CityGML als Grundlage für die Indoor Positionierung mittels Range Imaging
Münchner Fortbildungsseminar Geoinformationssystem10.03.2010
Andreas Donaubauer, Tobias Kohoutek, Rainer MautzETH Zürich, Institut für Geodäsie und Photogrammetrie (IGP)
Inhalt
1. Übersicht Indoor-Positionierungssysteme
2. Unterscheidungskriterien für digitale 3D-Innenraummodelle
3. CityGML als geometrisch-semantisches Innenraummodell
4. Range Imaging als Messmethode
5. CityGML + Range Imaging als Positionierungsmethode
6. Fazit und Ausblick
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Übersicht Indoor-Positionierungssysteme: Systemkomponenten
Sensor Hardwareggf. Auswerte- +/Datenübertragungs-system
Lokale Referenz-Infrastruktur
Digitale Referenzdaten
WLAN-EmpfängerWLAN-Access-Points
Koordinaten derAccess-Points,Signalstärkekarte
Range-Imaging-System
Beispiel: WLAN-System
Forschungs-thema
Komponen-ten gängiger Systeme
Geometrisch-semantisches Innenraummodell
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Unterscheidungskriterien für digitale3D-Innenraummodelle
• Art der Entstehung: Konstruktion / Aufmass* Zustand vor-/nach Fertigstellung des Gebäudes*
*=CityGML
• Geometrische Modellierung:Constructive Solid Geometry / Boundary Representation*
• Semantische Modellierung:Existenz (Ja*/Nein), Detaillierungsgrad
• Datenformat:Computergrafik (VRML, X3D), CAAD/BIM-Welt (IFC), GIS-Welt (CityGML)*
[Bildquelle: Claus Nagel et al. 2009]
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CityGML als geometrisch-semantisches Innenraummodell
FloorSurface• lod4MultiSurface: Geometrie
InteriorWallSurface• lod4MultiSurface: Geometrie• opening: Verweis auf Door-
Objekte
Door• lod4MultiSurface: Geometrie• address: Raumnummer etc.
InteriorBuildingInstallation• class: z.B. 6000 = statics• function/usage: z.B. 7020 = column
BuildingFurniture• class: z.B. 1100 = education, research• function/usage: z.B. 1230 = desk• lod4ImplicitRepresenation: CAD-
Zeichnung
Room• class: z.B. 1070 = education, research• function/usage: z.B. 2720 = prison cell• boundedBy: FloorSurface-, InteriorWallSurface-Objekte• interiorFurniture: BuildingFurniture-Objekte• roomInstallation: InteriorBuildingInstallation-Objekte
Room
FloorSurface
Geometrie
InteriorWallSurface
Geometrie Door
Geometrie
InteriorBuildingInstallation
Geometrie
BuildingFurniture
Geometrie
Range Imaging als Messmethode
• kombinierte CMOS/CCD-Technologie
• parallele Aufnahme der lokalen Helligkeit und eines
Distanzbildes
• Distanzmessung erfolgt mittel time-of-flight (TOF) Verfahren
für jedes Pixel
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Range Imaging als Messmethode
• Tiefenbild durch detektierten Phasenversatz
• Signalabgriff an vier Punkten zum Bestimmen von Offset,
Amplitude und Phase
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D = Dmax * φ/2π
CityGML + Range Imaging als Positionierungsmethode
1. „Grobpositionierung“ mittels Objekterkennung und
logischer Auswertung der CityGML-Datenbasis
2. Einschränkung des Suchraums für die anschliessende
Feinpositionierung
3. „Feinpositionierung“ mittels Entfernungsmessung
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Ablauf bezogen auf das Datenmodell von CityGML
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Room
Building
Room
BuildingFurniture
Geometrie
1) Typ und Anzahl
bestimmter Möbelstück erkennen
2) Suchraum einschränken =
Grobpositionierung
FloorSurface
Geometrie
InteriorWallSurface
Geometrie Door
Geometrie
InteriorBuildingInstallation
Geometrie
3) Weitere Raumbestandteile
hinzu laden fürFeinpositionierung
Fazit
• Range Imaging:- Kinematische Messung von 3D-Koordinaten in Echtzeit Erfassung von
Räumen in ihrer Lage + darin enthaltener Objekte- Identifikation von Objekten kann durch maschinelles Lernen trainiert
werden- Grenzen: relativ kleiner eindeutiger Messbereich der Kamera, Mixed
Pixels, störende Objekte, Mehrdeutigkeiten
• CityGML scheint aus folgenden Gründen geeignet:- Geometrisch-semantisches Modell und Detaillierungsgrad sind
Messmethode angemessen (keine verborgenen oder nur teilweise sichtbaren Objekte im Gegensatz zu CAAD)
- Kopplung von Outdoor- und Indoor-Positionierungsverfahren durch Unterstützung geodätischer Bezugssysteme
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Ausblick
• Implementierung der Positionierungsmethode mit Grob- und Feinpositionierung
• Forschungsfragen:- Welcher Genauigkeitsbereich / welche Zuverlässigkeit kann erreicht
werden und welche Anwendungsmöglichkeiten gibt es somit für die Methode?
- Wo liegen die Vor- und Nachteile der Methode im Vergleich zu Techniken, die ohne ein semantisch-geometrisches Innenraummodell arbeiten?
- Wie muss ein geometrisch-semantisches Innenraummodell beschaffen sein, das die Methode optimal unterstützt? Reicht CityGML? Erweiterung? Anforderungen an Datenqualität?
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