Vidente Ein Augmented-Reality-System zur Echtzeitvisualisierung unterirdischer Ver- und Entsorgungsinfrastruktur

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1 Vidente Ein Augmented-Reality-System zur Echtzeitvisualisierung unterirdischer Ver- und Entsorgungsinfrastruktur Sebastian JUNGHANNS, Erick MENDEZ und Dieter SCHMALSTIEG Zusammenfassung Der vorliegende Beitrag stellt das Konzept für die Entwicklung eines Prototyps zur 3DEchtzeitvisualisierung unterirdischer Ver- und Entsorgungsinfrastruktur auf mobilen, Augmented-Reality-basierten Clients vor (Abb. 1). Es wird erläutert, wie Kerntechnologien aus den Bereichen Computergrafik, GIS / Geodatenmanagement und Positionierung zur Realisierung eines solchen Systems verschmolzen werden. Abschließend werden die potenziellen Einsatzmöglichkeiten des zu realisierenden Systems bei Leitungsbetreibern umrissen. Das vorgestellte Prototypkonzept wird im Rahmen eines durch die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) geförderten, zweijährigen Forschungsprojekts ( ) zwischen dem Institut für Maschinelles Sehen und Darstellen der Technischen Universität Graz und GRINTEC GmbH realisiert. Abb. 1: 1 Konzeptueller Entwurf für Vidente-Nutzerschnittstelle Einleitung Aufgrund der seit Ende der 1990er Jahre sich stark geänderten Rahmenbedingungen für Leitungsbetreiber hin zu liberalisierten Märkten und privatwirtschaftlich organisierten Unternehmensstrukturen (vgl. u. a. ENLIBG 2000, ENWG 2005), erfolgt bei Leitungsbetreibern

2 S. Junghanns, E. Méndez und D. Schmalstieg eine wesentliche Restrukturierung der unternehmensinternen Aufbau- und Ablauforganisation. Die traditionelle Denkweise in hierarchischen Strukturen wandelt sich hin zu einer prozessorientierten Ausrichtung. Prozesse bilden die Kernbausteine eines kundenorientierten Geschäftsmodells für wettbewerbsfähige Ver- und Entsorgungsunternehmen (vgl. KALTENBACH 1998, S. 142, 145). Moderne Informationstechnologie ist ein wesentlicher Garant für die Optimierung von Prozessen hinsichtlich Zeitersparnis und Kostenreduktion. Aufgrund des starken Raumbezugs einer Vielzahl der Prozesse bei Leitungsbetreibern, haben sich seit den 1990er Jahren Netzinformationssysteme (NIS) als wesentliches Werkzeug für die effiziente Unterstützung von Prozessen, wie Auskunft, Netzplanung / -bau, Instandhaltung, Störungsmanagement, Netzbetrieb und Bestandsdokumentation erfolgreich etabliert (vgl. KALTENBACH 1998, S. 146, RANZINGER 2006). Mit Augmented Reality (AR) bietet sich nun eine weitere, bisher im Bereich von Leitungsbetreibern eher unbekannte Technologie an, die mittelfristig als Ergänzung zu bereits bewährten NIS- / GIS-Lösungen zur Optimierung bei den Prozessen Instandhaltung, technische Betriebsführung, Auskunft, Störungsmanagement oder Netzplanung beitragen kann (vgl. Abschnitt 5). Unter AR werden Methoden und Technologien zur Überlagerung einer Realweltsicht mit 3D-Echtzeitgrafik verstanden. Dabei dient AR zur Visualisierung verdeckter bzw. abstrakter Informationen (vgl. AZUMA 1997). 2 Zielstellung Die Kernidee des zu realisierenden Systems besteht darin, Anwendern in Abhängigkeit ihrer aktuellen Position und Orientierung eine grafisch plastische 3D-Echtzeitvisualisierung der unterirdischen Situation des Leitungsnetzes vor Ort bereitzustellen (Abb. 1). Die mit Geometrie- und Sachdaten überblendeten Realweltszenen werden dem Anwender über einen mobilen AR-fähigen Client übermittelt. Der mobile AR-Client wird, aufbauend auf einer handelsüblichen Mini-Tablet-PC-Plattform, implementiert. Die Kompatibilität mit neuer Hardware anderer Formfaktoren und Leistungsfähigkeit, wie der 2006 vorgestellten Ultra- Mobile-PC-Plattform (UMPC), wird angestrebt. Die Forschungsaktivitäten im Rahmen von Vidente konzentrieren sich im Wesentlichen auf die folgenden Schwerpunkte: Mobile AR: Entwicklung eines mobilen, AR-fähigen Client-Geräts zur Integration der Realweltsicht, der unterirdischen Leitungsdaten und der Positions- / Orientierungsinformation. 3D-Visualisierung: Entwicklung von Software-Werkzeugen zur leistungsfähigen Visualisierung von 3D-Geodaten aus dem Bereich der Ver- und Entsorgungswirtschaft. Besonderes Augenmerk liegt auf der Entwicklung einer intuitiven und interaktiven Benutzerschnittstelle (Abb. 1).

3 AR-System zur Echtzeitvisualisierung unterirdischer Ver- und Entsorgungsinfrastruktur Geodatenaufbereitung und -bereitstellung: Entwicklung einer leistungsfähigen, standardkonformen und flexiblen Daten-Pipeline von der Speicherung in der Geodatenbank bis zur Visualisierung am AR-Client. Durch Anlehnung an eine Multi-Tier-System-Architektur und Einsatz standardisierter XML-Austauschformate ermöglicht die zu entwickelnde Pipeline die Integration verschiedener Client- und Server-Plattformen. 3 Hintergrund und relevante Arbeiten Die erfolgreiche Bereitstellung mobiler Augmented Reality stellt immer noch eine Herausforderung dar. Anspruchsvolle, interaktive 3D-Anwendungen müssen auf eingeschränkt leistungsfähiger Hardware implementiert werden bei gleichzeitiger Gewährleistung eines großräumigen Tracking für Position und Orientierung. Bisher dienen mobile AR-Systeme hauptsächlich der Indoor- / Outdoor-Navigation bzw. der visuellen Anleitung und Informationsabfrage. Aufgrund der zuvor genannten Einschränkungen geht ein Großteil der Arbeiten im Bereich der mobilen AR von einem Backpack-System mit integriertem Head-Mounted-Device (HMD) aus (FEINER ET AL. 1997, BRUCE ET AL. 1998, KNAPP ET AL. 2003, PIEKARSKI ET AL. 2004, REITMAYR & SCHMALSTIEG 2004, WURSTHORN ET AL. 2004). Das als Rucksackgestell konzipierte Backpack-Setup umfasst dabei einen leistungsfähigen Notebook-Computer und diverse Sensoren zur Positions- und Orientierungsbestimmung. Letztere wird entweder durch GPS integriert mit Inertialsystemen, oder durch alternative Ansätze, wie Optisches Marker Tracking ermöglicht. HMD sind als See-Through- oder Video-See-Through-Brillen zur Bereitstellung der mit Computergraphik überlagerten Realweltsichten implementiert. Obwohl Backpack-Systeme den Einsatz leistungsfähiger Hardware und die Entwicklung direkt auf der Zielplattform ermöglichen, sind Gewicht und Ergonomie dieser Setups nicht zufriedenstellend. Innerhalb von Vidente wird deshalb mit kompakteren Handheld- Plattformen gearbeitet. Diese sind kostengünstiger und den Backpack-Systemen ergonomisch überlegen. Potenzielle Nutzer sind mit der für Handheld-AR erforderlichen Hand- Auge-Koordination von Geräten wie Videokameras her vertraut. Untersuchungen mit potenziellen Nutzern haben gezeigt, dass Handheld-AR-Systeme den Backpack- / HMD- Systemen vorgezogen werden, trotz Verlust der stereoskopischen Sicht und Einschränkung der manuellen Freiheit (vgl. SCHMALSTIEG & REITMAYR 2005). Konkrete Anforderungen und Erfahrungswerte mit Handheld-AR-Plattformen werden bei WAGNER & SCHMALSTIEG (2003), TRÄSKBÄCK & HALLER (2004) und KLEIN & DRUMMOND (2004) diskutiert. Ein den Zielstellungen von Vidente verwandtes Forschungsprojekt an der Nottingham University wird in ROBERTS ET AL. (2002) vorgestellt. Des Weiteren liefert NAVAB (2004) eine profunde Anforderungsanalyse zu mobilen AR-Systemen für den Einsatz in harschen Industrieumgebungen. Ein Großteil der zuvor genannten Anwendungen geht zumeist von kleinräumigen, speziell aufbereiteten Datenbeständen aus. Eine systematische Vorgehensweise zur Realisierung eines mit einem reellen Geodatenbestand integriertem AR-System beschreiben REITMAYR & SCHMALSTIEG (2004) für ein System zur Outdoor-Navigation. Vidente baut auf das in die-

4 S. Junghanns, E. Méndez und D. Schmalstieg sem Projekt eingesetzte AR-Framework STUDIERSTUBE auf. Des Weiteren wird der hier verwendete Ansatz zur Transformation von Geodaten in eine renderbare Szenegraph- Repräsentation ausgebaut. Bezüglich AR-spezifischer Visualisierungstechniken gab es v. a. in den letzten Jahren wesentliche Arbeiten zu kognitionsbasierter Darstellung sichtbarer und verdeckter Information (FURMANSKI ET AL. 2002), verbesserter Lesbarkeit von Texteinblendungen (LEYKIN & TUCERYAN 2004), Informationsfilterung (JULIER ET AL. 2000), User Interface Design und View Management (HÖLLERER ET AL. 2001) und Anpassung der Visualisierung unter Berücksichtigung von Tracking-Fehlern (COELHO ET AL. 2004). Ausgehend von einem automatisierten Prozess zur Generierung der AR-Visualisierung, sollen die in diesen Arbeiten beschriebenen Techniken in die zu entwickelnde AR-Anwendung integriert werden. Echtzeit-Rendering stellt eine weitere kritische Komponente für ein mobiles AR-System dar. Die in den folgenden Arbeiten beschriebenen Techniken dienen als Richtlinie zur Implementierung einer effizienten Bereitstellung zu rendernder Daten am AR-Client. Schon sehr zeitig wurde erkannt, dass der Einsatz hierarchischer Datenstrukturen eine optimale Nutzung existierender Ressourcen ermöglicht (CLARK 1976). So wurden z. B. R-Tree- Repräsentationen erfolgreich zum Rendering größerer urbaner Gebiete, als auch umfangreicher, texturierter Geländemodelle eingesetzt. Während die Mehrstufenauflösung hierarchischer Datenstrukturen wesentlich für die Reduktion des Rendering-Aufwands ist, gewinnt die Datenkompression zusätzlich an Bedeutung, sobald 3D-Daten über Netzwerke übertragen werden müssen. GRABNER (2002) stellt diesbezüglich eine integrierte Datenstruktur zur Bewältigung beider Aspekte vor. Des Weiteren diskutiert er Aspekte der online-basierten Übermittlung von 3D-Daten (vgl. GRABNER 2003). 3 Systemarchitektur Abb. 2: Vidente Systemarchitektur

5 AR-System zur Echtzeitvisualisierung unterirdischer Ver- und Entsorgungsinfrastruktur Abb. 2 zeigt die der Realisierung von Vidente zugrunde liegende Systemarchitektur. Die auf dem mobilen Vidente-Client (vgl. Abschnitt 4) laufende AR-Applikation (Visualisation Engine) basiert auf dem an der TU Graz entwickelten Open Source AR-Framework STUDIERSTUBE. Zur Bereitstellung einer AR-Szene am Client benötigt die Applikation Videodaten der Realweltsicht, Tracking-Information zu Position und Orientierung des Clients und Daten für die Grafiküberblendung. Die von Kamera bzw. Tracking-Hardware gelieferten Daten werden über die an der TU Graz entwickelten Software-Hardware-Schnittstellen OPENVIDEO und OPENTRACKER in der AR-Applikation verfügbar gemacht. Beide Schnittstellen sind im STUDIERSTUBE-Framework eingebunden. Der Vidente-Datenserver wird mittels der Komponenten der GE Smallworld 4-Produkt-Suite (GE ENERGY) aufgebaut. Geometrie- und Sachdaten werden aus verschiedenen Datenquellen resultierend aufbereitet und in einer Geodatenbank abgelegt. Für die Datenbank wird eine online-basierte Abfrageschnittstelle mittels GE Smallworld Internet Application Server bereitgestellt. Abb. 3: Vidente Daten-Pipeline Basierend auf der in Abb. 2 erläuterten Systemarchitektur implementiert Vidente aus der Prozesssicht her eine an der OGC Portrayal Pipeline (vgl. DOYLE & CUTHBERT 1998) angelehnte Pipeline der Datentransformation. Dabei erfolgt der Prozess zum Aufbau bzw Aktualisierung der Geodatenbank (Data Model Generation, Data Source) offline in fixen Zyklen. Die in der Geodatenbank gehaltenen Daten werden für Anwendungen über eine GML3-Schnittstelle bereitgestellt (Feature Selection). Diese Schnittstelle ist online über einen Applikationsserver oder offline mittels Exports aus GE Smallworld realisiert. Zur Realisierung des Feature Model (Abb. 3) mittels GML3-Applikationsschema wird auf Erkenntnisse zum GML3-Encoding von 3D-Stadtmodelldaten aufgebaut (vgl. u. a. KOLBE 2005). Der Vidente-Datenserver kann durch diese Schnittstelle als entkoppelt vom Vidente- Client gesehen werden (Abb. 2). Andere Anwendungen können über die Schnittstelle ebenfalls auf Daten zugreifen und diese entsprechend zu eigenen Zwecken weiterverarbeiten. Die in GML3 bereitgestellten Feature Daten werden am Vidente-Client in eine Szenegraph- Repräsentation (COIN) überführt (Visualisation Generation, Visualisation Model). Diese

6 S. Junghanns, E. Méndez und D. Schmalstieg kann von der STUDIERSTUBE-basierten AR-Applikation direkt zum Rendering von AR- Szenen weiterverarbeitet werden. Aus den Sachdaten des Feature Models (Abb. 2) werden Darstellungsregeln zur Visualisierung der Features abgeleitet. Um eine möglichst flexible Visualisierung zu gewährleisten, werden die Darstellungsregeln in die Datenstruktur eines Context Sensitive Scene Graph (REITMAYR & SCHMALSTIEG 2005) abgebildet. Der Vidente-Client ist grundsätzlich als Medium-Client konzipiert. Im Rahmen der Entwicklungsarbeiten ist festzustellen, welche Daten in welchem Umfang am Client gehalten bzw. online nachgeladen werden. Entsprechend müssen Techniken zu Caching, Pre- Fetching und Kompression der Daten integriert werden. 4 Mobiler Augmented-Reality-Client Der Vidente-AR-Client wird basierend auf einer Mini-Tablet-PC-Plattform als Video-See- Through realisiert. Dabei kann auf ein bereits am Institut für Maschinelles Sehen und Darstellen entwickeltes Hardware-Setup aufgebaut werden (Abb. 4). Im Gegensatz zu Optischen See-Through-Setups, wo die Realweltsicht mittels Durchsicht direkt am Client- Display sichtbar gemacht wird, erfolgt die Erfassung der Realweltsicht bei Video-See- Throughs durch eine am Client aufgesetzte Kamera und wird in das Display eingespielt. Video-See-Throughs beruhen auf dem so genannten Magic Lens-Prinzip. Dabei führt der Anwender ähnlich zu einem Vergrößerungsglas das AR-fähige Gerät über den jeweilig grafisch zu erweiternden Realweltausschnitt. Mini-Tablet-PC-basierte Clients verfügen über einen für Außendienstarbeiten optimalen Formfaktor. Sie weisen allerdings Einschränkungen bzgl. der Rechenleistung auf. Ressourcenintensive Grafiktechnologien, wie der Einsatz von Shadern zur Visualisierung von 3D- Objekten, werden für kompaktere Plattformen jenseits von Notebooks erst mit der Verfügbarkeit programmierbarer Grafikprozessoren (GPU) möglich. Des Weiteren ist die manuelle Führung des Geräts zwingend notwendig. Die gleichzeitige Bedienung des Clients und Durchführung anderer Tätigkeiten ist eingeschränkt. Allerdings spricht die Nutzerakzeptanz für Handheld-Setups, die einen Mittelweg zwischen hoher Rechenleistungsfähigkeit und Ergonomie bieten (vgl. Abschnitt 3). Abb. 4: Beispiel eines AR-Client-Prototyps auf Basis eines Mini-Tablet-PC (SCHMALSTIEG & REITMAYR 2005)

7 AR-System zur Echtzeitvisualisierung unterirdischer Ver- und Entsorgungsinfrastruktur Für die Ermittlung von Position und Orientierung des AR-Clients wird dieser mit GPS, Inertial Measurement Unit (IMU) und elektronischem Kompass integriert. Handelsübliche, über Serial- bzw. USB-Port mit dem Mini-Tablet-PC integrierbare GPS-Empfänger, ermöglichen in Kombination mit Fehlerkorrekturdiensten bereits Lagegenauigkeiten im Submeterbereich (20 30 cm). Die auf dem Prinzip der Virtuellen Referenzstationen (VRS) (vgl. u. a. WANNINGER & BÖHME 1998) aufbauenden Fehlerkorrekturdienste (z. B. NETFOCUS, APOS in Österreich) werden durch GPRS-basierte Internetverbindungen angesprochen. Höhere Lagegenauigkeiten (1 5 cm) können nur durch Phasenmessung unterstützende Real- Time-Kinematik-fähige Empfänger erreicht werden. Dies würde sich allerdings negativ auf Formfaktor und Kosten des Gesamtsystems auswirken. Die Orientierung des Clients erfolgt mittels einer, direkt an den Client gekoppelten handelsüblichen IMU (z. B. INTERSENSE). Üblicherweise ermöglichen die Inertialsensoren dieser Einheiten, integriert mit Sensoren zu Ermittlung des magnetischen Felds, eine sofortige Bestimmung der absoluten Orientierung. Allerdings ist das System anfällig für lokale magnetische Störungen (vgl. WURSTHORN 2004). Eventuelle elektromagnetische Interferenzen zwischen der Mini-Tablet-PC-Plattform und den Sensoren werden durch entsprechende Abschirmung vermieden. Anhand Erfahrungen aus vorangegangenen Mobile-AR-Projekten am Institut für Maschinelles Sehen und Darstellen wird davon ausgegangen, dass die einzusetzende IMU über Genauigkeiten im Subwinkelgrad-Bereich in den drei klassischen Freiheitsgraden bei einer Aktualisierungsrate > 150 Hz verfügen muss, um einen praxistauglichen Einsatz des AR-Clients zu ermöglichen. Es wird im Rahmen des Projekts untersucht, welche Fehlertoleranzbereiche bzgl. Position und Orientierung für eine intuitive Visualisierung am Client akzeptabel sind. Entsprechend relevante Überlegungen dazu finden sich u. a. bei HOLLOWAY (1995) und WURSTHORN ET AL. (2004). Des Weiteren wird der AR-Client mit einem entsprechenden GPRS- / UMTS-fähigen Modem ausgestattet, welches sowohl für die Übertragung des GPS-Fehlerkorrektursignals, als auch für die Kommunikation mit dem Geodatenserver über eine verschlüsselte, VPNbasierte, Wireless-Internetverbindung dient. Zum momentanen Zeitpunkt erscheint der Einsatz von UMTS als noch nicht sinnvoll, da keine flächendeckende Abdeckung des Signals vorausgesetzt werden kann. Zu ersten Testzwecken und bis zur Verfügbarkeit eines vollständig integrierten Prototyps mit dem o. g. Setup, wird Optisches Marker Tracking zur Bestimmung von Client-Position und Orientierung verwendet (vgl. u. a. KATO & BILLINGHURST 1999). Dieses ist gebunden an im Raum platzierten optischen Referenzpunkten und ermöglicht das Testen von Visualisierungstechniken am Client, unabhängig vom Entwicklungsstand des Tracking-Moduls. Optisches Tracking, als auch GPS- / IMU-basiertes Tracking werden über eine einheitliche Software-Schnittstelle (OPENTRACKER) mit der AR-Applikation auf dem Vidente-Client integriert. Das Wechseln zwischen verschiedenen Tracking-Systemen ist somit komplikationslos möglich. Verwendungsszenarien des Clients gehen zum einen von einer fixen Installation auf dem Armaturenbrett eines Grabungsfahrzeugs, oder vom mobilen Einsatz zur Unterstützung des Außendienstmitarbeiters aus. Bei Letzterem wird die unterirdische Situation von einem eher

8 S. Junghanns, E. Méndez und D. Schmalstieg fixen Standort aus dargestellt. Von der jeweiligen AR-Szene lassen sich Snapshots für eine Betrachtung der Situation, unabhängig von aktueller Position und Orientierung, machen. 5 Nutzungspotential und Einsatzmöglichkeiten Vidente, als ein für Visualisierung unterirdischer Strukturen konzipiertes AR-System, soll im Rahmen von Außendiensttätigkeiten bei Leitungsbetreibern zum Einsatz kommen. Die Kernfunktionalität des Systems ermöglicht die Visualisierung beliebiger Ausschnitte eines unterirdischen Stadtmodells. Mit Vidente gewinnen Anwender rasch einen räumlich intuitiven, allgemeinen Überblick über die vor Ort existierende, unterirdische Infrastruktur. Aufwendige Verortung mit Plan und separatem GPS entfallen. Komplexe Anordnungen von Leitungsverläufen, besonders in urbanen Gebieten, werden schnell erfasst. Sachdaten zu den einzelnen unterirdischen Betriebsmitteln können abgefragt und zusätzlich eingeblendet werden. Die Möglichkeit der interaktiven bzw. vorkonfigurierten Ein- bzw. Ausblendung grafischer Elemente ist hilfreich in Gebieten hoher Konzentrationen von Leitungsnetzen. Vor Ort vorgenommene Änderungen an Geometrie- bzw. Sachdaten können online bzw. offline abgeglichen werden. Die Einbindung von Arbeitsaufträgen oder Checklisten in die Benutzerschnittstelle von Vidente ist vorstellbar. Bei Interviews der Autoren mit Leitungsbetreibern haben sich bisher folgende, potenzielle Einsatzmöglichkeiten innerhalb bestehender Arbeitsprozesse ergeben: Vor-Ort-Einweisung von Baupersonal bei Grabungsarbeiten im Verlauf von Leitungstrassen, Unterstützung von Baupersonal bei der Ad-hoc-Entscheidungsfindung während Grabungstätigkeiten, Unterstützung bei der Erdkabelfehlerverortung, z. B. im Bereich der Niederspannung, Unterstützung im Rahmen der Netzplanung durch Visualisierung geplanter Trassenverläufe bei Vor-Ort-Begehungen zur Prüfung der Realweltsituation, Visualisierung zur Verortung verdeckter Einbauten, wie z. B. Zähleranlagen, Bereitstellung grafischer Zusatzerläuterungen zu komplexen Anlagen, wie z. B. Informationen zu Schaltkreisen und Schalterstellungen in Trafostationen, Orientierungswerkzeug im Rahmen der Gasleckaufspürung, Schulungswerkzeug bei der Einweisung von technischem Personal. Durch grafisch unterstützte Orientierung und Anleitung trägt Vidente zur effizienteren Durchführung von Arbeitsprozessen bei. Kostenverringerung wird durch verbesserte Schadensprävention bzgl. technischer Anlagen ermöglicht. 6 Literatur APOS: Austrian Positioning System. URL: [Stand ]. AZUMA, R. T. (1997): A Survey of Augmented Reality. In: Presence Teleoperators and Virtual Environments, 6 (4), August 1997, S

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