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GREENVALLEY LiGrip O2 Lite SLAM-3D-Laserscanner mit GNSS RTK - 40m bis 70m 978020137962
Der GreenValley LiGrip O2 Lite ist ein leichter, tragbarer SLAM-LiDAR-3D-Scanner, der die MLF-SLAM-Technologie (Multiple Localization Fusion-SLAM) nutzt. Diese Multi-Sensor-Fusions-Positionierungstechnologie ermöglicht eine präzise und zuverlässige Kartierung auch in funkarmer und strukturärmer Umgebung wie Flughäfen, Stränden, Flussgebieten oder anderen schwer erfassbaren Szenarien. Die MLF-SLAM-Algorithmusentwicklung ist ein Durchbruch, der hochpräzises Mapping in schwachen oder funklosen Umgebungen ermöglicht. Das kompakte Gerät wiegt etwa 1,3 kg und bietet eine absolute Genauigkeit von unter 3 cm bei hochauflösenden 3D-Punktwolken mit präziser horizontaler und vertikaler Ausrichtung gemäß Vermessungsnormen. Die fortschrittliche Kombination aus dualen 12-Megapixel-Panoramakameras und zwei 1,3-Megapixel-VSLAM-Kameras sorgt für eine realitätsgetreue, farbige 3D-Erfassung in Echtzeit, die direkt exportierbar und für Anwendungen wie Erdbewegungsermittlung, Baumsegmentierung oder topografische Kartierung geeignet ist. Die Kombination von visueller SLAM- und LiDAR-SLAM-Tiefenfusion verbessert die Kartierungsqualität selbst in komplexen Umgebungen erheblich. Als integrierte Lösung ermöglicht das System die gleichzeitige Erfassung mehrerer Datentypen (3D-Punktwolken, Panoramabilder, 3D-Gaussian Splatting, MESH) aus einer Sammlung und überwindet somit Nachteile traditioneller sequentieller Erfassungen. Die Datenerfassung kann in verschiedenen Modi erfolgen: Handheld, Rucksack, Frontpack und Teleskopstange zur optimalen Anpassung an unterschiedliche Einsatzzwecke. Die selbstentwickelte RTK-SLAM-Technologie bietet in Verbindung mit der Teleskopstange eine hochpräzise RTK-Datenerfassung über die gesamte Reichweite mit einer Genauigkeit von unter 5 cm in nur einer Minute, selbst ohne GNSS-Signal. Software Die unterstützende Sammlungskontrollsoftware ist mit Android- und iOS-Plattformen kompatibel und bietet Funktionen wie Projektmanagement, Echtzeit-Pu...
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