Autonomiczna inwentaryzacja skomplikowanego obiektu architektonicznego przy użyciu UAV i analiza kompletności zebranego materiału 3D

• Autorzy: Nowak P. , Szlachetko B.

Identyfikatory

DOI

10.29119/1641-3466.2018.114.29

Warianty tytułu

EN

3D data collection by the use of UAV and analysis of 3D model completeness for complicated architectural objects

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł łączy zagadnienia z dziedziny informatyki, architektury i robotyki. Połączenie i udoskonalenie istniejących już algorytmów poskutkowało opracowaniem zupełnie nowej metody pozwalającej na zminimalizowanie czasu i kosztów potrzebnych do wykonania inwentaryzacji struktury architektonicznej. Metoda opracowana w czasie przeprowadzonych badań nadała niespotykaną dotychczas autonomiczność jednostce UAV (ang. Unmanned Aerial Vehicle) wykonującej prace inwentaryzacyjne. Pozwala na to między innymi nowy algorytm szacowania kubatury opracowany na podstawie analizy przebytej trasy. Użyta została m.in. technika SLAM (ang. Simultaneous Localization And Mapping). Całość procesu inwentaryzacyjnego oparto na technice fotogrametrii. Dodatkowo w pracy pokazano, że zebrano dokładniejsze wejściowe dane fotograficzne w całkowicie zautomatyzowany sposób.

EN

This paper combines issues in the fields of Computer Science, Architecture and Robotics. Alignment and refinement of already existing algorithms has resulted in the creation of a completely new method allowing to minimize the cost and time needed to collect knowledge about 2D and 3D structure of architectural objects. The method created during our study gives the unprecedented autonomy of a UAV (Unmanned Aerial Vehicle) unit performing documentary work. Autonomy of the vehicle was achieved by the volume analysis of walls, which allows to better plan of the UAV indoor travel. SLAM (simultaneous location and mapping) was used for this part of work. The whole of the acquisition process was based on photogrammetry. The purpose of our activities is to bring the most comprehensive collection of photographic input data into a fully automated way. Collecting complete photographic documentation allows to create a 3D representation of an architectural object and creating its documentation, saving multiple working days of many people.

Słowa kluczowe

PL

dokumentacja fotograficzna; fotogrametria; modelowanie 3D; zbieranie danych; zastosowanie UAV

EN

photographic documentation; close range photogrammetry; automated 3D modelling; knowledge collection; UAV application

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
• Rocznik: 2017
• Tom: z. 114
• Strony: 369--380
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz.

Twórcy

autor

Nowak P.

• Politechnika Wrocławska. Wydział Architektury

autor

Szlachetko B.

• Politechnika Wrocławska. Wydział Elektroniki

Bibliografia

• 1. Achille, C., Adami, A., Chiarini, S., Cremonesi, S., Fassi, F., Fregonese, L., Taffurelli, L.: UAV-Based Photogrammetry and Integrated Technologies for Architectural Applications— Methodological Strategies for the After-Quake Survey of Vertical Structures in Mantua (Italy). “Sensors”, 2015, No. 15, p. 15520–15539.
• 2. Bachrach, A., He, R., Roy, N.: Autonomous Flight in Unknown Indoor Environments. “International Journal of Micro Air Vehicles” 2009, No. 1, p. 217–228.
• 3. Chiabrando, F., Marenchino, D., Nex, F., Piatti, D., Rinaudo, F.: UAV systems for photogrammetric recording in archaeological areas: problems, suggestions, and products. Remote Sensing for Environmental Monitoring, GIS Applications, and Geology IX. 2009.
• 4. Davison, A.J., Reid, I.D., Molton, N.D., Stasse, O.: MonoSLAM: Real-Time Single Camera SLAM. “IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence”, 2007, No. 29, p. 1052–1067.
• 5. Eisenbeiss, H., Sauerbier, M.: Investigation of UAV systems and flight modes for photogrammetric applications. “The Photogrammetric Record”, 2011, No. 26, p. 400–421.
• 6. Fairfield N., Kantor G., Wettergreen D.: Real-Time SLAM with Octree Evidence Grids for Exploration in Underwater Tunnels."Journal of Field Robotics”, 2007, No. 24.1- 2, p. 3-21.
• 7. Fruh, C., Zakhor, A.: 3D model generation for cities using aerial photographs and ground level laser scans. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. CVPR 2001.
• 8. Hornung, A., Wurm, K.M., Bennewitz, M., Stachniss, C., Burgard, W.: OctoMap: an efficient probabilistic 3D mapping framework based on octrees. “Autonomous Robots”, 2013, No. 34, p. 189– 206.
• 9. Hähnel, D., Burgard, W., Thrun, S.: Learning compact 3D models of indoor and outdoor environments with a mobile robot. “Robotics and Autonomous Systems”, 2003, No. 44, 15–27.
• 10. Kreuztal, A. G.: The Origin of the Term Photogrammetry. Photogrammetry Week’07, Wichmann Verlag, Heidelberg 2007.
• 11. Meagher D.: Geometric Modeling Using Octree Encoding. Computer Graphics and Image Processing, 1982, No. 19.1.
• 12. Quan, L., Lan, Z.: Linear N-point camera pose determination. “IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence”, 1999, No. 21, p. 774–780.
• 13. Surmann, H., Nüchter, A., Hertzberg, J.: An autonomous mobile robot with a 3D laser range finder for 3D exploration and digitalization of indoor environments. “Robotics and Autonomous Systems”, 2003, No. 45, p. 181–198.
• 14. Hornung A.: ROS wiki, http://wiki.ros.org/octomap, [ostatni dostęp 21.05.2017].