Anleitung zum Arbeitsablauf mit RS7 und Insta360 3DGS

Ein vollständiger 3D-Gaussian-Splatting-Workflow (3DGS) umfasst mehr als nur die Datenerfassung. Hardware-Integration, Datenverarbeitung und Modellvisualisierung spielen alle eine Rolle dabei, Felddaten in verwertbare 3D-Ergebnisse umzuwandeln. Dieser Leitfaden beantwortet die häufigsten Fragen der Nutzer zur integrierten 3DGS-Lösung von CHC Navigation in der Reihenfolge der Arbeitsschritte: wie man den CHCNAV RS7 -Handscanner mit einer Insta360-Panoramakamera koppelt, wie man die Daten in der Cloud verarbeitet und wie man die fertigen Modelle anzeigt und teilt. Wenn Sie mit dieser Technologie noch nicht vertraut sind, erklärt unser Artikel über Mesh-Modellierung und 3D-Gaussian-Splatting, wie 3DGS funktioniert.

CHCNAV hat den 3DGS-Workflow von der Erfassung bis zur Visualisierung integriert. — Überblick über den integrierten 3D-Gaussian-Splatting-Workflow von CHCNAV, der drei Phasen umfasst: die Datenerfassung mit einem Handscanner der RS-Serie (RS7 oder RS10) in Kombination mit einer Insta360-Panoramakamera, die Datenverarbeitung mit CoPre und CoCloud sowie die Visualisierung des 3D-Modells mit CoViewer.

Der gesamte Arbeitsablauf wird in unserem Video gezeigt: RS7 + Insta360 X6, 3D-Gaussian-Splatting-Workflow.

Datenerfassung

Welche Insta360-Kameras sind mit dem RS7 und dem RS10 kompatibel?

Scanner	Insta360 X6	Insta360 X5	Insta360 X4
RS7	Unterstützt	Unterstützt	Nicht unterstützt
RS10 (16 und 32 Zeilen)	Noch nicht unterstützt	Unterstützt	Unterstützt

Eine vollständige Unterstützung der Insta360 X6 für den RS10 ist für eine zukünftige Version geplant. Um zu sehen, wie der RS7 und eine Insta360 X6 Schritt für Schritt eingerichtet und verarbeitet werden, schauen Sie sich das Tutorial „RS7 + Insta360 X6“ zum LiDAR-Scannen und zur CoPre-Verarbeitung an.

Der RS7 verfügt bereits über Kameras. Was bringt eine Insta360 zusätzlich?

Dank seiner integrierten Kameras erfasst der RS7 alles in einem einzigen Scanvorgang und liefert die wichtigsten Ergebnisse: farbige Punktwolken, Netzmodelle und 3DGS-Modelle. Seine beiden 12-MP-HD-Kameras und die HPGS 2.0-Engine sind auf die Rekonstruktion von Szenen in Echtfarben ausgelegt, wodurch die Modellierungsanforderungen im Routinebetrieb abgedeckt werden.

Die Kombination des RS7 mit einer Insta360-Panoramakamera stellt eine Erweiterung für professionelle Anwendungen dar. Insta360 verfügt über ausgereifte Panorama-Bildgebungstechnologie mit hoher Bildqualität auch unter schwierigen Bedingungen wie Szenen mit hohem Dynamikumfang und bei schlechten Lichtverhältnissen. In Kombination mit den räumlichen Daten des RS7 verbessert dies die Texturdetails und die visuelle Qualität von 3DGS-Modellen, was vor allem bei schlechten Lichtverhältnissen und in Innenräumen mit komplexer Beleuchtung von großem Vorteil ist.

3DGS-Modell der Hotelbar, aufgenommen mit dem CHCNAV RS7 und der Insta360. — 3D-Gaussian-Splatting-Modell einer Hotelbar, aufgenommen mit dem Handscanner CHCNAV RS7 in Kombination mit einer Insta360-Panoramakamera.

Im Vergleich zur alleinigen Verwendung einer Panoramakamera bietet die Kombination von LiDAR-Punktwolken mit Panoramabildern drei Vorteile.

Genauere Maßstabswiedergabe. Bei rein visuellen Modellierungen kann es schwierig sein, reale Abmessungen originalgetreu wiederzugeben. Die LiDAR-Fusion verbessert die Maßstabsgenauigkeit des Modells und macht es für technische Messungen zuverlässiger.

Vermessung einer Haustür in einem 3DGS-Modell mit CHCNAV CoCloud. — Vermessung der Eingangstür eines Gebäudes direkt innerhalb eines 3D-Gaussian-Splatting-Modells mithilfe von CHCNAV CoCloud.

Stabilere Rekonstruktion in Bereichen mit geringer Textur. In Bereichen mit begrenzter visueller Textur, wie beispielsweise bei schlichten Wänden und offenen Räumen, können rein visuelle Lösungen dazu führen, dass Merkmale nicht richtig zugeordnet werden, es zu Abweichungen über einen großen Erfassungsbereich kommt und falsch ausgerichtete Modelle entstehen. Die Sensorfusion sorgt dafür, dass die Schätzung der Kameraposition in diesen Umgebungen mit wenigen Merkmalen stabil bleibt.

Innenraum mit geringer Textur, rekonstruiert mit einem anderen Scanner. — Seiten-an-Seiten-Vergleich von 3D-Gaussian-Splatting-Modellen eines Innenraums mit wenig Textur, der die von einem anderen Gerät erstellte Rekonstruktion (links) und das Ergebnis des CHCNAV RS7 in Kombination mit einer Insta360 X6 (rechts) zeigt.

Mehrere 3D-Ergebnisse aus einer einzigen Erfassung, bei gleichbleibender Qualität. Dank der LiDAR-Fusion lassen sich aus denselben Daten nicht nur ein 3DGS-Modell, sondern auch Punktwolken, Netzmodelle und andere 3D-Ergebnisse erstellen, sodass eine einzige Erfassung für verschiedene Zwecke genutzt werden kann.

Innenraum, dargestellt als 3D-Gaussian-Splatting-Modell. — Vergleich von drei 3D-Ergebnissen, die aus derselben Innenraum-Erfassung generiert wurden: ein 3D-Gaussian-Splatting-Modell, eine LiDAR-Punktwolke und ein 3D-Netz.

Was verbessert diese Lösung in großen, dunklen und überfüllten Räumen?

Im Mittelpunkt dieses Upgrades steht die Rekonstruktion in schwierigen Umgebungen; dabei werden drei häufig auftretende Probleme vor Ort behandelt:

Große Flächen. Bei großen Projekten und in Räumen mit komplexen Strukturen hilft die Lösung dabei, Lücken, Fehlausrichtungen und fehlende Abschnitte zu vermeiden, sodass die Panorama-Rekonstruktion über die gesamte Aufnahme hinweg stabil bleibt.
Schlechte Lichtverhältnisse und komplexe Innenbeleuchtung. Die Bildgebungsfähigkeit der Panoramakamera in Verbindung mit einer Algorithmusoptimierung verbessert die Texturklarheit in dunklen Innenräumen und in Szenen mit starkem Kontrast zwischen Licht und Schatten – mit reichhaltigeren Details und weniger sichtbarem Rauschen.
Szenen mit vielen Personen. Ein KI-basierter Algorithmus zur dynamischen Filterung von Passanten erkennt und entfernt Personen, die sich durch die Szene bewegen. Dies reduziert Geisterbilder und liefert ein klareres Modell des tatsächlichen Raums.

Mit dem CHCNAV RS7 und der Insta360 rekonstruierter Innenraum bei schwachem Licht. — 3D-Gaussian-Splatting-Modell eines dunklen Innenraums, aufgenommen mit dem CHCNAV RS7-Handscanner in Kombination mit einer Insta360-Panoramakamera, das die Rekonstruktionsqualität bei schlechten Lichtverhältnissen veranschaulicht.

3DGS-Modell der Ausstellungshalle vor der Filterung der Fußgänger. — Vorher-Nachher-Vergleich eines 3D-Gaussian-Splatting-Modells einer Ausstellungshalle, der veranschaulicht, wie durch KI-basierte Fußgängerfilterung sich bewegende Personen entfernt werden, um eine klarere Rekonstruktion zu erzielen.

Wie lange sollte eine Aufnahmesitzung dauern, und welcher Computer wird dafür benötigt?

Aufnahmezeit. Halten Sie jede Aufnahme mit der RS7 und der Insta360 X6 unter 30 Minuten. Je länger die Aufnahme dauert, desto weniger effizient wird die anschließende Bearbeitung.
Computer für die Desktop-Verarbeitung. Empfohlen werden 64 GB RAM und eine NVIDIA RTX 4090-Grafikkarte mit 24 GB Grafikspeicher. Bei der unten beschriebenen Verarbeitung in CoCloud entfällt diese Anforderung.

Datenverarbeitung

Warum ist die Cloud-Verarbeitung mit CoCloud empfehlenswert?

Mit CoCloud ist kein Hochleistungsrechner mehr erforderlich. Laden Sie einfach die Felddaten hoch, und das 3DGS-Modell wird automatisch in der Cloud generiert. Im Vergleich zu Desktop-Software muss keine Software installiert und es müssen keine komplexen Parameter eingestellt werden – zudem erfolgt die Verarbeitung schneller.

Bevor die Verarbeitung beginnt, wählt der Benutzer die gewünschten Ausgabeformate aus. Neben dem als HPGS aufgeführten 3DGS-Modell kann CoCloud Echtzeit- und optimierte Punktwolken (LAS), Panoramabilder, die Originalbilder (JPG), ein Orthofoto (TIF) und ein Mesh-Modell (OSJB und OBJ) erstellen. Vor Beginn des Auftrags wird für jede Ausgabe die geschätzte Verarbeitungszeit angezeigt.

Auswahl von 3DGS-, Punktwolken- und 3D-Modell-Ausgaben in CoCloud. — Die CHCNAV CoCloud-Verarbeitungsoberfläche mit den verfügbaren Ausgabeoptionen, wobei Punktwolken, 3D-Modelle und HPGS (3D Gaussian Splatting) ausgewählt sind.

Die Rechenressourcen in der Cloud lassen sich an den Umfang des Auftrags anpassen. Sobald die Verarbeitung abgeschlossen ist, können die Ergebnisse online eingesehen, verwaltet und weitergegeben werden, wodurch die gesamte 3DGS-Produktion an einem Ort gebündelt wird. Sie können sich direkt bei CoCloud anmelden; auf der CoCloud-Produktseite finden Sie Informationen zu den Optionen für Messung, Annotation, Weitergabe und Bereitstellung.

3DGS-Modell der Pipeline, online in CHCNAV CoCloud angezeigt. — Online-Visualisierung eines fertigen 3D-Gaussian-Splatting-Modells eines Rohrleitungsabschnitts mithilfe der CHCNAV CoCloud-Plattform.

Datenvisualisierung

Was ist CoViewer und wodurch zeichnet es sich aus?

CoViewer ist ein kostenloser, ressourcenschonender 3DGS-Viewer für den Desktop, der von CHC Navigation entwickelt wurde. Er bietet eine flüssige Bedienung und hochauflösende Details, wodurch er sich besonders gut für die Präsentation von 3D-Ergebnissen eignet, insbesondere aus dem Handscanning und aus komplexen Innenräumen. Unser Artikel zur Einführung von CoViewer behandelt die Dateiformate und Navigationsmodi des Programms. Hier liegt der Schwerpunkt auf der dahinterstehenden Rendering-Engine.

CoViewer basiert auf der von CHC Navigation entwickelten UniRender-Engine, die die gesamte 3DGS-Rendering-Pipeline mithilfe von vier Technologien optimiert:

Technologie	Was es für den Betrachter leistet
Sphärische Harmonische höherer Ordnung mit adaptivem HSC-Streaming	Erhält realistische Beleuchtung und Reflexionen im Modell bei gleichzeitiger bedarfsgesteuerter Übertragung von HSC-Daten für eine flüssige Echtzeit-Darstellung
Adaptives Tone-Mapping	Gleicht Helligkeit, Kontrast und Farbe aus, sodass das Bild beim Wechsel von einer Panoramaansicht zu Nahaufnahmen konsistent bleibt
GPU-beschleunigtes Rendering und Anti-Aliasing	Übernimmt Splatting, Sichtbarkeitsausblendung, Tiefensortierung und Überblendung auf der GPU, um die Schichtung in detailreichen Szenen aufzulösen, und reduziert das Flackern an Kanten bei Bewegungen
Mehrstufige Detailstufe (LOD)	Stellt ein Gleichgewicht zwischen Geräteleistung, Bildqualität und flüssiger Navigation her, sodass große Szenen flüssig bleiben und gleichzeitig feine Details erhalten bleiben

Zu den typischen Anwendungsbereichen zählen bemalte Details in Kulturerbestätten und Ausstellungsräumen, Holzmaserung und Stoffoptik in Wohnräumen sowie komplexe Innenräume mit starken Kontrasten zwischen Licht und Schatten. Details und Farben bleiben auch bei genauer Betrachtung unverfälscht.

3DGS-Modell des Innenraums, dargestellt im CHCNAV CoViewer. — Ein 3D-Gaussian-Splatting-Modell eines Innenraums, dargestellt im CHCNAV CoViewer, das die hochauflösende Darstellung und die feinen visuellen Details verdeutlicht.

Wie arbeiten CoCloud und CoViewer zusammen?

Von der Erfassung über die Cloud-Verarbeitung bis hin zur Anzeige auf dem Desktop umfasst der Arbeitsablauf vier Schritte:

1. Erfassung mit der integrierten 3DGS-Lösung

Handscanner der RS-Serie mit einer Insta360-Kamera

2. Hochladen der Daten zur Verarbeitung in CoCloud

Der lokale Rechenaufwand und die Hardwareanforderungen sinken drastisch

3. Laden Sie die Ergebnisse mit einem Klick in CoViewer herunter

Hochauflösende Offline-Anzeige ohne instabile Standortnetzwerke, Browser-Verzögerungen oder Bildkomprimierung

4. Präsentieren Sie die Ergebnisse

Präsentationen, Design-Reviews, digitaler Kulturtourismus und Digital-Twin-Darstellungen mit hochauflösenden Bildern und reibungsloser Interaktion

Übertragung von in der Cloud verarbeiteten 3DGS-Modellen von CoCloud nach CoViewer. — Screenshots der Benutzeroberflächen von CHCNAV CoCloud und CoViewer, auf denen die CoCloud-Schaltfläche im CoViewer zu sehen ist, über die sich von CoCloud generierte 3D-Gaussian-Splatting-Modelle herunterladen lassen, um sie im CoViewer auf dem Desktop anzuzeigen.

Welche Dateiformate werden unterstützt, und worin unterscheidet sich HSC von PLY?

Es werden zwei Ausgabeformate unterstützt: eines für den allgemeinen Gebrauch und eines für professionelle, hochpräzise Arbeiten:

PLY. Das branchenübliche Format, das mit gängigen 3D-Anzeige- und Bearbeitungsprogrammen kompatibel ist.
HSC. Das CHC-Navigation-Format, das gegenüber PLY drei Vorteile bietet.

Vorteil von HSC	Was das in der Praxis bedeutet
Komprimierte, platzsparende Speicherung	Bei gleicher Bildqualität und Genauigkeit ist eine HSC-Datei etwa 10 % so groß wie eine PLY-Datei, was die Kosten für Speicherung, Übertragung, Weitergabe und Sicherung senkt
Für sehr große Szenen konzipiert	Durch räumliche Aufteilung und mehrstufiges LOD-Rendering werden entfernte Geometrien vereinfacht, während Details im Nahbereich erhalten bleiben, sodass sich auch in großen Szenen reibungslos navigieren lässt
Arbeitsergebnisse an einem Ort	Das Modell kann seine Erfassungsbahn, seinen Ursprungspunkt, Umgebungsparameter und Kollisionsdaten enthalten, was eine zentrale Speicherung bei Ingenieurprojekten ermöglicht

3DGS-Szene, die als PLY-Datei in einer Drittanbieter-Software angezeigt wird. — Nebeneinander-Vergleich derselben 3D-Gaussian-Splatting-Szene, dargestellt in zwei Formaten: als Standard-PLY-Datei in einer 3DGS-Software eines Drittanbieters (links) und als HSC-Datei im CHCNAV CoViewer (rechts).

Ein Workflow von der Erfassung bis zur Präsentation

Die integrierte 3DGS-Lösung von CHC Navigation vereint Datenerfassung, Cloud-Verarbeitung und 3D-Visualisierung in einem einzigen Arbeitsablauf. Sie vereinfacht die Feldarbeit, verbessert die Darstellung der Ergebnisse und verkürzt die Zeit vom Vor-Ort-Besuch bis zum fertigen Modell. Ein Anwendungsbeispiel mit demselben Scanner finden Sie in unserem Workflow für Innenraumvermessungen mit dem RS7; die gesamte Palette an Handheld-, mobilen und luftgestützten Systemen finden Sie in unseren Lösungen für mobiles 3D-Mapping.

____

Über CHC Navigation

CHC Navigation (CHCNAV) entwickelt fortschrittliche Lösungen für Kartografie, Navigation und Ortung, die darauf ausgelegt sind, Produktivität und Effizienz zu steigern. CHCNAV bedient Branchen wie Geodaten, Landwirtschaft, Maschinensteuerung und Autonomie und liefert innovative Technologien, die Fachleute unterstützen und den Fortschritt der Branche vorantreiben. Mit einer globalen Präsenz in über 140 Ländern und einem Team von mehr als 2.200 Fachkräften gilt CHC Navigation als führendes Unternehmen in der Geodatenbranche und darüber hinaus. Weitere Informationen zu CHC Navigation [300627.SZ] finden Sie unter: https://geospatial.chcnav.com/about/overview