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3D Gaussian Splatting oder Laserscanning – Was sind die Unterschiede?
Die Erfassung und Digitalisierung von 3D-Geometrien realer Objekte ist heute in vielen Branchen unverzichtbar: von Geologie, Medizin und Forschung über Filmproduktion und Gaming bis hin zu Architektur und Industrie.
In der industriellen Praxis kommen diese Technologien unter anderem in Robotik, Automatisierung, Reverse Engineering und der Qualitätskontrolle zum Einsatz.
Üblicherweise wird hierfür die aktive Methode Light Detection and Ranging (LiDAR) genutzt. Dabei wird die Oberfläche eines Objekts mit Laserimpulsen hochpräzise abgetastet.
Mit der Entwicklung leistungsfähiger Grafikkarten sind jedoch auch bildbasierte Verfahren wie 3D Gaussian Splatting (3DGS) möglich geworden. 3DGS erlaubt die fotorealistische Darstellung von 3D-Szenen aus 2D-Bildern in Echtzeit – und das ohne teure Spezialhardware.
Passive 3D-Scanning-Methoden
3D Gaussian Splatting
Im Gegensatz dazu basiert 3D Gaussian Splatting auf einem passiven, bildbasierten Ansatz. Neben 3DGS gehören auch Photogrammetrie, Depth-from-Defocus und Neural Radiance Fields (NeRF) zu dieser Kategorie. Die Theorie hinter 3DGS existiert seit den 1990er-Jahren, wurde aber erst durch moderne GPUs praktisch nutzbar.
Prinzip:
Anstelle diskreter Punkte wie bei LiDAR verwendet 3DGS Gaussian Splats – unscharfe „Flecken“ mit gaussscher Intensitätsverteilung. Jeder Splat enthält Parameter wie Position, Grösse, Rotation, Transparenz, Farbe und sphärische Harmonien für blickwinkelabhängige Farbmodulation.
Der Workflow beginnt mit der Erfassung von Bildmaterial, entweder durch viele Fotos aus unterschiedlichen Blickwinkeln oder durch die Extraktion von Frames aus einem Video. Anschliessend wird mittels Structure-from-Motion (SfM) die Kamerageometrie rekonstruiert und eine initiale Punktwolke erzeugt. Darauf aufbauend erfolgt die Optimierung: Für jeden Punkt wird ein Gaussian Splat generiert, dessen Parameter iterativ angepasst werden. Der Algorithmus vergleicht dabei die aus verschiedenen Perspektiven gerenderten Ansichten mit den Originalbildern, bis die Abweichung minimal ist.
Das Ergebnis ist ein fotorealistisches 3D-Volumenmodell, das in Echtzeit dargestellt werden kann.
Navigieren Sie sich durch das folgende DEMO-Modell:
Aktive 3D-Scanning-Methoden
Light Detection and Ranging (LiDAR)
LiDAR gehört zu den aktiven 3D-Scanning-Methoden, die Energie aussenden und deren Reflexion messen. Weitere aktive Verfahren sind Radar (RaDAR), Structured Light Scanning und Ultraschall-Scanning.
Funktionsprinzip:
LiDAR arbeitet nach dem Time-of-Flight-Prinzip (ToF). Ein Laserimpuls wird ausgesendet, trifft auf die Objektoberfläche und wird reflektiert. Die Zeitdifferenz zwischen Aussendung und Empfang wird gemessen und zur Berechnung der Distanz verwendet.
Aus vielen solcher Messungen entsteht eine Punktwolke, die die Geometrie des Objekts exakt abbildet. Farbwerte können über eine RGB-Kamera oder durch Überlagerung mit einem 360°-Bild ergänzt werden.
3D Gaussian Splatting vs LiDAR
Direkter Vergleich
3D Gaussian Splatting
|
Merkmal |
3D Gaussian Splatting |
| Messprinzip | Bildbasierte Optimierung |
| Genauigkeit | Nicht massstabsgetreu |
| Fotorealismus | Ja |
| Hardware | Smartphone + GPU |
| Kosten | Niedrig |
| Echtzeitfähigkeit | Ja |
| Industriestandard | Nein |
Scan einer Werkstatt mit 3DGS
Anwendungsmöglichkeiten 3DGS:
- Aufnahme des Ist-Zustands für Retrofit
- Dokumentation des Auslieferungszustands einer Maschine/ Anlage
- Wartung/ Training in immersiver Umgebung
- Realistische und interaktive Produktpräsentationen
LiDAR
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Merkmal |
LiDAR |
| Messprinzip | Laser, Time-of-Flight |
| Genauigkeit | hoch |
| Fotorealismus | Nein |
| Hardware | Spezialsensorik |
| Kosten | Hoch |
| Echtzeitfähigkeit | Eingeschränkt |
| Industriestandard | Ja |
Scan einer Werkstatt mit LiDAR
Anwendungsmöglichkeiten LiDAR:
- Referenzmodell
- Reengineering
- Dokumentation
„3D Gaussian Splatting ist eine schnelle und günstige Alternative,
um 3D-Visualisierungen bestehender Produkte für Marketing und Engineering zu erzeugen.“
Use Cases
Fotorealistische 3D-Konstruktion
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Severin Sorrentino
BSc Automobiltechnik FH
Bereichsleiter
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