LiDAR-Daten werden in Form einer Punktwolke dargestellt. Jeder dieser Punkte verfügt über eine Vielzahl an Informationen. Somit bildet die Punktwolke ein exaktes 3D-Abbild der Umgebung. Um aus diesen Daten nun sinnvolle Informationen für konkrete Applikationen zu gewinnen, kommen Algorithmen ins Spiel, die die Punktwolkendaten auswerten. Ein Algorithmus, der unterschiedlichste LiDAR-Anwendungen ermöglicht, ist die Festlegung einer bestimmten Zone im Blickfeld des Sensors. Wie funktioniert dieses Software-Feature? Und welche Anwendungen lassen sich damit umsetzen?
Wertvolle Gegenstände vor Unachtsamkeit schützen
Ein besonders wertvolles Gemälde wird von einem Museum an der Wand hängend ausgestellt. Um sicherzustellen, dass es nicht durch Vorbeigehende oder unachtsame Rucksackträger beschädigt wird, ist um das Ausstellungsstück ein gesicherter Bereich eingerichtet worden. Wie können LiDAR-Daten dabei unterstützen, sicherzustellen, dass wirklich niemand in den abgesperrten Bereich eintritt?
Hierzu wird der Sensor so im Raum montiert, dass er den kritischen Bereich überblickt. In einem ersten Schritt wird definiert, was als Hintergrund in der Szenerie gilt. Hierzu erstellt der Sensor ein 3D-Abbild des Raumes ohne Personen darin. So wird festgelegt, welche Objekte im Raum statisch sind, und welche sich also Objekte und Personen im Raum bewegen, also potentiell einen Alarm auslösen könnten.
Auf diesem so genannten Hintergrund wird nun eine Zone definiert, die dem um das Gemälde abgesperrten Bereich entspricht. Im nächsten Schritt wird eine Zahl an Punkten definiert, bei deren Überschreitung erkannt wird, dass sich ein Objekt im definierten Bereich befindet. Beugt sich also beispielsweise nur jemand zum fotografieren über die Absperrung wird eine geringe Zahl an Punkten im vordefinierten Raum detektiert. Liegt sie unterhalb des festgelegten Schwellenwertes, wird die Person noch nicht als in den abgesperrten Bereich eingedrungen identifiziert. Macht der fotografierende Besucher nun allerdings noch einen Schritt über die Absperrung hinweg, wird er als Objekt in der definierten Zone erkannt. In dem Fall kann beispielsweise ein Museumsmitarbeiter informiert werden, der in der Nähe ist, oder ein Alarm beim Sicherheitsdienst ausgelöst werden.
Zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für Zonen
Diese Anwendung lässt sich auf verschiedene Bereiche übertragen. In Bahnhöfen könnten die definierten Bereiche etwa über die Gleise gelegt werden, um zu verhindern, dass ein Zug einfährt, wenn sich Personen im Gleis befinden. Unternehmensgelände, auf denen wertvolles Gut gelagert wird, können so geschützt werden. Wird die Grundstücksgrenze rundherum als Zone definiert, so wird ein Alarm ausgelöst, sobald jemand eintritt. Hierbei ist auch der definierbare Schwellenwert von großer Bedeutung: Damit lassen sich Fehlalarme vermeiden, sobald eine Katze durch die Zone läuft oder Blätter vom Baum fallen. Indem definiert wird, wie groß das identifizierte Objekt sein muss, also wie viele Punkte zusammenhängend detektiert werden müssen, um einen Alarm auszulösen, wird sichergestellt, dass nur bei tatsächlichem Eintritt von Menschen alarmiert wird.
Wertvolle Informationen bei geschützter Privatsphäre
Auch in der Stadt können LiDAR-Anwendungen wertvolle Informationen liefern. Soll beispielsweise in der Fußgängerzone bestimmt werden, wo sich die meisten Passanten aufhalten, so können die Bereiche vor den Schaufenstern jeweils von einem LiDAR überblickt werden. Hierbei können gleich verschiedene Informationen aus der Punktwolke extrahiert werden: Wie viele Menschen gehen in der definierten Zone ein und aus? Und wie lange verweilen sie? Diese Informationen können für Geschäfte ebenso wie für die Städte von großem Interesse sein und lassen sich auf Basis des gleichen Algorithmus erheben, wie im Museumsbeispiel.
Dabei haben LiDAR-Anwendungen gegenüber Kameras den entscheidenden Vorteil, dass in einer Punktwolke keine Menschen als Individuen erkannt werden, die Privatsphäre von Passanten, Fahrgästen oder Musemsbesuchern ist somit geschützt. Indem der LiDAR lediglich Entfernungen zwischen dem Sensor und dem Objekt, in diesem Fall einem Menschen, aufzeichnet, aber keine Farbinformationen oder detaillierte Abbilder, wird erfasst, dass sich eine Person im definierten Bereich befindet, aber nicht welche Person. Haarfarbe, Gesichtszüge oder Kleidung sind Informationen, die nicht aus den 3D-Daten extrahiert werden können.
Lästige Parkplatzsuche vermeiden
Ebenso wie sich mit Hilfe der Zonierung feststellen lässt, ob eine Person einen Bereich betritt, der nicht betreten werden soll, lässt sich auch einfach feststellen, ob gewisse Bereiche belegt sind, oder nicht. Ein Beispiel hierfür ist die Parkplatzdetektion: LiDAR-Sensoren, die in Straßenlaternen integriert sind, überblicken einen Parkstreifen am Straßenrand. In der Punktwolke sind die einzelnen Parkplätze jeweils als Zonen definiert. Wird ein 3D-Objekt, in diesem Fall ein Fahrzeug, detektiert wird der Parkplatz als belegt markiert. Werden diese Informationen an Navigationssysteme weitergeleitet, könnten Auto-Fahrer gleich zum nächsten freien Parkplatz in der Nähe ihrer Zieladresse navigiert werden. Auch hier hilft die Festlegung der Volumengröße bzw. der Verweildauer von Objekten im definierten Bereich. Schließlich soll kein Parkplatzsuchender umgeleitet werden, weil ein Fußgänger eine Abkürzung über den Parkplatz nimmt.
Die gleiche Anwendung lässt sich auch auf Sitzplätze übertragen. Gerade in Zeiten, in denen Menschen Abstand halten und nicht direkt nebeneinandersitzen sollten, können LiDAR-Sensoren beispielsweise in großen Mensen oder Kantinen anzeigen, wo noch freie Plätze sind, die über genügend Abstand zu den Sitznachbarn verfügen. Zudem lassen sich mit Hilfe des Algorithmus belegte Sitzplätze zählen und somit überprüfen, ob Personenobergrenzen überschritten werden.
Vielseitige LiDAR-Anwendungen für eine intelligente Zukunft
Dies sind nur einige Beispiele an LiDAR-Anwendungen, die mit Hilfe der Definition einer Zone in der Punktwolke umgesetzt werden können. Die moderne Messtechnologie verhilft somit den verschiedensten Branchen und Bereichen in eine intelligentere Zukunft.
