Höhere Präzision in komplexen Umgebungen
Während die direkte Georeferenzierung (DG) die primäre Methode für die Erstellung von Karten in Außenbereichen ist, wird sie in Innenräumen oder in Umgebungen mit hohem GNSS-Problem nur selten eingesetzt. DG kombiniert INS (Position und lage) mit Sensordaten (z. B. LiDAR- oder Kamerabilder), um die Position von beobachteten Objekten genau zu bestimmen, ohne sich auf zahlreiche vorab vermessene Bodenkontrollpunkte (GCPs) zu stützen.
Da GNSS in Innenräumen jedoch nicht verfügbar ist, kann die herkömmliche direkte Georeferenzierung nicht in vollständig geschlossenen Räumen angewendet werden. In vielen Fällen wird die Kartierung in einer hybriden Form durchgeführt, die sowohl Innen- als auch Außenbereiche abdeckt.
Während sich die meisten Menschen bei solchen Szenarien auf herkömmliche Indoor-Mapping-Technologien verlassen, kann die Auswahl der richtigen INS und Post-Processing-Software die Vorteile der direkten Georeferenzierung auf diese Anwendungsfälle ausweiten. Durch die Integration eines hochpräzisen INS mit geringer Drift in eine fortschrittliche Post-Processing-Software ist es möglich, eine genaue, direkt georeferenzierte Lösung über längere Zeiträume aufrechtzuerhalten. Wahrnehmungsbasierte Algorithmen wie SLAM können diese präzise Positionierung direkt nutzen, um die Kartierungsgenauigkeit weiter zu verbessern.
Dieser Ansatz ermöglicht die Erstellung von Innenraumkarten, die vollständig an einer absoluten Positionierungslösung und einem Koordinatenreferenzrahmen (Datum) ausgerichtet sind. Das Ergebnis sind verbesserte Arbeitsabläufe und eine bessere Zusammenarbeit, da die räumliche Konsistenz zwischen Innen- und Außendaten gewährleistet ist.
Inertialsysteme für Indoor-Mapping-Lösungen
In Innenräumen, in denen GNSS nicht verfügbar ist, stützt sich die Kartierung auf Inertialmesseinheiten (IMUs) in Kombination mit wahrnehmungsbasierten Algorithmen wie Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). Im Gegensatz zur herkömmlichen direkten Georeferenzierung ist dieser Ansatz nicht von GNSS abhängig, sondern nutzt IMU zusammen mit LiDAR, Kameras oder Tiefensensoren, um eine genaue Positionierung zu gewährleisten.
SLAM funktioniert durch kontinuierliche Kartierung der Umgebung und gleichzeitige Schätzung der Position des Systems innerhalb der Umgebung. SLAM allein kann jedoch unter Drift leiden, insbesondere in Gebieten mit wenigen Merkmalen oder in dynamischen Umgebungen. Hochwertige IMUs spielen eine entscheidende Rolle bei der Stabilisierung der SLAM-basierten Kartierung und gewährleisten eine konsistente Bewegungsverfolgung, selbst wenn die visuellen Eingaben unzuverlässig sind. Durch die Integration einer hochpräzisen IMU mit geringer Drift kann die SLAM-Leistung bei Innenraumkartierungen verbessert werden.
Die IMU verringert die Driftakkumulation, so dass die genaue Positionierung über längere Zeiträume beibehalten wird, und verbessert die Zuverlässigkeit bei schlechten Sichtverhältnissen, z. B. in dunklen Räumen oder unübersichtlichen Gängen. Diese Kombination ermöglicht die Erstellung genauer Innenraumkarten, die räumlich konsistent und gut mit externen Datensätzen abgestimmt sind.
Dadurch werden Arbeitsabläufe gestrafft und die Zusammenarbeit bei der Kartierung verbessert, selbst in Umgebungen, in denen kein GNSS verfügbar ist.
Unsere Lösungen für Indoor Mapping
Unsere Bewegungs- und Navigationsprodukte sind so konzipiert, dass sie sich nahtlos in Indoor-Mapping-Systeme integrieren lassen. Unsere hochmodernen Inertialsysteme bieten die Genauigkeit und Zuverlässigkeit, die für die Erstellung hochwertiger Indoor-Karten erforderlich sind, selbst in den schwierigsten Umgebungen.
Ganz gleich, ob Sie mobile Roboter oder tragbare Systeme für die Innenraumkartierung einsetzen, unsere Produkte bieten die Präzision, die Leistung und den Arbeitsablauf, die für die Erstellung genauer Karten erforderlich sind.
Unsere Systeme sind ideal für eine Reihe von Anwendungen, einschließlich industrieller Inspektionen, Gebäudemanagement, Notfallmaßnahmen und mehr.
Quanta Plus
Qinertia GNSS-INS
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Fallstudien
Lesen Sie unsere Fallstudien, um zu sehen, wie unsere Inertiallösungen erfolgreich in verschiedene Indoor-Mapping-Anwendungen auf der ganzen Welt integriert wurden.
Von Lagerrobotern, die durch komplexe Anlagen navigieren, bis hin zu Drohnen, die genaue 3D-Indoor-Karten von Innenräumen erstellen, haben unsere Produkte maßgeblich zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von Mapping-Projekten beigetragen.
Sehen Sie sich Beispiele aus der Praxis an, wie unsere Systeme im Einsatz sind. Lesen Sie unsere Fallstudien, um zu verstehen, wie SBG Systems Präzision und Zuverlässigkeit in Ihre Indoor-Mapping-Lösungen einbringen kann.
Sie sprechen über uns
Unsere Kunden reichen von Industrieunternehmen bis hin zu Notfalleinsatzteams, die sich auf unsere Inertialsysteme verlassen, um genaue und zuverlässige Karten in Umgebungen zu erstellen, in denen GNSS nicht verfügbar ist.
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Haben Sie noch Fragen?
Sind Sie neugierig, wie Indoor-Mapping-Systeme funktionieren? Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie Inertialsysteme zur genauen Kartierung in Umgebungen ohne GNSS beitragen?
In unserem FAQ-Bereich finden Sie Antworten auf die häufigsten Fragen zu Indoor-Mapping-Systemen, einschließlich Informationen zu den beteiligten Technologien, bewährten Verfahren und zur Integration unserer Produkte in Ihre Lösungen.
Was ist ein Ortungssystem für Innenräume?
Ein Indoor Positioning System (IPS) ist eine spezielle Technologie, die den Standort von Objekten oder Personen in geschlossenen Räumen, wie z. B. in Gebäuden, wo GNSS-Signale schwach oder nicht vorhanden sind, genau bestimmt. IPS setzt verschiedene Techniken ein, um präzise Positionsdaten in Umgebungen wie Einkaufszentren, Flughäfen, Krankenhäusern und Lagerhäusern zu liefern.
IPS kann mehrere Technologien zur Standortbestimmung nutzen, darunter:
- Wi-Fi: Verwendet die Signalstärke und Triangulation von mehreren Zugangspunkten zur Positionsbestimmung.
- Bluetooth Low Energy (BLE): Verwendet Beacons, die Signale an Geräte in der Nähe zur Verfolgung senden.
- Ultraschall: Verwendet Schallwellen zur genauen Standortbestimmung, oft mit Sensoren von Mobilgeräten.
- RFID (Radio-Frequenz-Identifikation): Etiketten, die an Gegenständen angebracht werden, um diese in Echtzeit zu verfolgen.
- Trägheitsmessgeräte (IMUs): Diese Sensoren überwachen Bewegung und Orientierung und verbessern in Kombination mit anderen Methoden die Positionsgenauigkeit.
Eine detaillierte digitale Karte des Innenraums ist für eine genaue Ortung unerlässlich, während mobile Geräte oder spezielle Ausrüstungen Signale von der Ortungsinfrastruktur sammeln.
IPS verbessert die Navigation, verfolgt Objekte, unterstützt Notdienste, analysiert das Verhalten von Einzelhändlern und lässt sich in intelligente Gebäudesysteme integrieren, was die betriebliche Effizienz dort erheblich verbessert, wo herkömmliches GNSS versagt.
Was ist SLAM?
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) ist eine Rechentechnik, die in der Robotik und der Computer Vision eingesetzt wird, um eine Karte einer unbekannten Umgebung zu erstellen und gleichzeitig den Standort eines Agenten innerhalb dieser Umgebung zu verfolgen. Dies ist besonders nützlich in Szenarien, in denen GNSS nicht verfügbar ist, wie z. B. in Innenräumen oder in dichten städtischen Gebieten.
SLAM-Systeme bestimmen die Position und Ausrichtung des Agenten in Echtzeit. Dazu wird die Bewegung des Roboters oder Geräts verfolgt, während er durch die Umgebung navigiert. Während sich der Agent bewegt, erstellt das SLAM-System eine Karte der Umgebung. Dabei kann es sich um eine 2D- oder 3D-Darstellung handeln, die die Anordnung, Hindernisse und Merkmale der Umgebung erfasst.
Diese Systeme verwenden oft mehrere Sensoren wie Kameras, LiDAR oder Trägheitsmessgeräte (IMUs), um Daten über die Umgebung zu sammeln. Diese Daten werden kombiniert, um die Genauigkeit der Lokalisierung und Kartierung zu verbessern.
SLAM-Algorithmen verarbeiten die eingehenden Daten, um die Karte und den Standort des Agenten kontinuierlich zu aktualisieren. Dies erfordert komplexe mathematische Berechnungen, einschließlich Filter- und Optimierungstechniken.
Was ist Photogrammetrie?
Photogrammetrie ist die Wissenschaft und Technik der Verwendung von Fotos zur Messung und Kartierung von Entfernungen, Abmessungen und Merkmalen von Objekten oder Umgebungen. Durch die Analyse sich überschneidender Bilder, die aus verschiedenen Blickwinkeln aufgenommen wurden, ermöglicht die Photogrammetrie die Erstellung genauer 3D-Modelle, Karten oder Messungen. Bei diesem Verfahren werden gemeinsame Punkte in mehreren Fotos identifiziert und ihre Positionen im Raum berechnet, wobei die Prinzipien der Triangulation angewendet werden.
Die Photogrammetrie ist in verschiedenen Bereichen weit verbreitet, z. B.:
- Photogrammetrische topographische Kartierung: Erstellung von 3D-Karten von Landschaften und städtischen Gebieten.
- Architektur und Ingenieurwesen: Für Gebäudedokumentation und Strukturanalyse.
- Photogrammetrie in der Archäologie: Dokumentation und Rekonstruktion von Stätten und Artefakten.
- Luftbildphotogrammetrie kartographie: Für Landvermessung und Bauplanung.
- Forstwirtschaft und Landwirtschaft: Überwachung von Nutzpflanzen, Wäldern und Landnutzungsänderungen.
Wenn die Photogrammetrie mit modernen Drohnen oder UAVs (unbemannten Fluggeräten) kombiniert wird, ermöglicht sie die schnelle Erfassung von Luftbildern, was sie zu einem effizienten Werkzeug für groß angelegte kartographie, Bau- und Umweltüberwachungsprojekte macht.
Was ist ein LiDAR?
Ein LiDAR (Light Detection and Ranging) ist eine Fernerkundungstechnologie, die Laserlicht zur Messung von Entfernungen zu Objekten oder Oberflächen verwendet. Durch die Aussendung von Laserimpulsen und die Messung der Zeit, die das Licht benötigt, um nach dem Auftreffen auf ein Ziel zurückzukehren, kann LiDAR präzise, dreidimensionale Informationen über die Form und die Merkmale der Umgebung erzeugen. Es wird häufig verwendet, um hochauflösende 3D-Karten der Erdoberfläche, von Strukturen und der Vegetation zu erstellen.
LiDAR-Systeme sind in verschiedenen Branchen weit verbreitet, z. B:
- Topografische Kartierung: Zur Vermessung von Landschaften, Wäldern und städtischen Gebieten.
- Autonome Lidar-Fahrzeuge: Für Navigation und Hinderniserkennung.
- Landwirtschaft: Zur Überwachung von Kulturen und Feldbedingungen.
- Umweltüberwachung: Für Hochwassermodellierung, Küstenerosion und mehr.
LiDAR-Sensoren können an Drohnen, Flugzeugen oder Fahrzeugen angebracht werden und ermöglichen eine schnelle Datenerfassung über große Gebiete. Die Technologie wird für ihre Fähigkeit geschätzt, selbst in schwierigen Umgebungen wie dichten Wäldern oder zerklüftetem Gelände detaillierte, genaue Messungen zu liefern.
