die Drehung des LiDAR gegen\u00fcber dem INS auf 0,1\u00b0 genau zu messen. Das Entwerfen und Erstellen von CAD-gedruckten Montageanordnungen kann teuer und zeitaufw\u00e4ndig sein und bietet eine unflexible L\u00f6sung. Die effizienteste Methode zur Kalibrierung der Drehung des LiDAR in Bezug auf das INS ist die Verwendung einer datengesteuerten Methode, bei der georeferenzierte Daten und ein Algorithmus zur Berechnung der Drehung verwendet werden, die die beste Punktwolke ergibt.<\/p>\n

OXTS hat eine Methode entwickelt, mit der eine kurze Vermessung einiger Kalibrierungsziele separat (oder als Teil einer l\u00e4ngeren Vermessung) durchgef\u00fchrt werden kann, die dazu dient, die Rotation in der Nachbearbeitung auf den Genauigkeitsgrad zu kalibrieren, den die georeferenzierten Daten bieten.<\/p>\n

Die Methode ist einfach: Es werden zwei flache, quadratische Reflexionsziele aufgestellt. Das mit dem LiDAR ausgestattete Fahrzeug wird dann so man\u00f6vriert, dass es die Ziele \u00fcber einen Zeitraum von 3-10 Minuten vermisst, bis ein angemessenes Bild der Ziele georeferenziert werden kann. Bei den Zielen kann es sich um einfache Holzbretter mit reflektierendem Klebeband handeln.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n

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Der Benutzer muss die Software nur auf die Stelle richten, an der sich die Ziele in einem Querschnitt der Punktwolke befinden.<\/p>\n\n\n\n

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OXTS-Georeferenzierung<\/h3>\n\n \n\n\n \n\n\n\n
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Die Software OXTS Georeferencer sucht in den georeferenzierten Daten nach den zu den Zielen geh\u00f6renden Reflexionspunkten und verwendet dann einen Algorithmus zur Berechnung der Drehung, die die Ziele so flach wie m\u00f6glich macht.<\/p>\n

Dies alles geschieht mit minimalen Eingaben des Benutzers und minimaler Einrichtungszeit. Alles, was erforderlich ist, ist eine starre Befestigung zwischen den Ger\u00e4ten, damit sie sich nicht relativ zueinander bewegen k\u00f6nnen. Wenn die Hardware-Einrichtung unver\u00e4ndert bleibt, muss die Kalibrierung nicht wiederholt werden.<\/p>\n

Mehr erfahren<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n

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\"Als Ingenieur kenne ich kein einfaches Werkzeug, das die Winkel zwischen INS und LiDAR auf ein Zehntelgrad genau messen k\u00f6nnte. OXTS hat dieses Problem auf elegante Weise gel\u00f6st, indem es die bereits vorhandenen Werkzeuge f\u00fcr die LiDAR-Vermessung verwendet. Der schwierigste Teil ist die Durchf\u00fchrung einer zehnmin\u00fctigen Datenerfassung zwischen zwei reflektierenden Zielen (die billig und einfach zu bauen sind). Angesichts der gut dokumentierten OXTS-Anleitungen ist der n\u00e4chste Schritt eine einfache Angelegenheit, die gesammelten Datendateien in OXTS Georeferencer auszuw\u00e4hlen und die Schaltfl\u00e4che \"Run Boresight Calibration\" zu dr\u00fccken. Es ist wirklich so einfach, und nach Angabe der berechneten Winkel hat sich die Genauigkeit der Punktwolke deutlich verbessert, sogar f\u00fcr das menschliche Auge sichtbar.<\/em><\/p>\n<\/h3>\n

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Andri Karo<\/h4>\n Spezialist f\u00fcr Systemintegration, Skycorp O\u00fc\n <\/div>\n
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Zusammenfassend<\/h3>\n\n \n\n\n \n\n\n\n
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Ein unkalibrierter Aufbau kann leicht der Grund f\u00fcr Ungenauigkeiten in einer georeferenzierten Punktwolke sein. Neben Navigationsdaten mit sehr hoher Orientierungsgenauigkeit muss auch die Rotation zwischen LiDAR und INS auf Grad genau bekannt sein. Dies zu erreichen, kann sehr schwierig sein. Die effektivste und effizienteste Methode zur Kalibrierung der Hardware-Einrichtung ist die Verwendung der georeferenzierten LiDAR-Daten selbst in einem datengesteuerten Verfahren. Durch eine kurze Vermessung von Reflexionszielen kann die Einrichtung innerhalb von Minuten kalibriert werden, so dass sie f\u00fcr hochpr\u00e4zise Vermessungen bereit ist.<\/p>\n

Kontakt zu OXTS<\/strong><\/a> zur Diskussion \u00fcber die Boresight-Kalibrierungsfunktion in OXTS Georeferencer.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n

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Bleiben Sie auf dem Laufenden in Sachen Vermessung und Kartierung bei OXTS<\/h3>\n\n \n\n\n \n\n\n\n
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Wir bei OXTS arbeiten st\u00e4ndig an neuen und innovativen Produkten und Funktionen, um den Erhebungsprozess Schritt f\u00fcr Schritt zu optimieren.<\/p>\n

Wenn Sie m\u00f6chten, dass wir uns mit Ihnen in Verbindung setzen, um den OXTS Georeferencer, die Boresight-Kalibrierung oder eines unserer vermessungsspezifischen INS-Ger\u00e4te zu besprechen, dann f\u00fcllen Sie das nebenstehende Formular aus und einer unserer Mitarbeiter wird sich mit Ihnen in Verbindung setzen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Mobile mapping \u2013 OXTS xNAV550 INS and Velodyne LiDAR Diagram showing the position error of an object due to an orientation error A poorly calibrated setup will show the same object differently in different frames and when these are georeferenced the point cloud is blurred The user only needs to point the software to where […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":3809,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[6,50,22],"tags":[],"class_list":["post-3781","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industry-articles","category-georeferencing","category-technical-articles"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3781","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=3781"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3781\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7585,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3781\/revisions\/7585"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3809"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3781"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3781"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3781"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}