Drones

Drohnen-Mapping versus terrestrische Laserscanner

In der Drohnenindustrie wird es fast als Evangelium angesehen, dass kleine ungeschraubte Flugzeugsysteme (UAS) es den Menschen ermöglichen, ihre Arbeit besser, sicherer und schneller zu erledigen als die herkömmliche Methode – insbesondere im Hinblick auf die öffentliche Sicherheit. Wenn Sie jedoch Entscheidungen treffen, die finanzielle Konsequenzen haben oder auf dem Spiel stehen, reicht es nicht aus, dies zu glauben. Sie müssen es beweisen können. Das ist die Aufgabe von Forschern wie Dr. Joseph Cerreta vom weltweiten Campus der Embry-Riddle Aeronautical University (ERAU): Den Fall durch den wissenschaftlichen Prozess zu erarbeiten, dass Drohnen wirklich Ergebnisse liefern können, die mit Legacy-Systemen vergleichbar sind, die ihre Zuverlässigkeit über Jahrzehnte hinweg bewiesen haben Bedienung.

In diesem synthetischen Bild, das mit dem FARO-Laserscanner erstellt wurde, werden die einzelnen Punkte identifiziert, an denen das Gerät aufgestellt wurde. Die Notwendigkeit, Sensoren vom Typ LiDAR an mehrere Orte innerhalb einer Umgebung zu bewegen, z. B. in eine Crash-Szene, trägt wesentlich zur erforderlichen Zeit bei.

Diese synthetische Ansicht des Testbereichs stellt eine dreidimensionale Punktwolke dar, die in Pix4D basierend auf Bildern eines DJI Mavic Pro Platinum gerendert wurde.

Insbesondere wollte Dr. Cerreta sehen, wie sich von Pix4D mithilfe von Drohnenbildern erstellte 3D-Modelle gegen einen tragbaren, auf einem Stativ montierten Laserscanner von FARO behaupten. FARO wurde 1981 gegründet und ist ein weltweit führendes Unternehmen für präzise 3D-Messungen. Es wird häufig von Strafverfolgungsbehörden verwendet, um genaue Darstellungen von Tatorten und Autounfällen zu erstellen, die vor Gericht als Beweismittel vorgelegt werden können.

Dr. Cerreta wählte Gunsite, eine zivile Schusswaffen-Ausbildungsstätte in Paulden, Arizona, als Standort für seine Forschungen. Die 3.000 Hektar große Anlage ist mit Schießständen im Freien übersät, darunter einem, in dem sich von Kugeln durchsetzte Autos befinden, in denen die Schüler ihre Fähigkeiten zur Fahrzeugverteidigung üben.

“Wir haben diesen Standort ausgewählt, weil er auf kleinem Raum viele Fahrzeuge hat”, sagte Dr. Cerreta. „Es kombiniert Elemente, die man an einem Tatort erwarten würde, wie Einschusslöcher und einen Autounfall, mit Teilen, die über den Ort verstreut sind. Außerdem ist es ein strenger Ort im unkontrollierten Luftraum, sodass unsere Arbeit hier das Risiko für Umstehende und anderen Flugverkehr verringert. “

Laserschlacht

Die Fakultät des Embry-Riddle Worldwide Campus bietet Kurse für Strafverfolgungsbeamte an, die laut Dr. Cerreta verstehen wollen, wie man Drohnen in ihre Arbeit integriert.

“Sie haben uns viele Fragen gestellt, welche Arten von Drohnen am genauesten sind und wie sie fliegen sollten, um eine genaue Punktwolke zu konstruieren”, sagte er. “Wir mussten diese Forschung durchführen, damit wir diese Fragen mit Zuversicht beantworten konnten.”

Dr. Cerreta musste drei spezifische Punkte testen: Erstens, welche der kleinen kommerziellen UAS, die von den Strafverfolgungsbehörden häufig verwendet werden, die genauesten Ergebnisse liefern könnten; zweitens, welche Kombination aus Höhe und Flugbahn die besten Ergebnisse lieferte; und drittens könnten Drohnen mit der Genauigkeit etablierter Alternativen wie dem FARO-Laserscanner konkurrieren.

Die Ergebnisse des terrestrischen Scanners waren die Basis für den Test. Die Forscher stellten den Scanner an mehreren Stellen rund um den Standort auf und führten einen dreifach redundanten Scan durch: Überprüfen Sie jeden einzelnen Punkt mit drei separaten Durchläufen und messen Sie den Abstand zwischen den Punkten mit einer Genauigkeit von 6,1 mm in einer Entfernung von 10 Metern. Darüber hinaus nahm die FARO-Einheit an jedem Ort 66 Bilder mit sichtbarem Licht auf, sodass ein vollständiges 3D-Modell gerendert werden konnte.

Dr. Joseph Cerreta bringt einen DJI Mavic Pro Platinum auf den Markt, eine der Plattformen, die er mit dem FARO-Laserscanner getestet hat, um die Genauigkeit der Drohnen-basierten Photogrammetrie gegenüber einem terrestrischen LiDAR-System zu bestimmen.

Auf und davon

Um zu sehen, wie Drohnen miteinander und mit dem Laserscanner verglichen werden, sammelte Dr. Cerreta eine Flotte gängiger kommerzieller Plattformen und setzte sie über die gesamte Reichweite ein. Dazu gehörten ein DJI Mavic Pro, ein Mavic 2 Enterprise Dual, ein Phantom 4 Pro, Inspire 1, Inspire 2, ein Parrot Anafi und ein Parrot Bebop 2. Mit Pix4Dcapture beauftragte er jede Drohne mit der Durchführung derselben Flugserie: einem einzelnen Raster , ein Doppelgitter, ein Kreis und ein Doppelgitter plus ein Kreis. Dann führte er dieselben Muster in fünf verschiedenen Höhen durch: 82, 100, 150, 200 und 250 Fuß über dem Boden (AGL).

Das einzige Sorgenkind unter den zusammengebauten Drohnen war der Mavic 2 Enterprise Dual. Embry-Riddle kaufte das Dual mit dem Smart Controller von DJI, der über ein integriertes Android-basiertes Tablet verfügt. Dr. Cerreta konnte Pix4D nicht auf den Controller laden, daher bemühte er sich, dasselbe Flugprofil mit der DJI Pilot-App zu replizieren.

Jede der Drohnen arbeitete autonom und führte denselben Flug durch, wobei Dutzende einzelner Standbilder aufgenommen wurden. Obwohl es sich um zweidimensionale Fotos handelte, konnten mit den fortschrittlichen Photogrammetrie-Tools in der Pix4D-Software-Suite aus den Daten ein 3D-Modell der Site erstellt werden.

Dies ergab eine „Punktwolke“: Millionen einzelner Punkte, deren Koordinaten im dreidimensionalen Raum aus den Fotografien abgeleitet wurden. Mit einer grundlegend anderen Technik erzeugte der FARO-Laserscanner auch eine Punktwolke aus der Szene, sodass die Ergebnisse von Drohne und Scanner Kopf an Kopf verglichen werden konnten.

Der FARO Focus S wird von Strafverfolgungsbehörden eingesetzt, um Tatorte und Autounfälle mithilfe der LiDAR-Technologie zu dokumentieren. Es bietet eine unübertroffene Genauigkeit, aber die Erfassung eines umfassenden Scans ist zeitaufwändig und das Gerät selbst kostet mehr als 35.000 US-Dollar.

Pix4Dcapture ist eine App, die sowohl für Android- als auch für iOS-Geräte verfügbar ist. Es ist in der Lage, Drohnen mehrerer Hersteller autonom zu betreiben, und erfasst die Bilder, die zur Erstellung von 2D- und 3D-Modellen des untersuchten Gebiets erforderlich sind.

Ein Spiel der Zoll

Dr. Cerreta präsentierte seine Ergebnisse in einem von Experten begutachteten Artikel mit dem Titel „UAS für Operationen der öffentlichen Sicherheit: Ein Vergleich von UAS-Punktwolken mit terrestrischen LiDAR-Punktwolkendaten unter Verwendung eines FARO-Scanners“, der gemeinsam mit Dr. Scott Burgess und einem Studenten der UAS verfasst wurde Jeremy Coleman vom Campus Embry-Riddle Prescott. Die Genauigkeit der Drohnen-Daten wurde abgeleitet, indem Bodenkontrollpunkte von Aeropoints verwendet und die von Pix4D für jeden Flug gerenderte Punktwolke mit der mit den FARO-Scannerdaten erstellten Punktwolke verglichen wurden.

Insgesamt waren die beiden Datensätze ziemlich ähnlich. Im Durchschnitt variierten die Drohnen-Daten zwischen 30 und 35 Millimetern (nur etwas mehr als ein Zoll) von den Ergebnissen des Laserscanners. Die besten Ergebnisse erzielte der DJI Phantom 4 Pro, der eine Abweichung von 26 Millimetern von den FARO-Daten aufwies, während der ehrwürdige Parrot Bebop 2 mit einer Abweichung von 39 Millimetern insgesamt die schlechteste Leistung erbrachte.

“Obwohl UAS nach unseren Erkenntnissen nicht so genau sind wie ein terrestrisches LiDAR-System, liegen sie praktisch in einem angemessenen Maß an Genauigkeit, damit Strafverfolgungsbehörden Drohnen zur Dokumentation von Tatorten oder Autounfällen einsetzen können”, so Dr. Erklärte Cerreta.

Genauso wichtig wie die Variation zwischen verschiedenen Flugzeugtypen war der Einfluss verschiedener Flugmuster auf die Endergebnisse. Von allen Höhen, die er testete, stellte Dr. Cerreta fest, dass 100 Fuß AGL die besten Ergebnisse erbrachten. Das Fliegen mit 82 Fuß oder 150 Fuß AGL hatte einen kleinen, aber messbaren Einfluss auf die Daten, während das Fliegen mit 200 Fuß AGL und darüber einen viel größeren negativen Einfluss hatte. Das doppelte Gitter und ein Kreis erwiesen sich in jeder Höhe als das beste Flugmuster, was es zur bevorzugten Alternative für den Betrieb von Drohnen der öffentlichen Sicherheit machte.

Dr. Joseph Cerretas Studie testete nicht nur die Genauigkeit verschiedener kleiner kommerzieller ungeschraubter Flugzeugsysteme (UAS), sondern verglich auch die Ergebnisse verschiedener Arten von Suchmustern, darunter ein Gitter, ein Doppelgitter, ein Kreis und ein Doppelgitter plus a Kreis.

Vorteil: Drohnen!

Neben ihrer nachgewiesenen Genauigkeit im Vergleich zu bodengebundenen Wettbewerbern bieten Drohnen einige wichtige Vorteile. Laut Dr. Cerretas Artikel dauert das Aufnehmen einer Szene mit einer Drohne 80 Prozent weniger Zeit als mit einem bodengestützten Scanner wie dem FARO. Das bedeutet, dass Polizisten weniger Zeit damit verbringen, Schaden zu nehmen, beispielsweise am Straßenrand zu stehen, um einen Unfall zu dokumentieren.

Darüber hinaus sind Drohnen viel, viel billiger als LiDAR-Systeme. Ein Phantom 4 Pro mit einer schönen Auswahl an Zubehör kann für weniger als 2.000 US-Dollar erworben werden, während ein FARO-Laserscanner bis zu 50.000 US-Dollar kosten kann. Dadurch werden kleinere Strafverfolgungsbehörden, die sich ein terrestrisches System möglicherweise nicht leisten können, detaillierte Ermittlungsmöglichkeiten für Tatorte in die Hände bekommen.

Dank der harten Arbeit von Dr. Cerreta und seinen Kollegen müssen wir nicht mehr darauf vertrauen, dass Drohnen es sicherer, einfacher und schneller machen, diese eine Art von Strafverfolgungsaufgabe mit Drohnen auszuführen. Wir haben das Peer-Review-Papier, um dies zu beweisen.

LiDAR: Wie es funktioniert
Ebenso wie das gebräuchliche Wort Radar tatsächlich ein Akronym für “Radio Detection and Ranging” ist, ist LiDAR ein Akronym für “Light Detection and Ranging”. Das Grundprinzip von LiDAR ist, dass die Lichtgeschwindigkeit eine bekannte universelle Konstante ist. Wenn Sie genau messen, wie lange ein Lichtstrahl benötigt, um ein Objekt zu erreichen und dann zu seiner Quelle zurück zu reflektieren, und dieses Ergebnis mit der Lichtgeschwindigkeit multiplizieren, kennen Sie den Abstand zwischen diesen beiden Objekten mit hoher Präzision.

Typischerweise werden in LiDAR-Systemen Laser anstelle von gewöhnlichem Licht verwendet, um eine punktgenaue Genauigkeit zu erzielen. Kommerzielle LiDAR-Systeme, wie die von FARO, verwenden eine Reihe von sich drehenden Lasern, die über die Umgebung laufen und schnell ein genaues 3D-Modell erstellen. Natürlich beschatten Objekte in der Umgebung Objekte, die sich hinter ihnen befinden. Daher müssen Scans von verschiedenen Positionen aus durchgeführt werden, um ein vollständiges Modell zu erstellen – ein zeitaufwändiger Prozess.

Wenn alle Daten erfasst wurden, werden diese Milliarden von Einzelmessungen in einen Computer geladen, der sie zu einem millimetergenauen Umgebungsmodell verarbeitet. Dieses Modell wird als „Punktwolke“ bezeichnet, da es Formen durch die Positionen von Millionen einzelner Punkte im dreidimensionalen Raum definiert. Um das Verständnis des Menschen zu erleichtern, werden Punktwolken häufig mit Fotos aus der Szene überlagert, um eine erkennbare virtuelle Umgebung zu schaffen.

Photogrammetrie: Wie es funktioniert
Die Photogrammetrie wurde 1867 von Albrecht Meydenbauer entwickelt und ist die Wissenschaft, zuverlässige Messungen und Informationen über die physikalische Welt aus Fotografien zu extrahieren, z. B. den Abstand zwischen zwei Punkten auf dem Boden oder die Höhe eines Gebäudes. Ein häufiges Beispiel für die Photogrammetrie mit Drohnen ist die orthomosaische Kartierung.

In dieser Anwendung fliegt die Drohne mit einem festen Muster über die Landschaft und macht in regelmäßigen Abständen Standbilder mit der Kamera, während sie in einer Nadir-Ausrichtung fixiert ist – das heißt, sie zeigt direkt auf den Boden. Durch die Erfassung von Überlappungen zwischen benachbarten Bildern kann ein Computer die einzelnen Fotos zuordnen und wie ein Kachelmosaik zu einem einzigen Bild zusammenfügen. Das Ergebnis ähnelt einer herkömmlichen zweidimensionalen Karte mit einem einheitlichen Maßstab.

Mit stereoskopischen Techniken ist es auch möglich, mithilfe der Photogrammetrie ein dreidimensionales Modell zu erstellen. Diese Technik wurde im Zweiten Weltkrieg von Hand durchgeführt, um dem britischen Premierminister Winston Churchill ein genaues Modell einer V-2-Rakete auf der Startrampe zu präsentieren, die ihn von der Gefahr der „Rachewaffen“ der Nazis überzeugt. Der Prozess beinhaltet komplexe Mathematik, entspricht jedoch den Fähigkeiten moderner Computer.

Text & Fotos von Patrick Sherman

Related Articles