Die Point Cloud ermöglicht die Interpretation und Darstellung von 3D-Bildern. Es handelt sich dabei um eine Vielzahl an Punkten, die eine bestimmte Position in einem dreidimensionalen Raum beschreiben. In Kombination können diese Daten reale 3D-Bilder darstellen, die sich beispielsweise zu Planungszwecken einsetzen lassen.

Was sind Point Cloud Daten?

Die Point Cloud wird in unterschiedlichsten Branchen eingesetzt: vom Maschinenbau über Entwicklungsprozesse neuer Produkte bis hin zur Geländemodellierung. Die Punktwolkendaten stellen die Grundlage für die Visualisierung von realen Objekten, Landschaften oder Räumen dar, die dann per OLED, QLED oder in Showrooms dargestellt werden können. Jeder Punkt besteht aus zwei Koordinaten und bezieht sich gleichzeitig auf eine vorgegebene Position im dreidimensionalen Raum. Damit unterscheidet sie sich von einer LiDAR Koordinate, die zusätzlich zu den Werten X und Y den Höhenwert (Z) beinhaltet.

Um ein 3D-Objekt oder eine Umgebung ideal darstellen zu können, werden in der Regel Millionen von Punkten benötigt. Liegen diese im gewünschten Format vor, können sie mithilfe einer Software entsprechend umgewandelt und angezeigt werden.

Wie werden die Daten für die Punktwolke erfasst?

Um die Point Cloud Daten zu erfassen, müssen moderne Technologien zum Einsatz kommen. Zwar ist es möglich, klassische topografische Verfahren zu verwenden, doch wären diese ausgesprochen zeitaufwendig. Die Lösung dafür ist die Light Detection and Ranging Technologie (LiDAR). Mit ihr können Entfernungen und Abmessungen mithilfe der Lichtimpulse eines Lasers gemessen werden.

Dabei misst ein sehr genauer Timer, wie lange der Lichtstrahl benötigt, um von einem Objekt reflektiert zu werden. Entscheidend ist die Zeit zwischen dem Aussenden und dem Zurückprallen auf dem LiDAR-Sensor: Aus ihr lässt sich die Entfernung zwischen dem Sensor und dem Objekt errechnen. Anschließend wird der Punkt der Point Cloud hinzugefügt und kann mit einer 3D-Software visualisiert werden.

Aufgrund der hohen Dichte an Daten können Ausreißer ignoriert werden. Dadurch ergibt sich ein aussagekräftiges Datenmodell, das für unterschiedlichste Vorhaben eingesetzt werden kann.

Alternative Methoden

Eine Alternative zur Erfassung per LiDAR ist die Photogrammetrie. Dabei werden Fotos aus unterschiedlichen Perspektiven aufgenommen. Je höher die Überlappungen dieser Bilder, desto dichter und genauer kann die Point Cloud ausfallen. Anders als Beim LiDAR werden die Punkte aus den Bildern berechnet und anhand ihrer RGB-Werte eingefärbt. Diese Vorgehensweise ist deutlich günstiger als die Aufnahme per Sensor, allerdings auch ungenauer. Welche Methode sich am besten für die Point Cloud eignet, hängt von dem jeweiligen Einsatzgebiet ab.

Einsatzgebiete der Point Cloud

Der klassische Anwendungsfall einer Point Cloud ist die Modellierung eines aufgenommenen Geländes. Dabei kann es sich um freie Flächen wie auch um Städte oder spezielle Elemente wie eine Autobahn handeln. Dieses digitale Modell lässt sich anschließend visualisieren und für spezielle Planungsaufgaben einsetzen. Je mehr Punkte vorliegen, desto genauer und detailgetreuer kann das jeweilige Gelände modelliert werden.

Mittlerweile wird die Point Cloud allerdings auch für modernere Einsatzgebiete verwendet: Sie kann beispielsweise eine Virtual-Reality Umgebung manipulieren oder für Testzwecke eingesetzt werden. So können Sicherheitslücken oder geplante Vorhaben direkt in der digitalen Welt getestet werden, was deutlich günstiger und sicherer ist. Das macht die Point Cloud für Bauvorhaben in jeglicher Größenordnung zu einem wertvollen Hilfsmittel.

Selbst die beweglichen Teile von Fahrzeugen lassen sich mithilfe der Punktwolke visualisieren und testen. Projektmanager können auf diese Weise feststellen, ob die bestehenden Strukturen wie gewünscht reagieren. Alternativ lässt sich dadurch herausfinden, wie besagte Elemente mit neuen Features interagieren oder ob sich die Änderungen negativ auf das vorhandene Produkt auswirken.

Die breitgefächerten Einsatzmöglichkeiten machen die Punktwolke in vielen Bereichen zur Grundlage für lösungsorientierte und zukunftsorientierte Weiterentwicklungen. Gleichzeitig lassen sich mit ihrer Hilfe Risiken erkennen. Dadurch können Lösungen gefunden werden, noch bevor das jeweilige Problem eintritt. Im besten Falle ist die Point Cloud also lebensrettend. Zwar lassen sich dieselben Aussagen mithilfe einer klassischen Vermessung treffen, doch zeigt sich die Point Cloud als deutlich effizienter und zukunftsorientierter.

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Suhail Ahmad – Individual Solutions & Business Development