DE102012009688A1

DE102012009688A1 - Verfahren, Signalfolge sowie Rechneranlage zum Erstellen, Verwalten, Komprimieren und Auswerten von 3D-Daten eines dreidimensionalen Geländemodells und ein Computerprogramm mit Programmcode zur Durchführung des Verfahrens auf einem Computer

Info

Publication number: DE102012009688A1
Application number: DE201210009688
Authority: DE
Inventors: Konrad Winkler; Andreas Hartwig
Original assignee: DB Systel GmbH
Current assignee: DB Systel GmbH
Priority date: 2012-05-09
Filing date: 2012-05-09
Publication date: 2013-11-14
Anticipated expiration: 2032-05-10
Also published as: DE102012009688B4; WO2013167255A3; WO2013167255A2

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren, einen Datenträger mit darauf gespeicherten Daten oder eine für die Übersendung über ein Datennetz geeignete, Daten repräsentierende Signalfolge sowie eine Rechneranlage, zum Erstellen, Verwalten, Komprimieren und Auswerten von 3D-Daten eines dreidimensionalen Geländemodells und ein Computerprogramm mit Programmcode, welches die Verfahrensschritte durchführt, wenn das Computerprogramm auf einem Computer oder einem Computernetzwerk ausgeführt wird. Die Datenmenge wird in der Datenbasis reduziert, indem die Positions- und Zeitkoordinaten der Datenpunkte der 3D-Umgebung und der darin befindlichen Objekte in Abhängigkeit der Relevanz der Objekte variiert werden. In Abhängigkeit von der Leistungsfähigkeit der Anzeigeeinheit werden die Daten so an das Endgerät weitergeleitet, dass die Punktdichte der Darstellung an die Leistungsfähigkeit der Anzeigeeinheit bzw. des Endgeräts angepasst wird. Dabei werden die Daten an einer Ausgabeeinheit so dargestellt, dass Objektkategorien mit geringer Relevanz mit einer geringeren Auflösung dargestellt werden als Objektkategorien mit höherer Relevanz.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren, einen Datenträger mit darauf gespeicherten Daten oder eine für die Übersendung über ein Datennetz geeignete, Daten repräsentierende Signalfolge sowie eine Rechneranlage, zum Erstellen, Verwalten, Komprimieren und Auswerten von 3D-Daten eines dreidimensionalen Geländemodells und ein Computerprogramm mit Programmcode, welches die Verfahrensschritte durchführt, wenn das Computerprogramm auf einem Computer oder einem Computernetzwerk ausgeführt wird.
Anhand von 3D-Modellen kann eine in der realen Welt existierende Umgebung in einer Datenverarbeitungsvorrichtung erstellt und untersucht werden. Durch Visualisieren dieser Umgebung an einer Anzeigevorrichtung können Benutzer wertvolle Analysen in der Umgebung durchführen, ohne vor Ort, eventuell unter widrigen Umständen Untersuchungen anstellen zu müssen. Im Datenmodell können Vorgänge simuliert werden, die in der Realität gar nicht oder nur mit großem Aufwand untersucht werden können. Weiterhin kann das 3D-Modell in der Datenverarbeitungsanlage gezielt verändert werden, um Planungen zu veranschaulichen.
Die Vorteile solcher dreidimensionaler digitaler Geländemodelle sind seit einiger Zeit bekannt. Es wurden verschiedene Wege erarbeitet, die erforderlichen Geländedaten zu erhalten, auszuwerten und zu verwalten.
Die DE 10 2009 006 085 A1 beschreibt ein Verfahren zur Erfassung von Streckendaten für Streckennetze von spurgeführten Fahrzeugen. Dabei werden zuerst Positionsdaten einer Strecke mittels satellitengestützt generierter Daten erfasst. Die erfassten Positionsdaten werden einem Rasterpunkt zugeordnet, wobei für jeden der Rasterpunkte aus einer Höhendatenbank ein Wert für die geographische Höhe des Rasterpunktes ermittelt wird. Dann werden aufeinanderfolgende Positionsdaten mit ihrer jeweiligen Höhe verknüpft und zu einem Streckenverlauf zusammengefasst. Zusätzlich können noch Daten aus den terrestrisch vermessenen Markierungen für die Streckenkilometer und Aufnahmen der Strecke durch eine oder mehrere Kameras mit den anderen Daten verglichen bzw. ergänzt werden.
Besonders nachteilig ist bei diesem Verfahren, dass keine Datenreduzierung bzw. Datenkomprimierung erfolgt. Die Daten werden einfach an ein festes Raster angepasst, das letztlich die Genauigkeit und somit die Datenmenge für das gesamte Modell definiert. Alle Daten werden an dieses starre Raster angeglichen, um sie vergleichen zu können.
Die DE 10 2007 045 082 A1 beschreibt eine Vorrichtung und ein Verfahren zum Aktualisieren von Kartendaten für ein vorbestimmtes Gebiet. Hierbei werden 3D-Ortsinformationen von einer Vielzahl an beweglichen Lokalisierungsgeräten gesammelt und mit vorhandenen Kartendaten für das Gebiet verglichen. Die Abweichungen zwischen Kartendaten und Messdaten, d. h. fehlende oder widersprüchliche Abschnitte, werden ermittelt.
Ein großer Nachteil dieses Verfahrens liegt insbesondere darin, dass eine Vielzahl von ungesteuerten und damit zufälligen einzelnen Trajektorien ausgewertet werden muss, wobei unterschiedliche Zuverlässigkeiten für die gemessenen Trajektorien bestimmt werden, um verlässliche Daten zu erhalten.
Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein Verfahren bereitzustellen, mit dem es möglich ist, ein 3D-Modell einer Umgebung aus Daten unterschiedlicher Herkunft bzw. Messverfahren und unterschiedlicher Genauigkeit zu einer gemeinsamen Datenbasis zusammenzuführen und dabei die Datenmenge eines 3D-Geländemodells so zu reduzieren und zu steuern, dass unterschiedliche Endgeräte verschiedener Leistungsfähigkeit quasi in Echtzeit die Daten für ihre Anwendungen verwerten können. Hierbei sollen auch bewegliche Objekte im Datenmodell erfasst und ihre Bewegung im Umfeld simuliert werden können.
Es ist auch Aufgabe der Erfindung, einen Datenträger mit darauf gespeicherten Daten oder für die Übersendung über ein Datennetz geeignete, Daten repräsentierende Signalfolge bereitzustellen, die ein 3D-Modell einer Umgebung aus Daten unterschiedlicher Herkunft bzw. Messverfahren und unterschiedlicher Genauigkeit zu einer gemeinsamen Datenbasis zusammenführt und dabei die Datenmenge eines 3D-Geländemodells so reduziert und steuert, dass unterschiedliche Endgeräte verschiedener Leistungsfähigkeit quasi in Echtzeit die Daten für ihre Anwendungen verwerten können.
Weiterhin soll eine Rechneranlage zur Verfügung gestellt werden, die so eingerichtet ist, dass sie ein 3D-Modell einer Umgebung aus Daten unterschiedlicher Herkunft bzw. Messverfahren und unterschiedlicher Genauigkeit zu einer gemeinsamen Datenbasis zusammenführt und dabei die Datenmenge eines 3D-Geländemodells so reduziert und steuert, dass unterschiedliche Endgeräte verschiedener Leistungsfähigkeit quasi in Echtzeit die Daten für ihre Anwendungen verwerten können. Hierbei sollen auch bewegliche Objekte im Datenmodell erfasst und ihre Bewegung im Umfeld simuliert werden können.
Weiterhin soll ein Computerprogramm mit Programmcode zur Verfügung gestellt werden, welches die Verfahrensschritte durchführt, wenn das Computerprogramm auf einem Computer oder einem Computernetzwerk ausgeführt wird. Der Programmcode kann entweder auf einem Datenträger gespeichert sein, der das Verfahren als maschinenles- und ausführbares Programm enthält, oder in einem Computernetzwerk wie z. B. das Internet für Client-Server-Systeme zur Verfügung gestellt werden, die mithilfe des Programms betrieben werden.
Diese Aufgaben werden durch das erfindungsgemäße Verfahren gemäß Anspruch 1, einen Datenträger mit darauf gespeicherten Daten oder für die Übersendung über ein Datennetz geeignete, Daten repräsentierende Signalfolge gemäß Anspruch 7, eine Rechneranlage, eingerichtet als Client-Server-System gemäß Anspruch 13 und ein Computerprogramm mit Programmcode gemäß Anspruch 19 gelöst.
Vorteilhafte Weiterbildungen sind Gegenstände der abhängigen Ansprüche.
Wenn ein 3D-Datenmodell für eine Umgebung erstellt werden soll, so liegen in der Regel bereits Messdaten oder Konstruktionsdaten für die Umgebung und die sich in der Umgebung befindlichen Objekte vor, die zusammengeführt, überprüft und gegebenenfalls durch weitere Messungen ergänzt werden können. Ein Datenpunkt wird dabei durch 3 räumliche Koordinaten und gegebenenfalls durch eine zeitliche Koordinate definiert. Ein Datenpunkt kann als Messpunkt aus einer 3D-Messung entstehen oder als 3D- bzw. 4D-Koordinaten durch Berechnungen bei Planungen oder durch händische Eingabe erzeugt werden. Da es sich hierbei i. a. um unterschiedlich gewonnene Daten mit unterschiedlichen Genauigkeiten handelt, müssen die Daten aufbereitet werden, um eine allgemeine Datenbasis zu schaffen.
Für die Leistungsfähigkeit jeglicher Anwendung, die auf die Datenbasis zugreift, ist darauf zu achten, dass die Datenmenge der Datenbasis möglichst so reduziert wird, dass nur die unbedingt erforderlichen Daten zur Verfügung stehen.
Insbesondere bei der Verwendung unterschiedlicher Applikationen für die Daten, die gegebenenfalls auch auf unterschiedlich leistungsfähigen Endgeräten verarbeitet und angezeigt werden sollen, muss die Datenmenge aus der Datenbasis weiter komprimiert werden, um auf die Leistungsfähigkeit der Endgeräte bzw. der mit ihnen verbundenen Anzeigeeinheiten Rücksicht zu nehmen.
Das erfindungsgemäße Verfahren nach Anspruch 1 reduziert die Datenmenge in der Datenbasis, indem die Positions- und Zeitkoordinaten der Datenpunkte der 3D-Umgebung und der darin befindlichen Objekte in Abhängigkeit der Relevanz der Objekte variiert werden.
Grundsätzlich liegen die 3D-Daten in den durch die unterschiedlichen Datenquellen gelieferten Genauigkeiten vor. Die Genauigkeit der Messdaten ist im Wesentlichen bestimmt durch die Dichte der Messpunkte. Je höher die räumliche Messpunktdichte, desto genauer sind die Informationen über ein Objekt, sofern die Genauigkeit der einzelnen Messung für einen Messpunkt passend gewählt ist.
Es ist jedoch im Allgemeinen möglich, dass die durch die Datenquellen gelieferten Genauigkeiten zumindest für Teilbereiche der Umgebung bzw. für einen Teil der Objekte besser sind, als es für die vorgesehenen Applikationen erforderlich ist. So ist es beispielsweise für eine Verkehrssimulationsanwendung nicht erforderlich, Objekte außerhalb der Verkehrswege mit der gleichen hohen Genauigkeit zu behandeln wie die Verkehrswege selbst.
Erfindungsgemäß werden deshalb die Objekte und die Umgebung in Kategorien eingeteilt (im Folgenden stets zusammengefasst als Objektkategorien bezeichnet). Den Objektkategorien wird jeweils eine Mindestanforderung an die Genauigkeit zugewiesen. Die Anforderung an die Genauigkeit wird durch die Relevanz der Objektkategorie für die vorgesehenen Applikationen gewählt. Wenn z. B. alle vorgesehenen Applikationen eine bestimmte Objektkategorie als wenig relevant bewerten, kann die räumliche Dichte der Messdaten für diese Objektkategorien entsprechend gering gewählt werden. Objektkategorien, denen eine hohe Relevanz zugewiesen wird, erhalten eine entsprechend höhere Anforderung an die räumliche Dichte der Datenpunkte.
Objektkategorien gleicher Genauigkeit werden entsprechenden Clustern zugeordnet.
Zur Einteilung in die Objektkategorien können gegebenenfalls Attribute zu den vorhandenen Messdaten ausgewertet werden. So sind beispielsweise die Messdaten, die aus Landvermessungen stammen, in der Regel mit kurzen Beschreibungen der Messpunkte versehen, die für diese Auswertung verwendet werden können. So können beispielsweise alle Objekte, die bei der Bewegung eines Fahrzeugs auf einem Verkehrsweg als begrenzend anzusehen sind, mit der gleichen Genauigkeit in der Datenbasis gespeichert werden.
Da somit nur für die Objektkategorien, für deren Behandlung eine hohe Genauigkeit erforderlich ist, eine hohe Datenpunktdichte vorgehalten wird, während andere Objektkategorien mit einer geringeren Datenpunktdichte behandelt werden, ergibt sich eine deutliche Reduzierung der Datenmenge und somit des Speicherbedarfs für die Datenbasis. Weiterhin müssen für die Verarbeitung der Daten weniger Daten in Betracht gezogen werden, was die Verarbeitungsgeschwindigkeit deutlich steigert.
Da auf die Datenbasis unterschiedliche Applikationen zugreifen, werden die Daten erfindungsgemäß außerdem so aufbereitet, dass Nutzer mit einfachen Endgeräten die Daten in einer anderen, auf die Leistungsfähigkeit seines Endgeräts abgestimmten Form erhalten, als Nutzer, die leistungsfähigere Rechner zur Verfügung haben. Ein Nutzer mit einem einfachen Navigationsgerät ist beispielsweise ein Mitarbeiter mit einem GSM-R-Endgerät, der zu Wartungs- oder Landschaftspflegearbeiten an einen bestimmten Ort geschickt werden soll. Die Datenmenge und Detailtreue der Positionsbestimmungen für die Objekte muss hier wesentlich geringer sein, als z. B. für einen Planer, der an einem Rechner mithilfe der Datenbasis einen Verkehrsweg mit den zugehörigen Komponenten planen soll. Deshalb werden z. B. Gebäude, die an einem Verkehrsweg liegen, für die Landschaftspflege-Applikation mit einer geringeren Auflösung dargestellt als für die Planungsapplikation. Dementsprechend müssen ausreichend viele Objektkategorien geschaffen werden, denen je nach Applikation unterschiedliche Genauigkeiten zugewiesen werden können.
Das erfindungsgemäße Verfahren ermöglicht es somit, dass auch Endgeräte mit geringer Leistungsfähigkeit die Daten in einer verwertbaren Form verarbeiten und darstellen können.
Die abhängigen Ansprüche 2 bis 4 beschreiben vorteilhafte Ausgestaltungen des Anspruchs 1, wobei die Datenmenge jeweils weiter reduziert wird.
Gemäß Anspruch 2 werden bei der Zusammenführung der Daten aus unterschiedlichen Datenquellen die redundanten Datenpunkte ermittelt und gelöscht. Redundante Daten liegen vor, wenn Datenpunkte im Rahmen der Messgenauigkeit die gleichen Positionsdaten aufweisen und diese Datenpunkte dem gleichen Objekt zugewiesen sind. Redundante Daten werden gelöscht, sodass jeder Datenpunkt nur einmal in der Datenbasis enthalten ist.
Weiterhin ist es gegebenenfalls vorteilhaft, auch valide Datenpunkte aus der Datenbasis zu entfernen, die durch ein Interpolationsverfahren berechnet werden können. Das bedeutet, dass bei der Aufbereitung der Daten auch Datenpunkte entfernt werden, die eigentlich für die geforderte Genauigkeit der zugewiesenen Objektkategorie zweckmäßig sind. Voraussetzung hierfür ist, dass diese Daten im Rahmen der geforderten Genauigkeit aus den umliegenden Datenpunkten berechnet werden können. Bei linien- und flächenhaften Gebilden verwendet man zur Berechnung Verfahren der linearen Interpolation, wie z. B. Polylines und Triangulierungen. Für gekrümmte Linien werden beispielsweise angepasste Kurven- und Flächensplines verwendet.
Vorteilhaft werden häufig vorkommende Objekte durch algorithmische Objekte ersetzt. Wenn eine Datenanalyse ergibt, dass die Messwerte im Rahmen der Messgenauigkeit ein solches Objekt korrekt abbilden, ist es nicht erforderlich, das Objekt durch konkrete Messpunkte abzubilden. Stattdessen kann das Objekt in vereinfachter Form durch ein algorithmisches Objekt simuliert oder berechnet werden, was die Datenmenge in der Datenbasis erheblich reduziert.
Weiterhin ist es vorteilhaft, wenn die Messdaten vom Rauschanteil befreit werden. Insbesondere bei 3D-Scans gibt es bestimmte Messdatenanteile, die keinen tatsächlich vorhandenen Objekten zugeordnet werden können. Diese Messpunkte werden herausgefiltert, indem die Scandaten mit den anderen Daten im 3D-Modell verglichen werden. Abweichungen zu den anderen im Datenmodell erfassten Daten können auftreten, wenn Objekte neu hinzugefügt oder entfernt wurden. Weiterhin können sich im Datensatz bereits enthaltene Objekte verändert haben, z. B. wenn sich ein Randstein einer Bahnsteigkante verschoben hat. Solche Daten werden mithilfe der Objekt- und Kantenerkennung erkannt. Datenpunkte, die bei solchen Analysemethoden nicht sinnvoll zugeordnet werden können, sind entweder vom Bearbeiter genauer zu untersuchen oder können als Rauschen klassifiziert und gelöscht werden. Eine genauere Untersuchung ist insbesondere in den Bereichen des 3D-Modells angezeigt, wo hohe Sicherheitsanforderungen gestellt werden. Hierfür werden die potentiellen Rauschpunkte gespeichert und dem Benutzer mit entsprechendem Hinweis an der Anzeigeeinheit dargestellt.
Gemäß Anspruch 3 werden den Datenpunkten neben Mess- und Darstellungstoleranzen auch Wichtungen zugewiesen. Die jeweiligen Wichtungen und ihre Verknüpfung in einer gemeinsamen Funktion kennzeichnen, welche Gültigkeit ein Maß für ein bestimmtes Messverfahren im 3D-Modell besitzt. Bei der Interpolation von Punkten oder Flächen zwischen den für das Datenmodell verwendeten Datenpunkten werden Basisvektoren des zugrundeliegenden lokalen Koordinatensystems verwendet. Diese beziehen sich i. a. auf Punkte unterschiedlicher Genauigkeit. Der Ortsvektor zu einem interpolierten Punkt wird als Linearkombination der Basisvektoren dargestellt, die mit der Genauigkeit der zugehörigen Basispunkte gewichtet sind. Somit ergibt sich eine Linearkombination der Wichtungen, die Auskunft über die Genauigkeit des interpolierten Punkts bzw. der interpolierten Fläche liefert.
Maße zwischen eingemessenen Punkten besitzen eine hohe Wichtung, Maße zwischen eingemessenen Punkten und interpolierten Punkten besitzen eine geringere Wichtung.
Gemäß Anspruch 4 ist eine 3D-Darstellung einer Strecke eines Schienenetzes für spurgeführten Verkehr ein Anwendungsfeld für die Erfindung, z. B. eine Eisenbahnstrecke. Hier ist es vorteilhaft, die Raumordnung einer Umgebung um die Strecke zu definieren, indem der Abstand der Objekte zum Gleis bestimmt wird.
Als Maß für die Relevanz der Objektdaten werden sicherheitstechnische Aspekte gewählt.
Die Gleise von Eisenbahnnetzen sind i. a. von Vermessern auf den Millimeter genau vermessen worden. Diese Messwerte sind deshalb eine ideale Basis, um als Bezugssystem für die Bestimmung der Position von Objekten in der Umgebung relativ zum Gleis zu dienen.
Die Elemente der Leit- und Sicherheitstechnik sind i. a. mit einer geringeren Auflösung als die Schienen vermessen.
Ähnliches gilt für bauliche Objekte, die sich in der Nähe des Lichtraumprofils befinden.
Weiter entfernt liegende Objekte oder Daten der Vegetation können mit einer noch geringeren Auflösung behandelt werden, da sie keinen großen Einfluss auf die Sicherheit des Bahnbetriebs ausüben.
Die Erfindung erlaubt es auch, aufgrund der unterschiedlichen Objektkategorien, ein verallgemeinertes, hierarchisches Messprinzip gemäß Anspruch 5 zu verwenden.
Bei einem herkömmlichen 3D-Modell dient der Abstand zwischen zwei Punkten zum Definieren der Raumordnung.
Beim hierarchischen Messprinzip wird beispielsweise innerhalb des Modells die Raumordnung durch Abstände zwischen Objekten gleicher Relevanz-Cluster gemessen. Es werden nur Messrelationen zugelassen, die zueinander passende Objekte betreffen, wie z. B. Bahnsteig und Gleis, Gleis und Bahnübergang, Gebäude und Wege im Gebäude und außerhalb des Gebäudes, Brücke und Gleis, etc. Gleichzeitig können in der hierarchischen Raumordnung auch Objekte innerhalb des gleichen Clusters als nicht zusammengehörend eingeordnet sein und somit nicht gegeneinander vermessen werden.
Durch das Vorhandensein eines 3D-Modells können sich große Vorteile in der Art der Bemaßung unter dem Aspekt von Hierarchien ergeben. So können Dinge gegeneinander gemessen werden, die eine besondere Bedeutung besitzen. Diese Bedeutung muss nicht für den ganzen Raum zur Verfügung stehen. Das ergibt deutliche Vorteile im Hinblick auf Auswertbarkeit, Speicher- und Rechenzeitbedarf. So kann unter Umständen ein Abstand zwischen zwei Orten je nach Bedeutung über unterschiedliche Wege angegeben werden.
Gemäß Anspruch 6 wird die Gültigkeit des Datenmodells durch 3D-Messungen verifiziert und/oder aktualisiert. Als Bezugssystem für die Verifzierungsmessung wird das Bezugssystem des Datenmodells gewählt, so dass die Objekte in der Umgebung gegen das Datenmodell-Bezugssystem vermessen werden.
Beispielsweise dient demnach bei einer Eisenbahnstrecke das Gleis als Bezugssystem. Die Messung zur Verifizierung des Datenmodells erfolgt somit derart, dass alle Objekte gegen das im Datenmodell festgelegte Gleis gemessen werden.
Ansprüche 7 bis 12 beschreiben einen Datenträger mit darauf gespeicherten Daten oder für die Übersendung über ein Datennetz geeignete, Daten repräsentierende Signalfolge, wobei die Daten ein Programm zum Ablauf auf einer Datenverarbeitungsanlage darstellen, welches die in den Ansprüchen 1 bis 6 beschriebenen Verfahrensansprüche umsetzen, wenn das Programm auf einem Computer, Computernetzwerk oder über das Internet ausgeführt wird. Zur Vermeidung von Wiederholungen wird hinsichtlich dieser Anspruchsgegenstände im Wesentlichen auf die zuvor beschriebenen Ausführungen zu den Ansprüchen 1 bis 6 verwiesen.
Ansprüche 13 bis 18 beschreiben eine Rechneranlage, die als Client-Server-System so eingerichtet ist, dass sie die in den Ansprüchen 1 bis 6 beschriebenen Verfahrensansprüche umsetzt. Auch hier wird zur Vermeidung von Wiederholungen im Wesentlichen auf die zuvor beschriebenen Ausführungen zu den Ansprüchen 1 bis 6 verwiesen.
Die Rechneranlage ist mit ihrem Client-Server-System so eingerichtet, dass auf dem Server mindestens eine Datenbank installiert ist, welche die Positionsdaten und alle zugehörigen Attribute enthält. Weiterhin enthält sie Bibliotheken mit Modellen von Standardobjekten, die für die relevanten Anwendungen geeignet sind. Die Kommunikation zwischen Client und Server erfolgt über ein geeignetes Protokoll, z. B. über das Internet.
Anspruch 19 beschreibt ein Computerprogramm mit Programmcode zur Durchführung aller Verfahrensschritte nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 6, wenn das Computerprogramm auf einem Computer, einem Computernetzwerk oder über das Internet ausgeführt wird. Unter einem Computerprogramm ist eine maschinenles- und ausführbare Befehlsfolge zu verstehen, welche durch Speicherung, z. B. auf einem Datenträger oder in einem flüchtigen oder nichtflüchtigen Speicherbaustein eines Computers, oder durch Signale, die über das Internet versendet werden, verkörpert ist. Dabei braucht das Computerprogramm nicht in einer unmittelbar ausführbaren Form vorzuliegen; es kann auch in einer für die Installation auf einem Benutzerrechner vorbereiteten Form vorliegen.
Die Erfindung wird im Folgenden anhand von Ausführungsbeispielen und zwei Figuren näher erläutert.
1 zeigt die grundlegenden Elemente des erfindungsgemäßen 3D-Datenmodells und wie die unterschiedlichen Messdaten auf einer Datenverarbeitungsanlage zusammengeführt werden. Die Raumordnung des dreidimensionalen Raums wird durch Gebäude, Wege/Straßen etc., technische Anlagen wie z. B. Komponenten der Leit- und Sicherungstechnik und dem Geländeverlauf, zu dem auch Vegetation o. ä. zu zählen ist, gebildet, indem alle diese Elemente auf die hochgenau vermessenen Gleise und Referenzpunkte bezogen werden.
Im System liegen die Daten zu unterschiedlichen Aspekten vor. Die Geometrie der Objekte und der Umgebung wird durch die räumlichen und ggf. zeitlichen Datenkomponenten beschrieben. Die Beschreibung der Vernetzung der Daten ermöglicht es, die Daten in spezifische Zusammenhänge zu bringen. So ist es beispielsweise möglich, die geometrischen Zusammenhänge in unterschiedlichen Geomodellen zu beschreiben.
Weiterhin ist es z. B. möglich, andere Zusammenhänge durch eine funktionelle Vernetzung zu beschreiben, z. B. bei der Simulation von funktionell zusammenhängenden Signalanlagen.
Zeitlich abhängige Zustände bzw. Attribute veränderlicher Objekte sind in der Figur durch die Begriffe Zustand/Aktion zusammengefasst.
Die Historie der Daten und der durch die Daten beschriebenen Objekte kann verfolgt werden, wenn man die Planungen und das gemessene Modell mit der Realität über die Zeit vergleicht.
Die unterschiedlichen Daten unterschiedlicher Genauigkeiten werden in einer Datenverarbeitungsanlage geeignet zusammengefasst. Konstruktionsdaten werden mit Messdaten aus terrestrischer Vermessung, Bild/Film-Aufnahmen und 3D-Scans zusammengeführt. Mithilfe der Datenverarbeitungsanlage ist es nun möglich, weitere Messungen im digitalen 3D-Datenmodell in der Datenverarbeitungsanlage durchzuführen.
Bei der Validierung des Datenmodells werden Messungen zwischen der realen Szenerie und dem Datenmodell durchgeführt (Differenzmessverfahren). Die Messung orientiert sich dabei an unterschiedlichen Genauigkeitsstufen und bezieht sich auf Punkte, Linien und Flächen im Datenmodell, denen eine besonders hohe Genauigkeit zugeschrieben ist.
Im Unterschied zum Stand der Technik wird also die Raumordnung nicht durch gemessene Abstände zwischen eingemessenen Messpunkten definiert, sondern durch Abstände zwischen realen Objekten und Basispunkten/-Linien/-Flächen im Datenmodell. Diese Basispunkte/-Linien/-Flächen müssen nicht notwendigerweise real existierende Objekte darstellen, sodass abstrakte Messungen sowohl im Modell selbst als auch zwischen der realen Umwelt und dem Modell möglich werden.
2 zeigt, wie Objektkategorien beispielhaft anhand ihrer Sicherheitsrelevanz für ein Schienenverkehrsnetz in unterschiedliche Cluster eingeteilt werden. Je nach Sicherheitsrelevanz sind unterschiedliche Anforderungen an die Genauigkeit der Daten definiert. Die höchsten Anforderungen an die Genauigkeit der Positionsdaten werden hier an die Schienen gestellt. Die Lage der Schienen bildet den Bezugspunkt für die Raumordnung der gesamten dreidimensionalen Szenerie. Die Clusterung erfolgt mithilfe von Wichtungen unterschiedlicher Bereiche gemäß der Sicherheitsrelevanz für eine ausreichend hohe Genauigkeit bei niedriger Datendichte. Je größer die Wichtung, desto höher sind die Anforderungen an die Genauigkeit der Daten des 3D-Datenmodells. Die Schienen und die Objekte in enger Umgebung zu den Schienen, wie z. B. die Elemente der Leit- und Sicherheitstechnik und der Bahnsteig, sind in der Figur mit der Wichtung von w = 100 bewertet. Dem Böschungs-Gelände im Umfeld des Gleises ist eine Wichtung w = 70 zugewiesen, es wird also mit einer etwas geringeren Genauigkeit behandelt. Weiter entfernt liegende Objekte wie die Gebäude erhalten eine Wichtung w = 50, da die Sicherheitsrelevanz für den Betrieb auf dem Schienenverkehrsweg entsprechend geringer bewertet wird. Die geringste Genauigkeit ist mit einer Wichtung von w = 20 für den Waldbereich angegeben. In einem ersten Beispiel soll ein 3D-Datenmodell erstellt werden für eine Strecke eines Eisenbahnschienennetzes. Alle für die Strecken-Infrastruktur relevanten Objekte sollen darin abgebildet sein. Hierzu gehören neben den Positionsdaten der Gleise z. B. auch die Positionsdaten der Komponenten der Leit- und Sicherungstechnik, Bahnübergänge, bauliche Objekte, die das Lichtraumprofil auf den Bahn-Strecken begrenzen, wie z. B. Brücken, Tunnels, Oberleitungsmasten, Schilder, etc., sowie bauliche Objekte, die charakteristisch für das Umfeld um die Bahnstrecke sind und schließlich natürliche Objekte, wie z. B. die Vegetation.
Das 3D-Datenmodell soll auf die Form der Erde Bezug nehmen. Es werden keine Projektionen vorgenommen, wie bei herkömmlichen Verfahren, sondern das Modell folgt der Erdkrümmung bzw. mindestens einem zugrundeliegenden Geoid-Modell.
Da unterschiedliche Applikationen die Daten verwenden sollen, ist es erforderlich, die Daten so aufzubereiten, dass Nutzer mit einfachen Endgeräten die Daten in einer anderen, auf die Leistungsfähigkeit ihres Endgeräts abgestimmten Form erhalten, als Nutzer, die leistungsfähigere Rechner zur Verfügung haben. Ein Nutzer mit einem einfachen Navigationsgerät ist beispielsweise ein Mitarbeiter mit einem GSM-R-Endgerät, der zu Wartungs- oder Landschaftspflegearbeiten an einen bestimmten Ort geschickt werden soll. Die Datenmenge und Detailtreue der Positionsbestimmungen muss hier wesentlich geringer sein, als z. B. für einen Planer, der an einem PC ein neues Deckungssignal an einem Haltepunkt planen soll.
Für einen Prüfer, der entscheiden muss, ob ein Zug mit einer gegebenen Lademaßüberschreitung auf einer vorgegebenen Strecke fahren darf oder nicht, gelten wieder andere Rahmenbedingungen bzgl. der geforderten Detailtreue des gleisnahen Umfelds, die er mit einem leistungsfähigen Rechner auch bewältigen kann.
Die Datenbasis besitzt ein einheitliches 3D-Modell. Dieses einheitliche 3D-Modell wird auf dem Rechner in erster Linie in Abhängigkeit von gesammelten Daten konstruiert. Um eine für alle erdenklichen Anwendungsfälle geeignete Datenbasis zur Verfügung zu haben, werden die Daten so gesammelt, dass die größtmöglich geforderte Genauigkeit grundsätzlich gewährleistet werden kann.
Zunächst einmal müssen alle zur Verfügung stehenden Positions-Daten über die Strecke gesammelt und zusammengeführt werden.
Die Daten liegen in unterschiedlichen Systemen und Arten vor, mit unterschiedlichen Genauigkeiten. Darunter befinden sich umfangreiche 3D-Daten, die durch unterschiedliche 3D-Scanverfahren z. B. durch Laser- oder Ultraschall- o. ä. Scanverfahren gewonnen wurden.
Als Datenquellen kommen u. a. in Betracht:

– Messdaten aus der terrestrischen Vermessung
– Höhendaten der NASA oder von Hubschrauber-Überflügen
– 2D- und 3D-Zeichnungen aus Projektplanungen
– Photogrammetrische Daten, die aus Aufnahmen des Umfelds mit einer Stereobildkamera, aus Bildern einfacher Kameras oder aus Filmen gewonnen wurden
– 3D-Scans von Laser- oder Ultraschallscannern in der näheren Umgebung

Insbesondere die 3D-Scans liefern eine große Datenmenge, die nur schwer zu interpretieren ist. Die Daten bestehen aus einer umfangreichen Punktwolke, wobei jedem Messpunkt das passende Objekt zugeordnet werden muss.
Die unterschiedlichen Daten sollen außerdem vereinheitlicht und in einem gemeinsamen Datenformat verwaltet werden.
Für den Bahnbetrieb unnötige Daten sollen ausgefiltert werden.
Um die Datenmenge, die üblicherweise im Bereich von einigen Terabyte liegt, zu reduzieren und einen möglichst schnellen Zugriff auf die Daten zu erhalten, sollen die Daten komprimiert werden.
Hierfür wird ausgenutzt, dass die unterschiedlichen Genauigkeiten der verschiedenen Messverfahren und die Art der gemessenen Objekte bekannt sind.
In einem ersten Schritt werden die Messdaten der terrestrischen Vermessung ausgewertet und die Attribute der vermessenen Objekte erfasst, die angeben, um welche Objekte es sich handelt.
Die eingemessenen Datenpunkte werden mit den zugehörigen Referenzpunkten eines Geoid-Modells, z. B. mithilfe von Triangulationsnetzen abgeglichen. Je nach Geo-Modell ist somit sowohl ein Bezug zum geographischen Modell der Erde als auch zu einem Schwerkraft-Modell möglich. Das Schwerkraft-Modell ist z. B. dort sinnvoller als ein rein geographisches Modell der Form der Erde, wo ein der Schwerkraft folgender Abfluss von Wasser berücksichtigt werden muss.
Die Objekte werden in unterschiedliche Kategorien eingeteilt. Maßgeblich für die Einteilung der Objekte ist deren sicherheitstechnische Relevanz für den Bahnbetrieb. So wird bei den Objekten unterschieden zwischen Objekten der Bahn-Infrastruktur, baulichen Objekten, die das Lichtraumprofil auf den Bahn-Strecken begrenzen, baulichen Objekten, die charakteristisch für das Umfeld um die Bahnstrecke sind und natürlichen Objekten, wie z. B. Vegetation. Zur Bahninfrastruktur gehören z. B. Gleisbett, Bahnsteige, Komponenten der Leit- und Sicherheitstechnik, Bahnübergänge, etc. Bauliche Objekte, die das Lichtraumprofil auf den Bahn-Strecken begrenzen, sind z. B. Brücken, Tunnels, Oberleitungsmasten, Schilder, etc. Diese Objektkategorien werden anhand ihrer Sicherheitsrelevanz eingeteilt in unterschiedliche Cluster. Je nach Sicherheitsrelevanz sind unterschiedliche Anforderungen an die Genauigkeit der Daten in den jeweiligen Clustern definiert.
Die höchsten Anforderungen an die Genauigkeit der Positionsdaten werden an die Schienen gestellt. Die Lage der Schienen bildet auch den Bezugspunkt für die Raumordnung der gesamten dreidimensionalen Szenerie. Die Schienen sind in diesem Beispiel millimetergenau vermessen. Entsprechend werden die Objekte im Schienen-Cluster mit einer Genauigkeit von einem Millimeter im 3D-Datenmodell abgespeichert.
Die Elemente der Leit- und Sicherheitstechnik sollen in diesem Beispiel mit einer geringeren Auflösung als die Schienen vermessen werden. Hier sind die Objekte des zugehörigen Clusters etwa auf den Zentimeter genau zu betrachten. In einer etwas geringeren Genauigkeit sollen die Cluster mit den baulichen Objekten behandelt werden, die sich in der Nähe des Lichtraumprofils befinden.
Weiter entfernt liegende Objekte oder Daten bzgl. der Vegetation können mit einer noch geringeren Auflösung behandelt werden.
Dann erfolgt eine erste Vermischung mit anderen Daten. Hierfür werden die Daten eines Digitalen Geländemodells (DGM) mit den bereits erfassten Daten zusammengeführt. Überall, wo Daten des DGM eine Genauigkeit besitzen, die schlechter ist als es im Cluster für die Objektkategorie gefordert ist, werden die Daten aus der terrestrischen Messung verwendet, sofern sie vorhanden sind.
Dort, wo keine anderen Daten vorhanden sind oder die Daten des DGM besser zur Objektkategorie passen, werden die Daten des DGM verwendet.
DGM gibt es in unterschiedlichen Formen (z. B. Hubschrauberflüge, Scans aus einem Erdorbit, durch Vermesser terrestrisch gemessen).
Digitale Geländemodelle werden aus 3D-Daten z. B. mithilfe von Triangulationsnetzen erstellt.
Bei der Zusammenführung der unterschiedlichen 3D-Daten aus DGM und der terrestrischen Vermessung müssen die korrekten Anschlüsse für die Triangulationsnetze zwischen Teilen unterschiedlicher Genauigkeiten gefunden werden.
Eine höhere Genauigkeit entspricht einem dichteren Triangulationsnetz. Hierfür müssen zunächst gemeinsame Knotenpunkte gefunden werden. Im Zwischenbereich der Knotenpunkte werden die Datenpunkte interpoliert.
Die Dichte der Knotenpunkte und der damit verbundenen Triangulationsnetze wird entsprechend der geforderten Genauigkeit für die Objektkategorien gewählt. Dabei werden nicht benötigte Knotenpunkte gelöscht.
Dadurch wird die Datenmenge im 3D-Datenmodell gegenüber den ursprünglich vorhandenen Rohdaten erheblich reduziert. Da bei der Zusammenführung der Daten ein erfindungsgemäß definiertes Triangulationsnetz mit den Genauigkeits-Clustern entsprechenden Maschengrößen erstellt wurde, stehen die Daten in einem einheitlichen Datenformat zur Verfügung.
Damit ist im Wesentlichen das Datenmodell für die Eisenbahnstrecke erstellt worden. Es liegt ein in sich geschlossenes 3D-Modell vor, dessen Datenmenge im Vergleich zu den ursprünglichen Messdaten erheblich reduziert worden ist.
Es ist nun möglich mit unterschiedlichen Applikationen auf die Daten des 3D-Modells zuzugreifen.
Ein Planer einer Neubaustrecke kann die Daten verwenden, um den Streckenverlauf realitätsgetreu zu simulieren. Hierfür greift er über das Internet von einem als Client ausgestatteten Rechner auf den Server mit der Datenbank der 3D-Daten zu. Seine Planungsdaten werden mit der zu den zugehörigen Clustern passenden Genauigkeit im 3D-Modell an die Stellen gesetzt, wo sie später in der Realität gebaut werden sollen. An seinem Client kann er die hohe Rechenleistung dazu nutzen, sich die geplanten Objekte an seinem Monitor bis zur größtmöglichen Genauigkeit darstellen zu lassen.
Ein Landschaftspfleger soll den Vegetationswildwuchs an einer bestimmten Stelle im Streckennetz zurückschneiden. Hierfür kann er ebenfalls auf die Daten des 3D-Modells zugreifen, wo ihm angezeigt wird, an welcher Stelle die Vegetation zurückzuschneiden ist. Er hat jedoch keinen Client-Rechner zur Verfügung, sondern ein Smartphone, das über einen GSM-R-Dienst auf den Server zugreift. Da dieses Endgerät kein großes Display zur Verfügung stellt, werden ihm die Daten in einer erheblich geringeren Auflösung übermittelt. Für diese Anwendung müssen demnach auch die Gleise oder andere Objekte im Umfeld der Strecke nicht genauer aufgelöst dargestellt werden als die Vegetation.
Der Server erkennt, für welche Anwendung die 3D-Daten angefordert werden und berechnet anhand der in den Objektkategorien festgelegten Genauigkeitsanforderungen für die unterschiedlichen Applikationen die passenden Daten für die Darstellung. Die Daten werden also mit einer an die Leistungsfähigkeit des Endgeräts angepassten Maschenweite des Triangulationsnetzes bzw. Punktdichte der darzustellenden Objekte an den Landschaftspfleger übermittelt. Die Daten werden so am Anzeigegerät dargestellt, dass die Punktdichte der Darstellung entsprechend der geforderten Genauigkeit aufgelöst wird. Dadurch wird auch die erforderliche Signalübertragungs-Bandbreite soweit reduziert, dass auch Geräte mit geringer Leistungsfähigkeit bzw. Signalübertragungsbandbreite die Daten empfangen und anzeigen können.
In einem zweiten Beispiel wird die Datenmenge weiter reduziert, um sowohl die Datenbank und die Endgeräte als auch die Bandbreite für die Signalübertragung weiter zu entlasten.
Wie im ersten Beispiel werden die Daten in einer 3D-Datenbank für das 3D-Modell zusammengetragen, klassifiziert, Clustern zugeordnet und vereinheitlicht.
Bei der Zusammenführung der Daten werden darüber hinaus die redundanten Datenpunkte ermittelt und gelöscht, sodass jeder Datenpunkt nur einmal in der Datenbasis enthalten ist. So liegen beispielsweise die Datenpunkte der Gleise zumindest teilweise sowohl in den Daten der terrestrischen Vermessung als auch redundant in den Daten von einer Vermessung bei Hubschrauber-Überflügen vor. Somit können alle redundanten Gleisdatenpunkte der Hubschrauber-Überflüge gelöscht werden.
Bei der Aufbereitung der Daten werden jetzt auch solche Datenpunkte aus der Datenbasis entfernt, die eigentlich für die geforderte Genauigkeit der zugewiesenen Objektkategorie zweckmäßig sind, aber durch ein Interpolationsverfahren mit hinreichender Genauigkeit aus den umliegenden Datenpunkten berechnet werden können. Voraussetzung hierfür ist, dass diese Daten im Rahmen der geforderten Genauigkeit aus den umliegenden Datenpunkten berechnet werden können. Bei linien- und flächenhaften Gebilden verwendet man zur Berechnung Verfahren der linearen Interpolation, wie z. B. Polylines und Triangulierungen. Für gekrümmte Linien werden beispielsweise angepasste Kurven- und Flächensplines zur Interpolation verwendet.
Um Aussagen bezüglich der Genauigkeit der Interpolationen zur Verfügung zu haben, werden den gemessenen Datenpunkten neben Mess- und Darstellungstoleranzen auch Wichtungen zugewiesen. Die jeweiligen Wichtungen und ihre Verknüpfung in einer gemeinsamen Funktion kennzeichnen, welche Gültigkeit ein Maß für ein bestimmtes Messverfahren im 3D-Modell besitzt. Bei der Interpolation von Punkten oder Flächen zwischen den für das Datenmodell verwendeten Datenpunkten werden Basisvektoren des zugrundeliegenden lokalen Koordinatensystems verwendet. Diese beziehen sich i. a. auf Punkte unterschiedlicher Genauigkeit. Der Ortsvektor zu einem interpolierten Punkt wird als Linearkombination der Basisvektoren dargestellt, die mit der Genauigkeit der zugehörigen Basispunkte gewichtet sind. Somit ergibt sich eine Linearkombination der Wichtungen, die Auskunft über die Genauigkeit des interpolierten Punkts bzw. der interpolierten Fläche liefert.
Maße zwischen eingemessenen Punkten besitzen eine hohe Wichtung, Maße zwischen eingemessenen Punkten und interpolierten Punkten besitzen eine geringere Wichtung.
Zur Realisierung der geforderten Genauigkeit in den Clustern kommen unterschiedliche Verfahren zum Einsatz.

– Triangulationen
– Verfahren mit einfach gekrümmten Flächen
– Verfahren mit doppelt gekrümmten Flächen.

Die Wichtung der interpolierten Punkte bei Flächen erfolgt dabei z. B. über die mittlere Abweichung gemessener Punkte zur Interpolationsfläche.
Zusätzlich werden häufig vorkommende und standardisierbare Objekte ermittelt, und es wird überprüft, ob die Messwerte im Rahmen der Messgenauigkeit ein solches Objekt korrekt abbilden. Ist das der Fall, werden diese Datenpunkte aus der Datenbasis entfernt. Das 3D-Modell wird an dieser Stelle mit der Information ausgestattet, dass dort ein entsprechendes algorithmisches Objekt berechnet werden soll.
Beim 3D-Modell einer Eisenbahnstrecke ist dies z. B. möglich bei Eisenbahnschwellen oder Oberleitungsmasten, Signalen, Bahnübergängen, etc. Diese Objekte müssen nicht notwendigerweise durch konkrete Messpunkte in der Datenbank gespeichert werden. Wenn eine Datenanalyse ergibt, dass die Messwerte im Rahmen der Messgenauigkeit ein solches Objekt korrekt abbilden, kann das Objekt in vereinfachter Form durch ein algorithmisches Objekt simuliert oder berechnet werden, was die Datenmenge in der Datenbasis erheblich reduziert. Nur wenn Abweichungen zu den algorithmischen Objekten vorliegen, die über ein zu wählendes Maß hinausgehen, werden die Messdatenpunkte solcher Objekte nicht durch algorithmische Objekte ersetzt.
Ein weiteres Beispiel beschreibt, wie in einem erfindungsgemäßen 3D-Modell ein verallgemeinertes, hierarchisches Messprinzip verwendet wird.
Bei dem hierarchischen Messprinzip wird innerhalb des Modells die Raumordnung durch Abstände zwischen Objekten gleicher Relevanz-Cluster gemessen.
Es werden nur Messrelationen zugelassen, die zueinander passende Objekte betreffen, wie z. B. Bahnsteig und Gleis, Gleis und Bahnübergang, Gebäude und Wege im Gebäude und außerhalb des Gebäudes, Brücke und Gleis, etc.
Für die Notfallplanung oder bei akuten Notfällen werden mit dem hierarchischen Messprinzip Rettungswege daraufhin untersucht, ob und wie sie für die Rettungsmannschaften und ihr Gerät, bzw. ihre Fahrzeuge passierbar sind. Hierfür werden neben den Felddaten auch Daten über Wege innerhalb von Gebäuden wie Bahnhöfen etc. in die Datenbasis einfließen und verwertet.
So werden für normale Fahrzeuge Wege auf Passierbarkeit untersucht, indem die Breite der Wege, bzw. die Abstände zwischen den Weg eingrenzenden Gebäuden o. ä. bestimmt werden.
Für geländegängige Fahrzeuge werden auch Routen untersucht, die abseits der für Fahrzeuge vorgesehenen Wege liegen, sofern das Gelände hinreichend glatt ist. Hierfür werden auch Abstände zwischen Objekten anderer Objektkategorien berücksichtigt, z. B. Gräben, Strommasten, etc. Die für die jeweilige Messaufgabe passenden Messhierarchien werden dann entlang der möglichen Wege vermessen und daraufhin überprüft, ob die Fahrzeugabmessungen es zulassen, dass sie benutzt werden.
In einem weiteren Beispiel liegen noch Daten aus 3D-Scans vor, die mit in die Datenbasis integriert wurden. Diese Messdaten haben häufig einen hohen Rauschanteil. Somit ist eine weitere Reduzierung der Datenmenge möglich, wenn die Messdaten vom Rauschanteil befreit werden. Der Rauschanteil stellt einen bestimmten Messdatenanteil dar, der keinen tatsächlich vorhandenen Objekten zugeordnet werden kann. Diese Messpunkte werden herausgefiltert, indem die Scandaten mit den anderen Daten im 3D-Modell verglichen werden.
Abweichungen zu den anderen im Datenmodell erfassten Daten können auftreten, wenn Objekte neu hinzugefügt oder entfernt wurden. Weiterhin können sich im Datensatz bereits enthaltene Objekte verändert haben, z. B. wenn sich ein Randstein einer Bahnsteigkante verschoben hat. Solche Daten werden mithilfe der Objekt- und Kantenerkennung erkannt. Datenpunkte, die bei solchen Analysemethoden nicht sinnvoll zugeordnet werden können, werden entweder vom Bearbeiter genauer untersucht oder werden automatisch als Rauschen klassifiziert und gelöscht. Eine genauere Untersuchung wird insbesondere in den Bereichen des 3D-Modells durchgeführt, wo hohe Sicherheitsanforderungen gestellt werden. Hierfür werden die potentiellen Rauschpunkte gespeichert und dem Benutzer mit entsprechendem Hinweis an der Anzeigeeinheit dargestellt.
Möglicherweise sind damit jedoch noch nicht alle Objekte entlang der Strecke erfasst. Die Aktualität der Daten kann wegen Neubauten oder Veränderungen im Gleis nicht dauerhaft gewährleistet werden. Deshalb werden in einem weiteren Beispiel die vorhandenen Messdaten mit der Realität mithilfe von 3D-Messungen abgeglichen. Bei diesem Abgleich der Daten werden nur Unterschiede zwischen den neuen Messdaten und den vorhandenen Datenpunkten des zuvor erstellten 3D-Modells erfasst. Sobald also neue Messpunkte auftauchen, die im Rahmen der Fehlertoleranzen nicht mit vorhandenen Datenpunkten in Einklang zu bringen sind, werden die Daten gespeichert und bzgl. der Objektkategorie und des Genauigkeits-Clusters klassifiziert. Diese Datenpunkte müssen gegebenenfalls genauer untersucht werden, da sie Hinweise liefern können auf sicherheitsrelevante Veränderungen.
Weiterhin ist es möglich, die im Datenmodell vorhandenen Daten durch die neuen Scandaten dort zu ersetzen, wo die Anforderungen an die Genauigkeit von den vorherigen Datenpunkten nicht erfüllt wurden, falls die Genauigkeit der Scandaten besser ist.
Die Scandaten werden dann noch von ihrem Rauschanteil befreit.
Die genannten Beispiele sind zur Anwendung nicht auf den Eisenbahnbereich beschränkt. Sie sind vielmehr auch auf andere Anwendungsgebiete übertragbar. So können als Verkehrswege auch Straßen für Kraftfahrzeuge herangezogen werden, außerorts oder in der Stadt. Auch zur Beschreibung der Infrastruktur anderer Verkehrsmittel z. B. Flugplatz, Hafenanlage etc. ist die Erfindung übertragbar.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

DE 102009006085 A1 [0004]
DE 102007045082 A1 [0006]

Claims

Verfahren zur Messung, Auswertung und darstellenden Anzeige einer dreidimensionalen Umgebung und der sich in dieser Umgebung befindlichen Objekte, wobei die Positionsdaten und Attribute zur Umgebung und den Objekten aus unterschiedlichen Datenquellen gewonnen werden, in einer Datenverarbeitungsanlage zu einer Datenbasis zusammengeführt, verarbeitet und an mindestens einer Anzeigeeinheit dargestellt werden, dadurch gekennzeichnet, dass die Datenmenge in der Datenbasis reduziert wird, indem die Umgebung und die sich in der Umgebung befindlichen Objekte in Kategorien unterschiedlicher Relevanz eingeteilt werden und die Genauigkeit der Positions- und Zeitkoordinaten der Datenpunkte für die unterschiedlichen Objektkategorien in Abhängigkeit ihrer Relevanz variiert wird, wobei die räumliche Dichte der Messdaten bei Objektkategorien mit hoher Relevanz höher gewählt wird als bei Objektkategorien mit niedrigerer Relevanz, und in Abhängigkeit von der Leistungsfähigkeit der Anzeigeeinheit die Daten so an das Endgerät weitergeleitet werden, dass die Punktdichte der Darstellung an die Leistungsfähigkeit der Anzeigeeinheit bzw. des Endgeräts angepasst wird, wobei die Daten an einer Ausgabeeinheit so dargestellt werden, dass Objektkategorien mit geringer Relevanz mit einer geringeren Auflösung dargestellt werden als Objektkategorien mit höherer Relevanz.
Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei die Datenmenge reduziert wird, indem – verrauschte Punkte aus einem 3D-Scan ermittelt und gelöscht werden, und/oder – redundante Punkte ermittelt und gelöscht werden, und/oder – valide Punkte dann gelöscht werden, wenn sie durch ein Interpolationsverfahren überflüssig gemacht werden, und/oder – häufig vorkommende Objekte durch algorithmische Objekte ersetzt werden, und/oder – Punkte mit unpassender Genauigkeit gelöscht werden, und/oder – Punkte hoher Genauigkeit gelöscht werden, so dass die Cluster vergrößert werden können bei niedriger Sicherheitsrelevanz.
Verfahren gemäß mindestens einem der vorigen Ansprüche, wobei den Datenpunkten neben Mess- und Darstellungstoleranzen auch Wichtungen zugewiesen werden, die kennzeichnen, welche Gültigkeit ein Maß für ein bestimmtes Messverfahren im 3D-Modell besitzt.
Verfahren gemäß mindestens einem der vorigen Ansprüche, wobei die Raumordnung einer Umgebung um eine Strecke eines Schienenetzes für spurgeführten Verkehr definiert wird durch den Abstand der Objekte zum Gleis, wobei als Maß für die Relevanz der Objektdaten sicherheitstechnische Aspekte gewählt werden.
Verfahren gemäß mindestens einem der vorigen Ansprüche, wobei innerhalb des Modells eine hierarchische Raumordnung definiert wird, die durch Abstände zwischen Objekten definierter Zusammengehörigkeit bestimmt wird, wobei nur Messrelationen zugelassen werden, die zueinander passende Objekte betreffen.
Verfahren gemäß mindestens einem der vorigen Ansprüche, wobei die Gültigkeit des Datenmodells durch 3D-Messungen verifiziert und/oder aktualisiert wird, indem als Bezugssystem für die Messung das Bezugssystem des Datenmodells gewählt wird, so dass die Objekte in der Umgebung gegen das Datenmodell-Bezugssystem vermessen werden.
Datenträger mit darauf gespeicherten Daten oder für die Übersendung über ein Datennetz geeignete, Daten repräsentierende Signalfolge, wobei die Daten ein Programm zum Ablauf auf einer Datenverarbeitungsanlage zur Auswertung und darstellenden Anzeige einer dreidimensionalen Umgebung und der sich in dieser Umgebung befindlichen Objekte darstellen, wobei die Positionsdaten und Attribute zur Umgebung und den Objekten aus unterschiedlichen Datenquellen stammen, wobei das Programm die Daten in der Datenverarbeitungsanlage zu einer Datenbasis zusammenführt, verarbeitet und an mindestens einer Anzeigeeinheit darstellt, dadurch gekennzeichnet, dass das Programm so ausgebildet ist, dass es die Datenmenge in der Datenbasis reduziert, indem es die Umgebung und die sich in der Umgebung befindlichen Objekte in Kategorien unterschiedlicher Relevanz einteilt und die Genauigkeit der Positions- und Zeitkoordinaten der Datenpunkte für die unterschiedlichen Objektkategorien in Abhängigkeit ihrer Relevanz variiert, wobei es die räumliche Dichte der Messdaten bei Objektkategorien mit hoher Relevanz höher wählt als bei Objektkategorien mit niedrigerer Relevanz, und es in Abhängigkeit von der Leistungsfähigkeit der Anzeigeeinheit die Daten so an das Endgerät weiterleitet, dass es die Punktdichte der Darstellung an die Leistungsfähigkeit der Anzeigeeinheit bzw. des Endgeräts anpasst, wobei es die Daten an einer Ausgabeeinheit so darstellt, dass es Objektkategorien mit geringer Relevanz mit einer geringeren Auflösung darstellt als Objektkategorien mit höherer Relevanz.
Datenträger mit darauf gespeicherten Daten oder für die Übersendung über ein Datennetz geeignete, Daten repräsentierende Signalfolge gemäß Anspruch 7, wobei das Programm so ausgebildet ist, dass es die Datenmenge reduziert, indem es – verrauschte Punkte aus einem 3D-Scan ermittelt und löscht, und/oder – redundante Punkte ermittelt und löscht, und/oder – valide Punkte dann löscht, wenn sie durch ein Interpolationsverfahren überflüssig gemacht werden, und/oder – häufig vorkommende Objekte durch algorithmische Objekte ersetzt, und/oder – Punkte mit unpassender Genauigkeit löscht, und/oder – Punkte hoher Genauigkeit löscht, so dass die Cluster vergrößert werden können bei niedriger Sicherheitsrelevanz.
Datenträger mit darauf gespeicherten Daten oder für die Übersendung über ein Datennetz geeignete, Daten repräsentierende Signalfolge gemäß mindestens einem der vorigen Ansprüche 7 bis 8, wobei das Programm so ausgebildet ist, dass es den Datenpunkten neben Mess- und Darstellungstoleranzen auch Wichtungen zuweist, die kennzeichnen, welche Gültigkeit ein Maß für ein bestimmtes Messverfahren im 3D-Modell besitzt.
Datenträger mit darauf gespeicherten Daten oder für die Übersendung über ein Datennetz geeignete, Daten repräsentierende Signalfolge gemäß mindestens einem der vorigen Ansprüche 7 bis 9, wobei das Programm so ausgebildet ist, dass es die Raumordnung einer Umgebung um eine Strecke eines Schienenetzes für spurgeführten Verkehr definiert durch den Abstand der Objekte zum Gleis, wobei es als Maß für die Relevanz der Objektdaten sicherheitstechnische Aspekte wählt.
Datenträger mit darauf gespeicherten Daten oder für die Übersendung über ein Datennetz geeignete, Daten repräsentierende Signalfolge gemäß mindestens einem der vorigen Ansprüche 7 bis 10, wobei das Programm so ausgebildet ist, dass es innerhalb des Modells eine hierarchische Raumordnung definiert, die durch Abstände zwischen Objekten definierter Zusammengehörigkeit bestimmt ist, wobei es nur Messrelationen zulässt, die zueinander passende Objekte betreffen.
Datenträger mit darauf gespeicherten Daten oder für die Übersendung über ein Datennetz geeignete, Daten repräsentierende Signalfolge gemäß mindestens einem der vorigen Ansprüche 7 bis 11, wobei das Programm so ausgebildet ist, dass es die Gültigkeit des Datenmodells durch 3D-Messungen verifiziert und/oder aktualisiert, indem als Bezugssystem für die Messung das Bezugssystem des Datenmodells dient, so dass das Programm die Objekte in der Umgebung gegen das Datenmodell-Bezugssystem misst.
Rechneranlage, als Client-Server-System, so eingerichtet, dass der Client eine dreidimensionale Umgebung und die sich in dieser Umgebung befindlichen Objekte auswertet und auf seiner Anzeigeeinheit darstellt, wobei die Positionsdaten und Attribute zur Umgebung und den Objekten aus unterschiedlichen Datenquellen stammen, wobei der Server die Daten in mindestens einer Datenbank im Server zu einer Datenbasis zusammenführt, verarbeitet und an den Client übermittelt, dadurch gekennzeichnet, dass der Server so eingerichtet ist, dass er die Datenmenge in der Datenbasis reduziert, indem er die Umgebung und die sich in der Umgebung befindlichen Objekte in Kategorien unterschiedlicher Relevanz einteilt und die Genauigkeit der Positions- und Zeitkoordinaten der Datenpunkte für die unterschiedlichen Objektkategorien in Abhängigkeit ihrer Relevanz variiert, wobei er die räumliche Dichte der Messdaten bei Objektkategorien mit hoher Relevanz höher wählt als bei Objektkategorien mit niedrigerer Relevanz, und er in Abhängigkeit von der Leistungsfähigkeit der Anzeigeeinheit des Clients die Daten so an den Client weiterleitet, dass er die Punktdichte der Darstellung an die Leistungsfähigkeit der Anzeigeeinheit des Clients anpasst, wobei er die Daten an der Ausgabeeinheit so darstellt, dass er Objektkategorien mit geringer Relevanz mit einer geringeren Auflösung darstellt als Objektkategorien mit höherer Relevanz.
Rechneranlage gemäß Anspruch 13, wobei der Server so eingerichtet ist, dass er die Datenmenge reduziert, indem er – verrauschte Punkte aus einem 3D-Scan ermittelt und löscht, und/oder – redundante Punkte ermittelt und löscht, und/oder – valide Punkte dann löscht, wenn sie durch ein Interpolationsverfahren überflüssig gemacht werden, und/oder – häufig vorkommende Objekte durch algorithmische Objekte ersetzt, und/oder – Punkte mit unpassender Genauigkeit löscht, und/oder – Punkte hoher Genauigkeit löscht, so dass die Cluster vergrößert werden können bei niedriger Sicherheitsrelevanz.
Rechneranlage gemäß mindestens einem der vorigen Ansprüche 13 bis 14, wobei der Server so eingerichtet ist, dass er den Datenpunkten neben Mess- und Darstellungstoleranzen auch Wichtungen zuweist, die kennzeichnen, welche Gültigkeit ein Maß für ein bestimmtes Messverfahren im 3D-Modell besitzt.
Rechneranlage gemäß mindestens einem der vorigen Ansprüche 13 bis 15, wobei der Server so eingerichtet ist, dass er die Raumordnung einer Umgebung um eine Strecke eines Schienenetzes für spurgeführten Verkehr definiert durch den Abstand der Objekte zum Gleis, wobei er als Maß für die Relevanz der Objektdaten sicherheitstechnische Aspekte wählt.
Rechneranlage gemäß mindestens einem der vorigen Ansprüche 13 bis 16, wobei der Server so eingerichtet ist, dass er innerhalb des Modells eine hierarchische Raumordnung definiert, die durch Abstände zwischen Objekten definierter Zusammengehörigkeit bestimmt ist, wobei er nur Messrelationen zulässt, die zueinander passende Objekte betreffen.
Rechneranlage gemäß mindestens einem der vorigen Ansprüche 13 bis 17, wobei der Server so eingerichtet ist, dass er die Gültigkeit des Datenmodells durch 3D-Messungen verifiziert und/oder aktualisiert, indem als Bezugssystem für die Messung das Bezugssystem des Datenmodells dient, so dass das Programm die Objekte in der Umgebung gegen das Datenmodell-Bezugssystem misst.
Computerprogramm mit Programmcode zur Durchführung aller Verfahrensschritte nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 6, wenn das Computerprogramm auf einem Computer oder einem Computernetzwerk ausgeführt wird.