Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

Ad-hoc Generierung von Geländedatenbasen für Gefechtssimulationssysteme

„Train as you Fight“ – Ob Ausbildung von Führungskräften oder Missionsplanung, ob Bundeswehr, Polizei oder Katastrophenschutz, ab einem bestimmten Moment muss im Team trainiert werden, unter den aufmerksamen Augen erfahrener Trainer und unter Bedingungen, die der Realität so ähnlich sind wie nur möglich. Insbesondere Fähigkeiten wie die Aufrechterhaltung des Lagebewusstseins unter Stress, unter schnell wechselnden Lagen und in unbekanntem Gelände können nur durch praktische Übung erworben werden.


Aber bietet Training im Feld auch dann ein ideales Umfeld, wenn die realen Bedingungen nie vollständig nachgebildet werden können,  wenn Wetter und Stress die Aufmerksamkeit selbst erfahrener Trainer dämpfen und der Tag nie lang genug ist für Rüstzeiten und Materialpflege?


Seit langem werden deshalb und auch aus Kostengründen Ausbildungsabschnitte in Simulationen verlegt. Als ein weit verbreitetes Beispiel kann Virtual Battlespace 2, kurz VBS2 von Bohemia Interactive Australia Pty Ltd genannt werden, das sich in vielen Streitkräften fest etabliert hat. Doch auch hier gilt: Das Standardgelände, mit dem solche Simulatoren ausgeliefert werden, genügt nicht mehr, sobald konkrete Handlungen am konkreten Objekt geübt werden müssen. Hier muss die Geländedatenbasis manuell angefertigt werden: Ein mühsamer zeitraubender Prozess, selbst für geschultes Personal.

Während es an der Zeit für die manuelle Erstellung von Simulationsgeländedatenbasen mangelt, sind die Rohmaterialien für die automatische Generierung oft schon vorhanden oder schnell herzustellen – aus sicherer Entfernung, unauffällig und auch mit Mitteln unterer Führungsebenen, beispielweise Miniaturfluggeräte wie ALADIN oder MIKADO. Methoden zur Ableitung von 3D-Umgebungsmodellen aus solchen Sensordaten, wie sie am Fraunhofer IOSB entwickelt wurden, stellen den Ausgangspunkt für die Weiterentwicklung zu einer Verfahrenskette dar, die mit minimaler Nutzerinteraktionen in sehr kurzer Zeit eine aktuelle, zweckdienliche Simulationsgeländedatenbasis generiert. Durch einen hohen Automatisierungsgrad soll neben dem Zeitvorteil insbesondere auch erreicht werden, dass auf jeder Führungsebene der Bedarf an Simulationsgelände gedeckt werden kann, ohne eigens auf Spezialisten zurückgreifen zu müssen.

Als Eingangsdaten sind Laserscannerdaten hervorragend geeignet, bei denen 3D-Positionen direkt gemessen werden und bei vielen Systemen auch ein Grauwert aus der Reflektanzmessung abgeleitet werden kann. Ebenso sollen und können aber auch z. B. aus der Luft aufgenommene Videos oder Bilder als Quelle genutzt werden. In diesem Fall muss die 3D-Information erst aus den 2D-Messwerten berechnet werden. Etablierte Verfahren aus dem Bereich der Photogrammetrie wurden am Fraunhofer IOSB weiterentwickelt, um eine besondere Eignung für die Auswertung von Miniaturfluggerätvideos zu erreichen. So können nun Tiefenkarten aus fast jeder beliebigen Bildanzahl und -konfiguration berechnet werden, ohne dass sie, wie in der Photogrammetrie üblich, rektifiziert werden.

Gebäuderekonstruktion aus photogrammetrisch gewonnenen Tiefenkarten

Die in den Tiefenkarten vorkommenden Formen werden nach geometrischen Kriterien untersucht und klassifiziert: Tiefendifferenzen entlang gerader Linien deuten z. B. auf Gebäude hin, unregelmäßige Formen eher auf Bäume oder Büsche. Ist Farbinformation vorhanden, wird auch diese zur Unterscheidung herangezogen. Ebenso liefert die Auswertung von Kantenverläufen in den Bildern selbst unterstützende Information bei der Erkennung von Gebäuden. Sind Gebäudeumrisse durch ein Polygon erfolgreich approximiert worden, können die Schrägen der Dachflächen anhand der Gradienten in den Tiefenwerten bestimmt werden. Aus Wänden und Dachflächen werden schließlich die Gebäude „zusammengesetzt“.

Die Kenntnis der Zugehörigkeit der geometrischen Elemente wie „Wand“, „Dach“, „Baum“ etc. ist sehr wertvoll für die Einbindung des Modells in das Simulationssystem. Ungefähre Position und Größe einzeln stehender Bäume können anhand von Kronendurchmesser und Höhe ermittelt werden. Im Falle von Wäldern dagegen ist eine Messung nicht möglich, so dass mit Standardwerten oder Vereinbarungen gearbeitet werden muss. Jede Farbinformation, die in den Sensordaten enthalten ist, kann zur Texturierung des Modells eingesetzt werden. Dazu werden die Modellpolygone in die Bilder projiziert und die umschriebenen Flächen als Texturbilder ins Modell kopiert. Für Bäume und Wälder werden jahreszeitentypische Texturen eingebunden.

Jahreszeitentypische Baumtextur

Jahreszeitentypische Baumtextur

Die für die Simulation sehr wichtigen Angaben über Breite und Verlauf von Straßen, Gewässern oder ähnlichen Objekten, die nicht oder unvollständig aus den Sensordaten rekonstruierbar sind, können aus externen Quellen importiert werden. Das folgende typische Beispiel zeigt ein aus einer Vektorkarte importiertes Straßennetz.

 

Import von geografischen Informationen aus Vektorkarten (Straßen und Waldflächen)

 

Detailansicht der automatisch generierten Geländedatenbasis in VBS2

Detailansicht der automatisch generierten Geländedatenbasis in VBS2