Die Zukunft der LiDAR-Punktwolkenverarbeitung mit Mesh und 3DGS

Seit Jahrzehnten bildet die Netzmodellierung die Grundlage für digitale Umgebungen, von Spielen und Unterhaltung bis hin zu Technik und Bauwesen. Jetzt setzt sich eine neue Technologie durch: 3D Gaussian Splatting (3DGS). 3DGS ist bekannt für seine Fähigkeit, Szenen in fotorealistischer Qualität in Echtzeit zu rendern, und erregt in einer Vielzahl von Branchen schnell Aufmerksamkeit.

Aber kann es wirklich die geometrisch präzise Netzmodellierung ersetzen, auf die wir uns so lange verlassen haben? In diesem Artikel untersuchen wir die Stärken und Anwendungen beider Technologien, wie sie sich gegenseitig ergänzen und wie Tools wie CHCNAV CoCloud die kombinierte Leistung von Mesh und 3DGS in Reichweite bringen.

Was ist 3D Gaussian Splatting (3DGS)?

In einfachen Worten:

3D Gaussian Splatting (3DGS) ist wie das Zusammensetzen einer digitalen 3D-Szene aus unzähligen Ellipsoiden. Stellen Sie sich das so vor, als würde ein Maler mit Pinselstrichen eine Landschaft gestalten. Diese Ellipsoide, die so genannten Gaußschen Kerne, stellen einzelne 3D-Datenpunkte dar, die sich zu detaillierten, originalgetreuen Szenen zusammenfügen.

Im Detail:

3DGS ist eine hochmoderne Technik für das Echtzeit-Rendering von 3D-Szenen, insbesondere von solchen, die aus großen Punktwolkendaten erstellt wurden. Es wandelt diskrete 3D-Punkte in glatte, kontinuierliche visuelle Darstellungen um, indem es sie mithilfe von Gauß-Kernen (3D-Ellipsoiden) auf einen 2D-Bildschirm "spritzt". Jeder Kernel wird durch Parameter wie Position, Farbe (RGB), Skalierung, Drehung und Deckkraft definiert. Dies ermöglicht ein Rendering in Echtzeit mit fotorealistischen Ergebnissen.

Der Prozess der Erstellung eines 3DGS-Modells umfasst zwei Hauptschritte:

1. Konstruktion der Szene: Ausgehend von Rohdaten, wie z. B. Bildern oder Punktwolken, erzeugt das System mithilfe von Techniken wie dem Feature-Matching einen dichten Satz von 3D-Punkten. Diese Punkte werden mit Gauß-Kerneln verknüpft, wobei die Form und das Aussehen jedes Kernels durch Parameter wie Skalierung und Drehung definiert werden. Die Kernel werden dann durch Trainingsmethoden wie Backpropagation optimiert, um qualitativ hochwertiges Bildmaterial zu erzeugen.
2. Szenen-Rendering: Die 3D-Kerne werden mithilfe eines perspektivischen Kameramodells auf einen 2D-Bildschirm projiziert und bilden 2D-Gauß-Verteilungen. Diese werden dann gerastert und überlagert, um nahtlose, fotorealistische Bilder für jedes Bild zu erzeugen.

Ein kurzer Blick auf die Maschenmodellierung

In einfachen Worten:

Die Netzmodellierung beschreibt eine digitale Welt, die aus Scheitelpunkten, Kanten und Flächen besteht. Diese geometrischen Elemente definieren feste Formen und Strukturen in einem 3D-Raum.

Im Detail:

Die Mesh-Modellierung ist eine seit langem etablierte Methode zur Erstellung von 3D-Umgebungen. Dabei werden Objekte durch die Verbindung von Eckpunkten zu Kanten und Flächen aufgebaut. Jede dreieckige Fläche hat eine definierte topologische Beziehung zu ihren Nachbarflächen und bildet zusammen eine geschlossene oder offene geometrische Oberfläche mit einer klaren und konsistenten Struktur.

Im Gegensatz zu 3DGS, bei dem der Schwerpunkt auf visuellem Realismus liegt, stehen bei der Netzmodellierung Präzision und strukturelle Integrität im Vordergrund. Es ermöglicht exakte Messungen und eignet sich daher ideal für Anwendungsfälle, die eine detaillierte räumliche Analyse oder eine präzise Designdokumentation erfordern.

Die Netzmodellierung hat sich in einer Vielzahl von Branchen als Standard durchgesetzt. Im Vermessungswesen unterstützt sie die genaue Kartierung von Landschaften. In der Architektur ermöglicht sie die Erstellung von detaillierten Gebäudemodellen. In der Spiel- und Filmbranche hilft es beim Aufbau immersiver und strukturell zuverlässiger virtueller Welten.

Kopf-an-Kopf-Rennen: 3DGS vs. Mesh Modeling

Das Kernargument: Welches soll man wählen?

Aus dem Vergleich geht hervor, dass 3DGS kein Ersatz für die Netzmodellierung ist, sondern ein ergänzendes Werkzeug, das für verschiedene Anwendungsfälle
Fälle.

Wählen Sie Mesh für Produktivität:

In Bereichen, in denen Genauigkeit, Messungen und strukturierte Analysen unerlässlich sind, wie z. B. in der Vermessung, der Gebäudedatenmodellierung (BIM) und im Ingenieurwesen, ist die Netzmodellierung nach wie vor der bevorzugte Ansatz. Ganz gleich, ob Sie Gebäudeabmessungen messen, das Volumen von Erdarbeiten berechnen oder räumliche Analysen durchführen, Netzmodelle liefern zuverlässige, hochwertige digitale Daten, die sich nahtlos in CAD- oder GIS-Workflows integrieren lassen. Auch wenn 3DGS in Bezug auf den visuellen Realismus nicht ganz mithalten kann, liegt sein Vorteil in der Präzision und Praktikabilität.

Wählen Sie 3DGS für immersive Erlebnisse:

In Branchen, die sich auf die visuelle Wirkung und das Eintauchen des Benutzers konzentrieren, wie z. B. virtuelle Realität (VR), Spiele und digitaler Tourismus, bietet 3DGS unübertroffene Möglichkeiten zur Erstellung reichhaltiger, fotorealistischer Renderings.
Es zeichnet sich aus, wenn das Ziel darin besteht, ein lebendiges digitales Erlebnis zu schaffen, anstatt technische Messungen durchzuführen. Wenn es darum geht, den Nutzer in eine virtuelle Szene zu versetzen, entwickelt sich 3DGS zu einer der leistungsfähigsten Methoden, um LiDAR-Daten auf lebensechte und ansprechende Weise zu visualisieren.

Rechnerische Herausforderungen und die Lösung von CHCNAV CoCloud

Eine der größten Herausforderungen bei fortschrittlichen 3D-Modellierungstechniken wie 3DGS ist die erhebliche Rechenleistung, die sie erfordern. Qualitativ hochwertiges Rendering und Datenverarbeitung hängen oft von lokaler Spitzenhardware ab, insbesondere von GPUs. Für viele Benutzer kann dies ein begrenzendes und kostspieliges Hindernis darstellen.

An dieser Stelle bietet die CoCloud-Plattform von CHCNAV einen klaren Vorteil. CoCloud nutzt Cloud-basierte Server zur Verarbeitung von Multi-Source-Daten, wodurch teure lokale Geräte überflüssig werden. Sie unterstützt sowohl die herkömmliche Netzmodellierung als auch 3DGS, so dass die Benutzer LiDAR- und Bilddaten vollständig online verarbeiten können. Mit CoCloud können Anwender hochpräzise Ergebnisse wie digitale Orthophotokarten (DOMs) und OpenSceneGraph Binary (OSGB)-Modelle erzeugen, ohne dass sie über spezielle Softwarekenntnisse verfügen müssen.

Für Benutzer, die keinen Zugang zu Hochleistungs-GPUs haben, bietet das Cloud-native Design von CoCloud skalierbare Computing-Ressourcen und Speicheroptionen von 10 GB bis 100 TB. Diese Flexibilität stellt sicher, dass auch Benutzer mit begrenzten lokalen Möglichkeiten ressourcenintensive Aufgaben effektiv bewältigen können. Ob bei der Arbeit mit großen LiDAR-Datensätzen oder hochauflösenden Bildern, CoCloud liefert eine starke Leistung, ohne dass eine erweiterte lokale Infrastruktur erforderlich ist.

Neben seiner Verarbeitungsleistung bietet CoCloud auch eine flexible API-Integration und private Bereitstellungsoptionen. Dadurch können Unternehmen CoCloud problemlos in bestehende Systeme einbinden. Auf diese Weise können durchgängige Arbeitsabläufe von der Datenerfassung bis zur endgültigen Ausgabe effizient ausgeführt werden, was die 3D-Modellierung und die Verarbeitung von LiDAR-Daten zu einer vollständig rationalisierten Erfahrung macht.

Nutzen Sie das Beste aus beiden Welten

3DGS und Netzmodellierung haben jeweils einzigartige Stärken. Mesh dominiert nach wie vor Branchen, in denen Präzision und strukturierte Analysen erforderlich sind, während 3DGS immer mehr zum Standard für die Erstellung immersiver und realistischer digitaler Umgebungen wird. CHCNAV hat sich zum Ziel gesetzt, Ihnen die Nutzung beider Technologien zu ermöglichen und Ihre Arbeitsabläufe bei der Datenerfassung, -verarbeitung und -visualisierung zu verbessern.

Mit fortschrittlichen Datenerfassungssystemen wie dem CHCNAV RS10 Handheld Laser Scanner + GNSS RTK.

Handheld LiDAR Handheld SLAM 3D-Laserscanner + GNSS RTK und robuste Cloud-Verarbeitungsplattformen wie CHCNAV CoCloud stellen wir sicher, dass Sie LiDAR-Daten nahtlos sowohl in präzise Modelle als auch in beeindruckende Visualisierungen integrieren können, so dass Fachleute mit Zuversicht in die Zukunft der Geospatial-Technologie blicken können.

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Über CHC Navigation

CHC Navigation (CHCNAV) entwickelt fortschrittliche Kartierungs-, Navigations- und Positionierungslösungen, die die Produktivität und Effizienz steigern. CHCNAV beliefert Branchen wie Geodaten, Landwirtschaft, Bauwesen und Autonomie und liefert innovative Technologien, die Fachleute befähigen und den Fortschritt in der Branche vorantreiben. Mit einer weltweiten Präsenz in über 140 Ländern und einem Team von mehr als 2.000 Fachleuten ist CHC Navigation als führend in der Geospatial-Industrie und darüber hinaus anerkannt. Weitere Informationen über CHC Navigation [Huace:300627.SZ] finden Sie unter: www.chcnav.com