Home » Emesent Hovermap zur MassendatenerfassungHovermap bietet Drohnenautonomie und Kollisionsvermeidung, entlastet die Bediener und ermöglicht es ihnen, näher an kritischer Infrastruktur und in engen Räumen zu fliegen.Hovermap ist ein vielseitiger SLAM-basierter Mapper, der die Datenerfassung schnell, einfach und sicher macht.Neben der Drohnennutzung ermöglicht sein anpassungsfähiges Design den Einsatz für Geh-, Fahrzeug- und rucksackmontierte Vermessungen.Diese Anpassungsfähigkeit war ein wesentlicher Faktor für die breite Akzeptanz von Hovermap.Durch die Kombination von Präzisionstechnik, SLAM-Algorithmen und robusten Drohnenautonomiebetreibern können genaue LiDAR-Daten für Bestandsaufnahmen, Vermessungen und Inspektionen über oder unter der Erde, im Innen- oder Außenbereich gesammelt werden.Diese Fallstudie wurde von COPTRZ, dem führenden britischen Anbieter von kommerzieller Drohnentechnologie, mit der Unterstützung eines unabhängigen Gutachters durchgeführt, um die Genauigkeit der Hovermap SLAM-basierten LiDAR- und Ground Control Point (GCP)-Software von Emesent zu validieren.Lösungen für einen LiDAR-Scanner im Bauwesen, wie die mobile Kartierungstechnologie Hovermap von Emesent, können die Unterbrechungen reduzieren und in vielen Fällen eliminieren, die Zeit und Kosten für ein Bauprojekt erhöhen.Allzu häufig haben Unternehmen diese Alternativen weder untersucht noch sind sie sich ihrer bewusst.Stattdessen machen sie die Dinge weiter so, wie sie es immer getan haben, also ertragen sie:• Zeit- und ressourcenintensive manuelle Prozesse wie herkömmliche Vermessungs- und Messinstrumente.• Die Beschäftigung professioneller Vermessungsingenieure, was zusätzliche Kosten verursacht, die häufig zusätzliche Zeit erfordern und nicht flexibel genug sind, um das gesamte Gelände, schwer zugängliche Bereiche und beengte Räume zu erfassen.• Weniger Fähigkeiten zur Zusammenarbeit, die Innovation und Kommunikation mit anderen Mitgliedern Ihres Projektmanagementteams behindern.• Weniger spezifische oder erschöpfende Informationen zur Materialschätzung und Budgetierung• Vorgegebene Abtastintervalle zur BauüberwachungEs gibt einen Grund, warum Baufachleute auf die LiDAR-Innovation für den Bau und die Datenerfassung setzen: Sie kann die Kosten ganzer Prozesse beschleunigen und senken.Insgesamt versuchte diese Fallstudie zu bestimmen, inwieweit ein SLAM-basiertes LiDAR-System verwendet werden kann, um genaue Punktwolkendaten für technische und Massendatenanwendungen zu erfassen.Die erfassten Daten würden mit den von der Totalstation vermessenen Punkten verglichen.Die Genauigkeit von Bodenkontrollpunkten (GCPs) und vermessenen Punkten wurde verwendet, um die Genauigkeitsansprüche zu validieren.Neben diesen Parametern wurden auch der Zeitaufwand für die Datenerfassung und die Verarbeitungszeit bewertet.Dieses Experiment wurde an einem neuen, 73 Meter langen Eingang einer Wohnsiedlung durchgeführt, wodurch die Tester einen durchgehenden Straßenabschnitt scannen konnten, um die Genauigkeit von Hovermap zu testen.Zu Bewertungszwecken wies die Umgebung eine Vielzahl von Merkmalen auf, darunter ein ansteigendes Gefälle, Stadtmöblierung und Versorgungseinrichtungen.Alle Merkmale, einschließlich Ober- und Unterseite des Bordsteins, Wasserstände, GCPs und Versorgungsleitungen, wurden von einem unabhängigen Gutachter vermessen.Ein COPTRZ-Mitarbeiter führte den Hovermap-Datensatz und die Positionierung von GCPs durch.Als GCPs wurden fünf reflektierende 500-mm-Ziele verwendet.Diese wurden in einem „Zick-Zack“-Muster entlang der Straße platziert, um den Scan in einem absoluten Koordinatensystem zu positionieren.Dadurch wurden Schlupf und SLAM-Drift (Trägheitsmesseinheit) eliminiert.Die Hovermap-Daten wurden über einen begehbaren Scan erfasst und mit der Emesent-Software gemäß den Best Practices des Unternehmens verarbeitet.Wenn der Scan beginnt, erstellt der Algorithmus mehrere „lokale“ Karten und versucht dann, sie mit größerer Genauigkeit auf der globalen Karte auszurichten.Die gesamte Befragung wurde im Schritttempo durchgeführt und es wurde ein geschlossener Regelkreis erreicht.SLAM erkennt Alleinstellungsmerkmale von Anfang an an.Beim Zusammenführen von "lokalen" und "globalen" Karten wird eine bessere Ausrichtung erreicht, indem die Schleife auf dem Scan geschlossen wird.Insgesamt erwies sich der Emesent Hovermap ST als einfach einzurichten und benutzerfreundlich in der Bedienung.Nachdem Hovermap auf einem mobilen Gerät konfiguriert und 30 Sekunden auf die Initialisierung gewartet wurde, wurden die Daten gesammelt.Die Datenerfassung dauerte 3 Minuten und 40 Sekunden.Die Bearbeitungszeit, die den Import der GCP-Positionen beinhaltete, betrug 13 Minuten und 50 Sekunden.Die Erweiterung .las wurde exportiert und die Daten wurden als Punktwolke in Leica 3DR importiert.Nach der Analyse der Daten zeigt die Standardabweichung von 3DCQ, dass 95 % aller überprüften Punkte besser als 20 mm sind.Ein Baumagazin Das Building Design & Construction Magazine ist führend auf dem Gebiet der Berichterstattung über Baunachrichten und eine der angesehensten und referenziertesten Quellen für Baunachrichten, Features und Interviews.Abonnieren Sie unseren Newsletter, um die besten Geschichten in Ihren Posteingang zu bekommen!