Araneo: Bestimmung eines erweiterten Unsicherheitsbudgets für die Deformationsmessung basierend auf terrestrischen Laserscans

Daniel Wujanz

Das terrestrische Laserscanning (TLS) kann als etablierte Methode für die quasi-flächenhafte Messung von Deformationen angesehen werden. Basierend auf mindestens zwei gemessenen Epochen gilt es zunächst, alle Datensätze in ein gemeinsames Koordinatensystem zu überführen. Anschließend kann eine Deformationsberechnung erfolgen, die numerische Abweichungen von der Folge- zur Referenzepoche farblich codiert darstellt und als Inspection, Change oder Deformation Map bezeichnet wird. Die Farbcodierung und damit auch das Endergebnis des Prozesses ist in der Regel von durch den Nutzer fest gelegten Grenzwerten abhängig, die „akzeptable“ beziehungsweise größte und kleinste tolerierbare Abweichungen definieren. Folglich werden globale Schwellenwerte bezüglich der detektierbaren Deforma-tionen angenommen, die dem etablierten Wissen über die heterogene Verteilung der Präzision einzelner Punkte in einem Laserscan klar widersprechen. Dieser Beitrag zielt daher auf die Ableitung stochastischer Größen aus Laserscans als essenzielle Entscheidungsgrundlage für statistische Tests. Dabei werden erstmals die Unsicherheit der Punktverteilung im Objektraum bei der Datenerfassung sowie die stochastischen Eigenschaften des eingesetzten Sensors berücksichtigt. Der vorgestellte Algorithmus wird im Rahmen eines Lastversuchs an einer historischen Bogenbrücke zur Abschätzung einzelner Einflussgrößen auf die Deformationsmessung angewendet.

Schlüsselwörter: Terrestrisches Laserscanning, Deformationsmessung, Unsicherheitsmodellierung, Punktwolken, Terrestrial laser scanning, deformation measurement, uncertainty modelling, point clouds
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