Automatická detekce a doplňování děr v mračnech bodů pomocí autonomních bezpilotních helikoptér

Abstract

Jedním ze způsobů, jak získat model vnitřních prostor historických budov, je použití pozemního skeneru. Výsledkem může být model tvořený naskenovanými body (mračnem bodů). Pozemní skener často nezvládne zmapovat všechna místa skenované budovy. V modelu pak vzniknou tzv. díry, tedy oblasti, ve kterých nebyla data nasnímána. Cílem této práce je nalezení děr v nestrukturovaném mračnu bodů a jejich následné doplnění pomocí senzorů z autonomních bezpilotních prostředků (UAV). První část práce se zabývá hledáním děr v nestrukturovaném mračnu bodů. Díry jsou nalezeny pomocí kombinace několika kritérií a metod, které jsou dále detailněji rozebrány. Pro doplnění děr daty je potřeba vybrat oblasti, ze kterých bude snímání pomocí bezpilotního prostředku provedeno. Této problematice se věnuje druhá část. Implementovaný přístup byl ověřen realistickou simulací za použití modelů skutečných budov.

Using a terrestrial laser scanner is one of the approaches to get a model of an inner space of historical monuments giving a model in the form of scanned points (point cloud) as a result. However, terrestrial laser scanners are usually not able to cover all areas of the scanned building. Thus areas, called holes, where no data was taken can appear in the model. The goal of this work is to find these holes in the unstructured point cloud and fill them using data captured by onboard sensors of unmanned aerial vehicles (UAV). The first part of this work focuses on hole finding in unstructured point clouds. Holes are found by a combination of several criteria and methods, which are further discussed in more detail. To filling holes, areas from where the data can be obtained has to be found. This is a problem discussed in the second part of this work. The developed and implemented approach was verified in the realistic simulation using models of existing buildings.