Beim sogenannten VDB-Mapping [1] des FZI Forschungszentrum Informatik handelt es sich um ein 3D Kartierungs-Framework auf Basis von OpenVDB [2], das aus 3D Sensordaten Umgebungskarten in Echtzeit erzeugt. Für die Kartierung wird die Umgebung eines Roboters in einem 3D-Grid (deutsch: Gitter) dargestellt, die den Belegungszustand und zukünftig auch weitere Zustandsdaten wie Temperatur oder Strahlung speichern. OpenVDB-Grids werden für eine effiziente und speichersparende Datenverwaltung eingesetzt. Zusätzlich ermöglicht das Framework durch ein optimiertes Raycasting die schnelle Integration neuer Messdaten. Auf Basis der Kartenstruktur ist es möglich eine präzise Routenplanung durchzuführen. Hierbei können innerhalb der Karte Hindernisse, unpassierbare bzw. unwegsame Bereiche oder Gefahrenstellen umgangen werden. VDB-Mapping besteht aus einer Kernbibliothek für die Kartierungsfunktionen und einem ROS 2-Wrapper für die Anbindung an das Roboterbetriebssystem.
Anwendungsfelder
Die VDB-Mapping Bibliothek dient der Umgebungskartierung großer Areale. Mit diesem Ansatz wurde beispielsweise eine Karte des FZI House of Living Labs (HoLL) erstellt [1]. Nach einer Vorverarbeitung der Rohdaten mit Google Cartographer (Link zur Wissensplattform-Seite folgt) werden dabei die resultierenden ausgerichteten Punktwolken in eine effizienten 3D-Darstellung integriert.
Programmiersprache und Betriebssystem
VDB Mapping wurde als C++ Bibliothek entwickelt und bietet eine Anbindung an das Robot Operating System 2 (ROS 2).
Lizenz
Sowohl VDB-Mapping als auch der ROS Wrapper sind als Open Source Projekt veröffentlicht und unterliegen der Apache 2.0 Lizenz.
Erforderliche Kenntnisse
Die Verwendung von VDB-Mapping erfordert grundlegende Kenntnisse von 3D Sensorik, Kartierungsmethoden sowie den Umgang mit ROS.
Vorteile
3D Informationen über Umgebung erlauben Einsatz außerhalb strukturierter Umgebungen Echtzeit-Datenfusion von 3D-Datenpunkten (z.B. LiDAR oder RGB-D Daten) Multi-Roboter Kartierung dank effizientem Austausch der Kartendaten zwischen mehreren Robotersystemen
Nachteile
Durch hohe 3D-Auflösung entstehen schnell große Datenmengen Volumetrische Kartierung und die Navigation auf deren Basis, wesentlich rechenintensiver als traditionelle 2D-Ansätze
Weiterführend
https://github.com/fzi-forschungszentrum-informatik/vdb_mapping
https://github.com/fzi-forschungszentrum-informatik/vdb_mapping_ros2
Referenzen
[1] Marvin Grosse Besselmann et al. (2021, August). VDB-Mapping: A High Resolution and Real-Time Capable 3D Mapping Framework for Versatile Mobile Robots. [Online]. Verfügbar: https://www.researchgate.net/publication/355133596_VDB-Mapping_A_High_Resolution_and_Real-Time_Capable_3D_Mapping_Framework_for_Versatile_Mobile_Robots. [Abruf März 13, 2025].
[2] K. Museth: OpenVDB. VDB: High-Resolution Sparse Volumes with Dynamic Topology. [Online]. Verfügbar: https://www.museth.org/Ken/Publications_files/Museth_TOG13.pdf. [Abruf Juni 10, 2025].
