Was bedeutet Point Cloud

Was bedeutet Point Cloud?

Eine Point Cloud (deutsch: Punktwolke) ist eine Sammlung von Datenpunkten in einem dreidimensionalen Raum. Jeder Punkt besitzt Koordinaten (X, Y, Z) und kann zusätzliche Informationen wie Farbe oder Intensität enthalten. Point Clouds werden meist durch 3D-Scanning-Verfahren wie Laserscanning (LiDAR) oder Photogrammetrie erzeugt und bilden die geometrische Struktur von Objekten und Umgebungen präzise ab.

Wie entsteht eine Point Cloud?

Laserscanning (LiDAR)

Beim LiDAR-Verfahren sendet ein Sensor Laserimpulse aus, die von Oberflächen reflektiert werden. Aus der Laufzeit der Lichtimpulse errechnet sich die Distanz zum Objekt. So entstehen Millionen von präzisen Messpunkten in kurzer Zeit.

Photogrammetrie

Hierbei werden mehrere Fotos eines Objekts aus verschiedenen Blickwinkeln aufgenommen. Eine Software berechnet aus diesen Bildern durch Triangulation die räumlichen Koordinaten der erkannten Punkte.

Wofür werden Point Clouds eingesetzt?

• Architektur & Bauwesen: Bestandsaufnahmen, Planungsgrundlagen, Dokumentation

• Industrie & Fertigung: Qualitätskontrolle, Ist-Soll-Vergleiche mit CAD-Modellen

• Autonomes Fahren & GIS: Umgebungsmodellierung, Navigation

Bedeutung von LiDAR-Daten für Point Clouds und deren Rolle bei Gaussian Splatting

Ein besonders wichtiger Anwendungsfall für Point Clouds ist die Nutzung von LiDAR-Scannern (Light Detection and Ranging). Diese Sensoren erfassen Millionen von Messpunkten durch das Aussenden von Laserimpulsen und erzeugen daraus hochpräzise Punktwolken, die auch für dynamische Umgebungen geeignet sind. LiDAR-Systeme kommen u. a. in autonomen Fahrzeugen, der Denkmalpflege oder dem Bauwesen zum Einsatz.

LiDAR-Daten bieten dabei eine besonders hohe räumliche Auflösung und Genauigkeit, da sie nicht auf optische Bilddaten angewiesen sind. Punktwolken aus LiDAR-Scans enthalten häufig zusätzlich zur XYZ-Position auch Intensitäts- und Farbwerte, was sie zur idealen Basis für moderne Visualisierungsverfahren macht.

Verbindung zu Gaussian Splatting

Eine besonders aktuelle Technik zur Echtzeitvisualisierung solcher Punktwolken ist das sogenannte Gaussian Splatting. Dabei wird jeder Punkt in der Point Cloud nicht als diskreter Pixel, sondern als räumlich verteilter Gaußscher Blob (Splatt) interpretiert. Diese Methode erlaubt es, komplexe 3D-Strukturen ohne aufwändiges Meshing oder Texturierung visuell realistisch darzustellen – mit hoher Performance in Echtzeit-Anwendungen.

Gerade für LiDAR-gestützte Punktwolken ist Gaussian Splatting ein vielversprechender Ansatz, da es mit großen, unstrukturierten Datenmengen umgehen kann und trotzdem eine fotorealistische Darstellung erzielt. So wird etwa in der Forschung und in Echtzeit-VR/AR-Anwendungen daran gearbeitet, Scan-Daten effizient mittels Gaussian Splatting direkt in immersive Umgebungen zu integrieren – ohne vorherige Konvertierung in Polygonstrukturen.

Weiterverarbeitung von Point Clouds

Die rohen Punktwolken werden häufig gefiltert, registriert (aus verschiedenen Scans zusammengesetzt), klassifiziert und meshed. Dabei kommen Algorithmen wie ICP (Iterative Closest Point) oder Delaunay-Triangulation zum Einsatz. Ziel ist meist die Erstellung von 3D-Modellen für CAD, BIM oder Simulationen.