Wir machen uns selten bewusst, wie komplex die moderne Vermessungstechnik ist.<\/h5>\n\n\n \n Vermessungsingenieure verwenden in jeder Komponente modernste physikalische Methoden, die auf jahrzehntelanger Erfahrung beruhen. Denken Sie nur daran, wie GPS Zeitberechnungen anhand von Atomuhren und Signalen aus der Umlaufbahn nutzt. Diese Technologie ist heute im t\u00e4glichen Leben allgegenw\u00e4rtig. Oder wie\u00a0LiDAR<\/a>\u00a0muss Tausende von Berechnungen pro Sekunde anstellen, um festzustellen, wie lange ein Lichtstrahl gebraucht hat, um zu ihm zur\u00fcckzukehren. Folglich gibt es in solch komplexen Systemen viele Fehlerquellen. Gl\u00fccklicherweise k\u00f6nnen wir diese jedoch ganz allgemein ansprechen, um die Genauigkeit unserer Vermessung besser zu verstehen. In diesem Artikel werden einige wichtige Punkte zur Erlangung der Vermessungs- und Punktwolkengenauigkeit aus der Sicht eines Vermessungsingenieurs n\u00e4her erl\u00e4utert.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n\n \n \n \n \n\n \n\n\n \n ![\"OXTS](\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Pointcloud-LinkedIn-banner-1200x628px-100-600x0-c-default.jpeg\"\n "\\"OXTS")
\n <\/picture>\n\n\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\n\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n\n \n\n\n \n\n IMU-Genauigkeit<\/h5>\n\n\n \n Eine IMU (Inertial Measurement Unit) misst die Eigenbewegung, der sie unterworfen ist. In der Regel verwendet die IMU gyroskopische Instrumente und Beschleunigungsmesser, um die Beschleunigung und \u00c4nderungen der Orientierung zu bestimmen. F\u00fcr Vermessungsingenieure ist eine IMU daher \u00e4u\u00dferst wichtig. Der Grund daf\u00fcr ist, dass Vermessungsarbeiten in der Regel die Beobachtung von Objekten bedeuten, die sich aus Gr\u00fcnden der Bequemlichkeit in einem gewissen Abstand von einem selbst befinden, aber je weiter ein Objekt entfernt ist, desto ungenauer kann seine Position bestimmt werden. Betrachten Sie das nachstehende Diagramm; bei allen Messungen gibt es einen intrinsischen Fehler, auch bei den von der IMU gemessenen Winkel\u00e4nderungen.<\/p>\n
Bei der Ann\u00e4herung an einen kleinen Winkel ist der Fehler in der Position eines Objekts einfach der\u00a0Winkelfehler<\/em>\u00a0x\u00a0Entfernung zum Objekt<\/em>. Dies bedeutet, dass ein winziger Winkelfehler leicht zu einer sehr gro\u00dfen Diskrepanz in der Position eines vermessenen Objekts f\u00fchren kann, wenn es sich in gro\u00dfer Entfernung befindet. Eine typische IMU f\u00fcr die Vermessung wie die\u00a0OXTS NAV650<\/strong><\/a>\u00a0Die IMU hat vielleicht eine Genauigkeit von einem halben Grad.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n\n \n \n \n \n\n \n\n\n \n ![\"\"\n](\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Angular-Error-Image-1-600x0-c-default.png\"\n "\\"Angular-Fehlerbild-1\\"\n")
\n <\/picture>\n\n\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\n\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n\n \n\n\n \n\n\n\n \n Die IMU ist auch f\u00fcr Navigationszwecke sehr wichtig. An sich misst die IMU die Bewegung. Das bedeutet, dass Vermessungsingenieure sie als rudiment\u00e4res Navigationsger\u00e4t verwenden k\u00f6nnen, um zu verfolgen, wie sich die IMU bewegt. Daher ist es m\u00f6glich, eine hochwertige IMU zu verwenden, um die wesentlichen Orientierungsinformationen auszugeben, aber auch die Information, wo sich die IMU befindet. Allerdings weisen alle Instrumente eine zuf\u00e4llige Bewegung oder eine Drift in ihren Messungen auf, die sich negativ auf die Genauigkeit der Punktwolke auswirken. Daher wird eine IMU allein schnell von ihrer wahren Position abdriften, da sie die Bewegung misst und die Position nicht lokalisieren kann.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n
\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n\n \n\n\n \n\n GNSS-Lokalisierung<\/h5>\n\n\n \n A\u00a0GNSS<\/strong><\/a>\u00a0(Global Navigation Satellite System) lokalisiert seine Position auf der Erde mithilfe von Satellitenkonstellationen in der Umlaufbahn. Mit Hilfe der hochpr\u00e4zisen Zeitinformationen dieser Satellitensignale kann ein GNSS-Empf\u00e4nger seine Position auf weniger als einen Meter genau auf der Erdoberfl\u00e4che bestimmen. Mit Hilfe eines zweiten Empf\u00e4ngers, der oft als Basisstation bezeichnet wird, k\u00f6nnen Korrekturen f\u00fcr die Verzerrung der Satellitensignale in der Atmosph\u00e4re berechnet werden, wodurch die Genauigkeit des Ger\u00e4ts auf einen Zentimeter erh\u00f6ht werden kann.<\/p>\nEs gibt andere Systeme, die zur Positionsbestimmung verwendet werden k\u00f6nnen, aber die meisten von ihnen sind auf gro\u00dfe Infrastrukturumgebungen beschr\u00e4nkt und dienen als Ersatz, wenn keine GNSS-Signale empfangen werden k\u00f6nnen. GNSS erm\u00f6glicht eine hochgenaue und pr\u00e4zise absolute Positionierung auf der Erde, w\u00e4hrend viele Ersatzsysteme nur eine relative Positionierung ohne die Hilfe von GNSS selbst liefern k\u00f6nnen.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n
\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n\n \n\n\n \n\n GNSS-Konstellationen<\/h5>\n\n\n \n Es gibt\u00a0vier Hauptkonstellationen<\/strong><\/a> von GNSS-Satelliten im Einsatz. Lange Zeit waren die russischen und amerikanischen Konstellationen GLONASS und GPS allgegenw\u00e4rtig, aber auch die europ\u00e4ischen und chinesischen Konstellationen Galileo und Beidou finden zunehmend Verbreitung (es gibt auch noch andere, z. B. QZSS). Im Allgemeinen sind die Genauigkeiten bei der Verwendung dieser einzelnen Konstellationen \u00e4hnlich, aber ein GNSS-System kann alle verf\u00fcgbaren Daten am besten nutzen, indem es mehrere oder alle vier dieser Konstellationen kombiniert. In der folgenden Abbildung sehen Sie die Flugbahn eines INS-Systems. Dargestellt ist die Flugbahn einer reinen GPS-Positionskurve (blau) und einer GPS- und GLONASS-Kurve (rot). Als das Fahrzeug einige B\u00e4ume und Geb\u00e4ude passierte, gingen die Satellitensignale verloren und es kam zu einer Positionsdrift. Bei der Nachbearbeitung zeigt sich dies durch einen pl\u00f6tzlichen Sprung in der Position der blauen Linie, und es scheint, dass das Fahrzeug auf der falschen Spur f\u00e4hrt. Bei der roten Linie hingegen ist kein solcher Sprung zu sehen, sondern eine gleichm\u00e4\u00dfige Flugbahn an der richtigen Stelle. Das liegt daran, dass GNSS-Systeme eine Mindestanzahl von Satelliten ben\u00f6tigen, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Je mehr Satelliten bzw. je mehr Konstellationen, desto zuverl\u00e4ssiger ist die Positionsangabe, insbesondere in schlechten GNSS-Umgebungen wie einer Stadt oder einem Ort. Heutzutage gehen Systeme wie das OXTS xNAV650 dazu \u00fcber, standardm\u00e4\u00dfig alle vier dieser Konstellationen anzubieten, um die zuverl\u00e4ssigste L\u00f6sung zu erhalten.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n\n \n \n \n \n\n \n\n\n \n ![\"Google](\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Google-Earth-Image-768x464-1-600x0-c-default.jpeg\"\n "\\"Google")
\n <\/picture>\n\n\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\n\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n Tr\u00e4gheitsnavigationssysteme<\/h3>\n\n \n\n\n \n\n\n\n \n Ein GNSS- und ein IMU-System spielen die St\u00e4rken und Schw\u00e4chen des jeweils anderen aus und bilden so ein vollst\u00e4ndiges Navigationssystem. GNSS liefert eine genaue Position des Systems auf der Erde und die IMU bestimmt seine Ausrichtung. Zusammen liefert das System eine 3D-Position, hochgenaue\u00a0Atomuhr-Zeitmessung<\/strong><\/a>\u00a0aus dem GNSS und der 3D-Orientierung. Dies wird oft als INS (Inertiales Navigationssystem) bezeichnet.<\/p>\nDie beiden Datenstr\u00f6me k\u00f6nnen auch intelligent kombiniert werden, um eine noch genauere Sch\u00e4tzung von Position und Orientierung zu erhalten, indem ein Datenstrom kontinuierlich mit dem anderen abgeglichen wird. Wenn zum Beispiel die Satellitensignale behindert werden, k\u00f6nnen die GNSS-Daten gro\u00dfe Fehler in der Positionsausgabe aufweisen, aber durch den Vergleich mit den Beschleunigungsmesserdaten kann ein INS die plausibelste Flugbahn bestimmen. In solchen F\u00e4llen oder wenn \u00fcberhaupt keine Satellitensignale zu sehen sind, k\u00f6nnen die von der IMU gemessenen Beschleunigungen verwendet werden, um die Flugbahn des Ger\u00e4ts zu sch\u00e4tzen. Dies ist zwar nicht ann\u00e4hernd so genau wie bei der Verwendung von GNSS, aber es ist eine gute Notl\u00f6sung f\u00fcr solche Situationen.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n
\n \n \n \n \n\n \n\n\n \n ![\"OXTS](\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/xNAV650-and-Hesai-Car-Mounted-1-600x0-c-default.jpeg\"\n "\\"OXTS")
\n <\/picture>\n\n\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\nxNAV650 INS und Hesai XT LiDAR montiert auf einem Auto f\u00fcr mobile Kartierung<\/p>\n\n\n\n
\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n\n \n\n\n \n\n\n\n \n Eine\u00a0OXTS INS<\/strong><\/a>\u00a0kann beispielsweise in einer vollen Minute ohne GNSS-Aktualisierung eine Abweichung von etwa einem Meter aufweisen. Wenn GNSS wieder verf\u00fcgbar ist, wird die wahre Position verwendet, und die erfassten Daten k\u00f6nnen in der Nachbearbeitung verbessert werden, um eine realistische Flugbahn zu erhalten.<\/p>\nEs k\u00f6nnen auch andere Instrumente eingebaut und ihre Datenstr\u00f6me zur \u00dcberpr\u00fcfung anderer Instrumente verwendet werden. Ein Raddrehzahlsensor wird zum Beispiel h\u00e4ufig in mobilen Kartierungsanwendungen eingesetzt. Dieses Ger\u00e4t misst einfach die Bewegung der R\u00e4der eines Fahrzeugs, um einen anderen Messwert zu erhalten, wo sich das Fahrzeug befinden k\u00f6nnte. In diesem Fall wird eine Pseudogeschwindigkeit gemessen. Dieser Datenstrom ist wie die IMU auch dann verf\u00fcgbar, wenn keine GNSS-Signale vorhanden sind, und kann daher unter schlechten GNSS-Bedingungen wie in W\u00e4ldern oder st\u00e4dtischen Gebieten, wo Signale behindert oder verzerrt werden k\u00f6nnen, eine sehr n\u00fctzliche Erg\u00e4nzung darstellen. In den Vergleichsbildern unten wurden die GNSS-Signale in einem Teil der Umgebung k\u00fcnstlich vollst\u00e4ndig blockiert.<\/p>\n
Die Farben in der Punktwolke sind Sch\u00e4tzungen der Unsicherheit, wobei Blau f\u00fcr die h\u00f6chste Genauigkeit steht, dann folgen dunkle und helle Gr\u00fcnt\u00f6ne, Gelb und Orange stehen f\u00fcr eine geringere Genauigkeit und Rot f\u00fcr die geringste Genauigkeit mit einer gro\u00dfen Abweichung. Im ersten Bild sehen Sie, dass der gr\u00f6\u00dfte Teil der Vermessung rot ist, was bedeutet, dass die Genauigkeit schlecht ist und die Unsicherheit der Punktposition bis zu einem halben Meter betr\u00e4gt. Das zweite Bild, bei dem dasselbe Verfahren, aber zus\u00e4tzlich ein Raddrehzahlsensor verwendet wurde, zeigt jedoch, dass ein gr\u00f6\u00dferer Prozentsatz der Vermessung den h\u00f6chsten Genauigkeitsgrad erreicht. Bei n\u00e4herer Betrachtung sind erhebliche Verbesserungen zu erkennen, da der Raddrehzahlsensor die Verschiebung von Teilen der Punktwolke um fast einen halben Meter verhindert und die Unsch\u00e4rfe deutlich verringert. Dies macht einen Raddrehzahlsensor zu einer gro\u00dfartigen Erg\u00e4nzung f\u00fcr mobile Vermessungseinrichtungen in solchen Umgebungen.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n
\n \n \n \n \n\n \n\n\n \n ![\"Village](\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Neighbourhood-pointcloud-1-600x0-c-default.png\"\n "\\"Dorfpunktwolke\\"\n")
\n <\/picture>\n\n\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\nEine Vermessung eines Nachbarschaftsabschnitts ohne GNSS, eingef\u00e4rbt nach der Unsicherheit der Punktposition<\/p>\n\n\n\n \n
\n \n \n \n \n\n \n\n\n \n ![\"Village](\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Neighbourhood2-600x0-c-default.png\"\n "\\"Dorfpunktwolke\\"\n")
\n <\/picture>\n\n\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\nDieselbe Umfrage, aber jetzt unter Verwendung von Daten zur Radgeschwindigkeit<\/p>\n\n\n\n
\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n Kalibrierung des Zielfernrohrs<\/h3>\n\n \n\n\n \n\n\n\n \n Wie wir bereits erw\u00e4hnt haben, sind Vermessungsdaten aufgrund ihrer Ausbreitung \u00fcber die Entfernung sehr empfindlich gegen\u00fcber Orientierungsdaten. Es gibt jedoch noch eine weitere Quelle f\u00fcr Orientierungsfehler, die zwischen der IMU und dem Vermessungsger\u00e4t liegt. Um Navigationsdaten von einem INS und Vermessungsdaten, z. B. von einem LiDAR, zu kombinieren bzw. zu georeferenzieren, muss die r\u00e4umliche Beziehung zwischen beiden bekannt sein. Die Verschiebungen und Drehungen entlang jeder 3D-Achse m\u00fcssen gemessen werden. Und dieser Orientierungsfehler tr\u00e4gt zum Positionsfehler der Punkte bei. Dieser Fehler wird als Achsversatz bezeichnet.<\/p>\n
Leider kann es sehr schwierig sein, diese Winkel mit der f\u00fcr Vermessungsdaten erforderlichen Genauigkeit zu messen. Es gibt verschiedene Methoden, z. B. die Verwendung einer CAD-gedruckten Halterung, um INS und LiDAR in einer bekannten Ausrichtung und Verschiebung fest miteinander zu verbinden, aber bedenken Sie, dass die Genauigkeit in der Gr\u00f6\u00dfenordnung von einem halben Grad oder besser liegen muss. Eine andere Methode, die von OXTS entwickelt wurde, ist die Verwendung einer datengesteuerten Technik zur Kalibrierung der Winkel. Diese Methode hat mehrere Vorteile, u. a. wird sie vollst\u00e4ndig \u00fcber Software durchgef\u00fchrt und dauert nur zehn Minuten.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n
\n \n \n \n \n\n \n\n\n \n ![\"Boresight](\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Boresight-Calibration-600x0-c-default.png\"\n "\\"Kalibrierung")
\n <\/picture>\n\n\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\nAnsicht \"Hardware-Einrichtung\" in OXTS Georeferencer<\/p>\n\n\n\n
\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n\n \n\n\n \n\n\n\n \n Im folgenden Diagramm k\u00f6nnen Sie sehen, wie wichtig es ist, die Ausrichtungswinkel so genau wie m\u00f6glich zu bestimmen. Aus der Entfernung und aus verschiedenen Perspektiven betrachtet, erscheinen Objekte an der falschen Stelle und beginnen zu verschwimmen, insbesondere wenn die Bilder in einer Punktwolke kombiniert werden. Leider k\u00f6nnen Vermessungsingenieure ihre Ger\u00e4te nicht einfach an einem Fahrzeug befestigen und eine Vermessung durchf\u00fchren, ohne das Verh\u00e4ltnis zwischen INS und LiDAR sorgf\u00e4ltig zu messen, d. h. ohne ein datengesteuertes Kalibrierungsverfahren, das lediglich die feste Montage der Ger\u00e4te erfordert. Durch die Durchf\u00fchrung einer kurzen Vermessung einiger reflektierender Ziele, OXTS-Georeferenzierung<\/strong><\/a>\u00a0ist in der Lage, die relative Ausrichtung auf Gradpunkte zu kalibrieren.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n\n \n \n \n \n\n \n\n\n \n ![\"Boresight](\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Boresight-Misalignment2-600x0-c-default.png\"\n "\\"Boresight-Fehlausrichtung\\"\n")
\n <\/picture>\n\n\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\nDiagramm der Auswirkung eines Achsversatzes<\/p>\n\n\n\n
\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n Berechnung der Genauigkeit<\/h3>\n\n \n\n\n \n\n\n\n \n Anhand der IMU- und GNSS-Daten kann das INS eine Vielzahl von Diagnoseinformationen berechnen und die Unsicherheiten, mit denen es Daten ausgibt, absch\u00e4tzen. Diese Informationen k\u00f6nnen f\u00fcr Vermessungsingenieure \u00e4u\u00dferst n\u00fctzlich sein. OXTS verwendet eine Formel, die die Genauigkeitsspezifikation g\u00e4ngiger LiDAR-Daten und die vom INS gemeldeten Genauigkeiten kombiniert, um eine Sch\u00e4tzung der Unsicherheit der Positionen aller Punkte einer Punktwolke zu berechnen. Diese wird bei Verwendung von OXTS Georeferencer automatisch generiert und f\u00fcllt ein skalares Wertefeld, so dass die Daten in einer Software zur Anzeige von Punktwolken angezeigt und analysiert werden k\u00f6nnen. Auf diese Weise k\u00f6nnen die Benutzer genau sehen, wo sie m\u00f6glicherweise nachmessen m\u00fcssen. Durch die Anzeige von orangefarbenen oder roten Punkten kann ein Bereich identifiziert werden, in dem die Vermessungsmethodik verbessert werden k\u00f6nnte.<\/p>\n
Vermessungsingenieure verwenden in jeder Komponente modernste physikalische Methoden, die auf jahrzehntelanger Erfahrung beruhen. Denken Sie nur daran, wie GPS Zeitberechnungen anhand von Atomuhren und Signalen aus der Umlaufbahn nutzt. Diese Technologie ist heute im t\u00e4glichen Leben allgegenw\u00e4rtig. Oder wie\u00a0LiDAR<\/a>\u00a0muss Tausende von Berechnungen pro Sekunde anstellen, um festzustellen, wie lange ein Lichtstrahl gebraucht hat, um zu ihm zur\u00fcckzukehren. Folglich gibt es in solch komplexen Systemen viele Fehlerquellen. Gl\u00fccklicherweise k\u00f6nnen wir diese jedoch ganz allgemein ansprechen, um die Genauigkeit unserer Vermessung besser zu verstehen. In diesem Artikel werden einige wichtige Punkte zur Erlangung der Vermessungs- und Punktwolkengenauigkeit aus der Sicht eines Vermessungsingenieurs n\u00e4her erl\u00e4utert.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n Eine IMU (Inertial Measurement Unit) misst die Eigenbewegung, der sie unterworfen ist. In der Regel verwendet die IMU gyroskopische Instrumente und Beschleunigungsmesser, um die Beschleunigung und \u00c4nderungen der Orientierung zu bestimmen. F\u00fcr Vermessungsingenieure ist eine IMU daher \u00e4u\u00dferst wichtig. Der Grund daf\u00fcr ist, dass Vermessungsarbeiten in der Regel die Beobachtung von Objekten bedeuten, die sich aus Gr\u00fcnden der Bequemlichkeit in einem gewissen Abstand von einem selbst befinden, aber je weiter ein Objekt entfernt ist, desto ungenauer kann seine Position bestimmt werden. Betrachten Sie das nachstehende Diagramm; bei allen Messungen gibt es einen intrinsischen Fehler, auch bei den von der IMU gemessenen Winkel\u00e4nderungen.<\/p>\n Bei der Ann\u00e4herung an einen kleinen Winkel ist der Fehler in der Position eines Objekts einfach der\u00a0Winkelfehler<\/em>\u00a0x\u00a0Entfernung zum Objekt<\/em>. Dies bedeutet, dass ein winziger Winkelfehler leicht zu einer sehr gro\u00dfen Diskrepanz in der Position eines vermessenen Objekts f\u00fchren kann, wenn es sich in gro\u00dfer Entfernung befindet. Eine typische IMU f\u00fcr die Vermessung wie die\u00a0OXTS NAV650<\/strong><\/a>\u00a0Die IMU hat vielleicht eine Genauigkeit von einem halben Grad.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n Die IMU ist auch f\u00fcr Navigationszwecke sehr wichtig. An sich misst die IMU die Bewegung. Das bedeutet, dass Vermessungsingenieure sie als rudiment\u00e4res Navigationsger\u00e4t verwenden k\u00f6nnen, um zu verfolgen, wie sich die IMU bewegt. Daher ist es m\u00f6glich, eine hochwertige IMU zu verwenden, um die wesentlichen Orientierungsinformationen auszugeben, aber auch die Information, wo sich die IMU befindet. Allerdings weisen alle Instrumente eine zuf\u00e4llige Bewegung oder eine Drift in ihren Messungen auf, die sich negativ auf die Genauigkeit der Punktwolke auswirken. Daher wird eine IMU allein schnell von ihrer wahren Position abdriften, da sie die Bewegung misst und die Position nicht lokalisieren kann.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n A\u00a0GNSS<\/strong><\/a>\u00a0(Global Navigation Satellite System) lokalisiert seine Position auf der Erde mithilfe von Satellitenkonstellationen in der Umlaufbahn. Mit Hilfe der hochpr\u00e4zisen Zeitinformationen dieser Satellitensignale kann ein GNSS-Empf\u00e4nger seine Position auf weniger als einen Meter genau auf der Erdoberfl\u00e4che bestimmen. Mit Hilfe eines zweiten Empf\u00e4ngers, der oft als Basisstation bezeichnet wird, k\u00f6nnen Korrekturen f\u00fcr die Verzerrung der Satellitensignale in der Atmosph\u00e4re berechnet werden, wodurch die Genauigkeit des Ger\u00e4ts auf einen Zentimeter erh\u00f6ht werden kann.<\/p>\n Es gibt andere Systeme, die zur Positionsbestimmung verwendet werden k\u00f6nnen, aber die meisten von ihnen sind auf gro\u00dfe Infrastrukturumgebungen beschr\u00e4nkt und dienen als Ersatz, wenn keine GNSS-Signale empfangen werden k\u00f6nnen. GNSS erm\u00f6glicht eine hochgenaue und pr\u00e4zise absolute Positionierung auf der Erde, w\u00e4hrend viele Ersatzsysteme nur eine relative Positionierung ohne die Hilfe von GNSS selbst liefern k\u00f6nnen.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n Es gibt\u00a0vier Hauptkonstellationen<\/strong><\/a> von GNSS-Satelliten im Einsatz. Lange Zeit waren die russischen und amerikanischen Konstellationen GLONASS und GPS allgegenw\u00e4rtig, aber auch die europ\u00e4ischen und chinesischen Konstellationen Galileo und Beidou finden zunehmend Verbreitung (es gibt auch noch andere, z. B. QZSS). Im Allgemeinen sind die Genauigkeiten bei der Verwendung dieser einzelnen Konstellationen \u00e4hnlich, aber ein GNSS-System kann alle verf\u00fcgbaren Daten am besten nutzen, indem es mehrere oder alle vier dieser Konstellationen kombiniert. In der folgenden Abbildung sehen Sie die Flugbahn eines INS-Systems. Dargestellt ist die Flugbahn einer reinen GPS-Positionskurve (blau) und einer GPS- und GLONASS-Kurve (rot). Als das Fahrzeug einige B\u00e4ume und Geb\u00e4ude passierte, gingen die Satellitensignale verloren und es kam zu einer Positionsdrift. Bei der Nachbearbeitung zeigt sich dies durch einen pl\u00f6tzlichen Sprung in der Position der blauen Linie, und es scheint, dass das Fahrzeug auf der falschen Spur f\u00e4hrt. Bei der roten Linie hingegen ist kein solcher Sprung zu sehen, sondern eine gleichm\u00e4\u00dfige Flugbahn an der richtigen Stelle. Das liegt daran, dass GNSS-Systeme eine Mindestanzahl von Satelliten ben\u00f6tigen, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Je mehr Satelliten bzw. je mehr Konstellationen, desto zuverl\u00e4ssiger ist die Positionsangabe, insbesondere in schlechten GNSS-Umgebungen wie einer Stadt oder einem Ort. Heutzutage gehen Systeme wie das OXTS xNAV650 dazu \u00fcber, standardm\u00e4\u00dfig alle vier dieser Konstellationen anzubieten, um die zuverl\u00e4ssigste L\u00f6sung zu erhalten.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n Ein GNSS- und ein IMU-System spielen die St\u00e4rken und Schw\u00e4chen des jeweils anderen aus und bilden so ein vollst\u00e4ndiges Navigationssystem. GNSS liefert eine genaue Position des Systems auf der Erde und die IMU bestimmt seine Ausrichtung. Zusammen liefert das System eine 3D-Position, hochgenaue\u00a0Atomuhr-Zeitmessung<\/strong><\/a>\u00a0aus dem GNSS und der 3D-Orientierung. Dies wird oft als INS (Inertiales Navigationssystem) bezeichnet.<\/p>\n Die beiden Datenstr\u00f6me k\u00f6nnen auch intelligent kombiniert werden, um eine noch genauere Sch\u00e4tzung von Position und Orientierung zu erhalten, indem ein Datenstrom kontinuierlich mit dem anderen abgeglichen wird. Wenn zum Beispiel die Satellitensignale behindert werden, k\u00f6nnen die GNSS-Daten gro\u00dfe Fehler in der Positionsausgabe aufweisen, aber durch den Vergleich mit den Beschleunigungsmesserdaten kann ein INS die plausibelste Flugbahn bestimmen. In solchen F\u00e4llen oder wenn \u00fcberhaupt keine Satellitensignale zu sehen sind, k\u00f6nnen die von der IMU gemessenen Beschleunigungen verwendet werden, um die Flugbahn des Ger\u00e4ts zu sch\u00e4tzen. Dies ist zwar nicht ann\u00e4hernd so genau wie bei der Verwendung von GNSS, aber es ist eine gute Notl\u00f6sung f\u00fcr solche Situationen.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n xNAV650 INS und Hesai XT LiDAR montiert auf einem Auto f\u00fcr mobile Kartierung<\/p>\n\n\n\n Eine\u00a0OXTS INS<\/strong><\/a>\u00a0kann beispielsweise in einer vollen Minute ohne GNSS-Aktualisierung eine Abweichung von etwa einem Meter aufweisen. Wenn GNSS wieder verf\u00fcgbar ist, wird die wahre Position verwendet, und die erfassten Daten k\u00f6nnen in der Nachbearbeitung verbessert werden, um eine realistische Flugbahn zu erhalten.<\/p>\n Es k\u00f6nnen auch andere Instrumente eingebaut und ihre Datenstr\u00f6me zur \u00dcberpr\u00fcfung anderer Instrumente verwendet werden. Ein Raddrehzahlsensor wird zum Beispiel h\u00e4ufig in mobilen Kartierungsanwendungen eingesetzt. Dieses Ger\u00e4t misst einfach die Bewegung der R\u00e4der eines Fahrzeugs, um einen anderen Messwert zu erhalten, wo sich das Fahrzeug befinden k\u00f6nnte. In diesem Fall wird eine Pseudogeschwindigkeit gemessen. Dieser Datenstrom ist wie die IMU auch dann verf\u00fcgbar, wenn keine GNSS-Signale vorhanden sind, und kann daher unter schlechten GNSS-Bedingungen wie in W\u00e4ldern oder st\u00e4dtischen Gebieten, wo Signale behindert oder verzerrt werden k\u00f6nnen, eine sehr n\u00fctzliche Erg\u00e4nzung darstellen. In den Vergleichsbildern unten wurden die GNSS-Signale in einem Teil der Umgebung k\u00fcnstlich vollst\u00e4ndig blockiert.<\/p>\n Die Farben in der Punktwolke sind Sch\u00e4tzungen der Unsicherheit, wobei Blau f\u00fcr die h\u00f6chste Genauigkeit steht, dann folgen dunkle und helle Gr\u00fcnt\u00f6ne, Gelb und Orange stehen f\u00fcr eine geringere Genauigkeit und Rot f\u00fcr die geringste Genauigkeit mit einer gro\u00dfen Abweichung. Im ersten Bild sehen Sie, dass der gr\u00f6\u00dfte Teil der Vermessung rot ist, was bedeutet, dass die Genauigkeit schlecht ist und die Unsicherheit der Punktposition bis zu einem halben Meter betr\u00e4gt. Das zweite Bild, bei dem dasselbe Verfahren, aber zus\u00e4tzlich ein Raddrehzahlsensor verwendet wurde, zeigt jedoch, dass ein gr\u00f6\u00dferer Prozentsatz der Vermessung den h\u00f6chsten Genauigkeitsgrad erreicht. Bei n\u00e4herer Betrachtung sind erhebliche Verbesserungen zu erkennen, da der Raddrehzahlsensor die Verschiebung von Teilen der Punktwolke um fast einen halben Meter verhindert und die Unsch\u00e4rfe deutlich verringert. Dies macht einen Raddrehzahlsensor zu einer gro\u00dfartigen Erg\u00e4nzung f\u00fcr mobile Vermessungseinrichtungen in solchen Umgebungen.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n Eine Vermessung eines Nachbarschaftsabschnitts ohne GNSS, eingef\u00e4rbt nach der Unsicherheit der Punktposition<\/p>\n\n\n\n \n Dieselbe Umfrage, aber jetzt unter Verwendung von Daten zur Radgeschwindigkeit<\/p>\n\n\n\n Wie wir bereits erw\u00e4hnt haben, sind Vermessungsdaten aufgrund ihrer Ausbreitung \u00fcber die Entfernung sehr empfindlich gegen\u00fcber Orientierungsdaten. Es gibt jedoch noch eine weitere Quelle f\u00fcr Orientierungsfehler, die zwischen der IMU und dem Vermessungsger\u00e4t liegt. Um Navigationsdaten von einem INS und Vermessungsdaten, z. B. von einem LiDAR, zu kombinieren bzw. zu georeferenzieren, muss die r\u00e4umliche Beziehung zwischen beiden bekannt sein. Die Verschiebungen und Drehungen entlang jeder 3D-Achse m\u00fcssen gemessen werden. Und dieser Orientierungsfehler tr\u00e4gt zum Positionsfehler der Punkte bei. Dieser Fehler wird als Achsversatz bezeichnet.<\/p>\n Leider kann es sehr schwierig sein, diese Winkel mit der f\u00fcr Vermessungsdaten erforderlichen Genauigkeit zu messen. Es gibt verschiedene Methoden, z. B. die Verwendung einer CAD-gedruckten Halterung, um INS und LiDAR in einer bekannten Ausrichtung und Verschiebung fest miteinander zu verbinden, aber bedenken Sie, dass die Genauigkeit in der Gr\u00f6\u00dfenordnung von einem halben Grad oder besser liegen muss. Eine andere Methode, die von OXTS entwickelt wurde, ist die Verwendung einer datengesteuerten Technik zur Kalibrierung der Winkel. Diese Methode hat mehrere Vorteile, u. a. wird sie vollst\u00e4ndig \u00fcber Software durchgef\u00fchrt und dauert nur zehn Minuten.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n Ansicht \"Hardware-Einrichtung\" in OXTS Georeferencer<\/p>\n\n\n\n Im folgenden Diagramm k\u00f6nnen Sie sehen, wie wichtig es ist, die Ausrichtungswinkel so genau wie m\u00f6glich zu bestimmen. Aus der Entfernung und aus verschiedenen Perspektiven betrachtet, erscheinen Objekte an der falschen Stelle und beginnen zu verschwimmen, insbesondere wenn die Bilder in einer Punktwolke kombiniert werden. Leider k\u00f6nnen Vermessungsingenieure ihre Ger\u00e4te nicht einfach an einem Fahrzeug befestigen und eine Vermessung durchf\u00fchren, ohne das Verh\u00e4ltnis zwischen INS und LiDAR sorgf\u00e4ltig zu messen, d. h. ohne ein datengesteuertes Kalibrierungsverfahren, das lediglich die feste Montage der Ger\u00e4te erfordert. Durch die Durchf\u00fchrung einer kurzen Vermessung einiger reflektierender Ziele, OXTS-Georeferenzierung<\/strong><\/a>\u00a0ist in der Lage, die relative Ausrichtung auf Gradpunkte zu kalibrieren.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n Diagramm der Auswirkung eines Achsversatzes<\/p>\n\n\n\n Anhand der IMU- und GNSS-Daten kann das INS eine Vielzahl von Diagnoseinformationen berechnen und die Unsicherheiten, mit denen es Daten ausgibt, absch\u00e4tzen. Diese Informationen k\u00f6nnen f\u00fcr Vermessungsingenieure \u00e4u\u00dferst n\u00fctzlich sein. OXTS verwendet eine Formel, die die Genauigkeitsspezifikation g\u00e4ngiger LiDAR-Daten und die vom INS gemeldeten Genauigkeiten kombiniert, um eine Sch\u00e4tzung der Unsicherheit der Positionen aller Punkte einer Punktwolke zu berechnen. Diese wird bei Verwendung von OXTS Georeferencer automatisch generiert und f\u00fcllt ein skalares Wertefeld, so dass die Daten in einer Software zur Anzeige von Punktwolken angezeigt und analysiert werden k\u00f6nnen. Auf diese Weise k\u00f6nnen die Benutzer genau sehen, wo sie m\u00f6glicherweise nachmessen m\u00fcssen. Durch die Anzeige von orangefarbenen oder roten Punkten kann ein Bereich identifiziert werden, in dem die Vermessungsmethodik verbessert werden k\u00f6nnte.<\/p>\n\n <\/picture>\n\n\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\nIMU-Genauigkeit<\/h5>\n\n\n
\n <\/picture>\n\n\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\nGNSS-Lokalisierung<\/h5>\n\n\n
GNSS-Konstellationen<\/h5>\n\n\n
\n <\/picture>\n\n\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\nTr\u00e4gheitsnavigationssysteme<\/h3>\n\n \n\n\n \n\n\n\n
\n <\/picture>\n\n\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\n\n <\/picture>\n\n\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\n\n <\/picture>\n\n\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\nKalibrierung des Zielfernrohrs<\/h3>\n\n \n\n\n \n\n\n\n
\n <\/picture>\n\n\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\n\n <\/picture>\n\n\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\nBerechnung der Genauigkeit<\/h3>\n\n \n\n\n \n\n\n\n
![\"Point](\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Accuracy-Diagnostics-600x0-c-default.png\"\n "\\"Punktwolken-Genauigkeitsdiagnosen\\"\n")
\n <\/picture>\n\n\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\n![\"OXTS](\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/IMG_6248-iMac-Mockup-3-600x0-c-default.png\"\n "\\"OXTS-Webinar\\"\n")
\n <\/picture>\n\n\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\n