Einlinien-Lidarsysteme zeichnen sich durch einfache Struktur, niedrige Kosten und geringen Stromverbrauch aus, können jedoch aufgrund ihrer nur ebenen Abtastung keine eigenständige dreidimensionale Rekonstruktion durchführen. Visuelle Sensoren liefern reichhaltige Bildinformationen, weisen jedoch Mängel in der geometrischen Messgenauigkeit und Störfestigkeit auf. Um das Problem zu lösen, dass Einlinien-Lidar keine direkten dreidimensionalen Raumdaten erfassen kann und die Genauigkeit der Rekonstruktion mit einem einzelnen Sensor gering ist, wurde in dieser Arbeit ein 3D-Rekonstruktionssystem entworfen, das Lidar und Kamera kombiniert. Das System treibt den Einlinien-Lidar über einen Kugelgewindetrieb zu einer vertikalen Abtastung an, um räumliche 3D-Daten zu erfassen, und kombiniert diese mit Farbinformationen von der Tiefenkamera, um die Rekonstruktionsqualität zu verbessern. Zunächst werden der Systemaufbau und das Messprinzip erläutert, anschließend der gesamte 3D-Rekonstruktionsprozess analysiert. Danach erfolgt die interne und externe Kalibrierung zwischen Lidar und Kamera, wodurch eine Registrierung und Fusion der Punktwolkendaten ermöglicht wird, was die Genauigkeit und Vollständigkeit der 3D-Rekonstruktion deutlich erhöht. Gleichzeitig wurde ein experimentelles System zur Simulation eines realen Tunnels aufgebaut, mit dem durch das kalibrierte 3D-Rekonstruktionssystem die Koordinaten der Laser-Punktwolke frameweise berechnet und 11 Ziele rekonstruiert wurden. Die Versuchsergebnisse zeigen eine Registrierungsgenauigkeit von 6,8 mm, die fusionierte Punktwolke überschreitet im Messbereich von 500 mm nicht 5,5 mm. Außerdem wurde das System für 3D-Rekonstruktionsversuche auf einer großen Innenbodenfläche eingesetzt, wobei der Rekonstruktionsfehler im Messbereich von 2600 mm 12 mm nicht überschreitet.

Lidar;Tiefenkamera;vertikale Bewegung;gemeinsame Kalibrierung;3D-Rekonstruktion