Ein Gebäude wird aus vielen Standpunkten gescannt, und jeder Scan liegt zunächst in seinem eigenen Koordinatensystem. Damit daraus ein zusammenhängender Datensatz wird, müssen die Scans registriert, also lagerichtig zueinander ausgerichtet werden. Dieser Beitrag erklärt die Cloud-to-Cloud-Registrierung, vergleicht sie mit der zielbasierten Methode und zeigt, wie das Ergebnis in ein übergeordnetes Koordinatensystem gebracht wird.
Das Prinzip
Bei der Cloud-to-Cloud-Registrierung werden zwei Punktwolken über die Geometrie ihrer Überlappung verknüpft. Die Software sucht zu den Punkten des einen Scans die jeweils nächstgelegenen Punkte im anderen, berechnet daraus Verschiebung und Drehung und wiederholt diesen Schritt, bis sich die Abweichungen nicht mehr verringern. Das bekannteste Verfahren dafür heißt ICP (Iterative Closest Point).
ICP findet die richtige Lösung nur, wenn die Scans bereits grob passend zueinander liegen. Diese Vorausrichtung geschieht je nach Software manuell über wenige gewählte Punkte, über eine Draufsicht oder über Sensordaten des Scanners wie Neigung, Kompass oder Höhenmesser. Anschließend wird der gesamte Scanverband gemeinsam ausgeglichen, sodass sich kleine Fehler nicht von Scan zu Scan aufsummieren.
Cloud-to-Cloud oder Zielmarken?
| Kriterium | Cloud-to-Cloud | Zielmarken |
|---|---|---|
| Vorbereitung vor Ort | keine Marken nötig | Kugeln oder Schachbrettmarken auslegen und sichtbar halten |
| Voraussetzung | ausreichende Überlappung und markante Geometrie | mindestens drei gemeinsame, gut verteilte Marken je Verknüpfung |
| Schwierige Umgebungen | lange, gleichförmige Flure, Tunnel, glatte Fassaden | große Distanzen, schlechte Sicht auf die Marken |
| Kontrolle | Restabweichungen der Flächen | Restabweichungen an den Marken |
Eine generell geringere Genauigkeit hat die Cloud-to-Cloud-Registrierung nicht. In Räumen mit vielen Wänden, Decken und Kanten, also in den meisten Gebäuden, verknüpft sie Scans sehr zuverlässig, weil sehr viele Punkte in die Berechnung eingehen. Problematisch wird es, wenn die Geometrie in einer Richtung keine Anhaltspunkte bietet: In einem langen, gleichförmigen Flur kann die Software zwei Scans entlang der Flurachse gegeneinander verschieben, ohne dass sich die Abweichungen ändern. Hier helfen zusätzliche Zielmarken, kürzere Standpunktabstände oder Scans in angrenzende Räume. In der Praxis werden beide Methoden häufig kombiniert.
Das Ergebnis prüfen
Jede Registrierung sollte mit einem Bericht abgeschlossen werden, der die Restabweichungen zwischen den Scans ausweist. Werte im Bereich weniger Millimeter zeigen eine gute Verknüpfung. Zusätzlich lohnt sich eine Sichtkontrolle in Schnitten: Doppelte Wandlinien oder versetzte Kanten deuten auf eine fehlerhafte Verknüpfung hin, die im Bericht nicht immer auffällt. Bei großen Objekten über mehrere Geschosse sichern unabhängige Kontrollmaße oder Passpunkte das Gesamtergebnis ab. Wie sich Fehler in der Kette fortpflanzen, beschreibt der Beitrag zur Genauigkeit beim Laserscanning.
Georeferenzierung
Nach der Registrierung liegt die Punktwolke in einem einheitlichen, aber zunächst lokalen Koordinatensystem. Soll sie mit Lageplänen, Katasterdaten oder anderen Messungen zusammenpassen, wird sie georeferenziert, also in ein amtliches Koordinatensystem überführt. Dazu werden Passpunkte, meist Zielmarken, mit Tachymeter oder GNSS eingemessen und in der Punktwolke identifiziert. Im Gebäudeinneren ist GNSS nicht verfügbar; hier werden Koordinaten über einen Tachymeterzug von außen hineingetragen. Für ein reines Gebäudeaufmaß genügt oft ein lokales System mit eindeutig festgelegtem Höhenbezug.
Registrierung zuverlässig prüfen
Die Cloud-to-Cloud-Registrierung verknüpft Scans ohne Zielmarken über ihre gemeinsame Geometrie und spart Vorbereitungszeit vor Ort. Sie braucht ausreichende Überlappung und markante Formen; wo diese fehlen, ergänzen Zielmarken das Verfahren. Wie wir Scans aufnehmen, registrieren und prüfen, beschreiben wir auf der Seite zum Laserscanning.