Stellen Sie sich vor, Sie gleiten nächtens durch die Straßen einer der pulsierendsten Metropolen der Welt – Brooklyn – auf Rollschuhen und kartieren dabei die Stadt in 3D. Genau das hat der Innovator Owen Trueblood mit einem einzigartigen Projekt namens Helmdar realisiert. Helmdar kombiniert die Faszination des urbanen Rollschuhlaufens mit modernster 3D-LiDAR-Technologie und der präzisen Bewegungsverfolgung durch Smartphones, um pointierte, detailreiche Karten der Stadtlandschaft zu generieren. Dieses Projekt verdeutlicht nicht nur den kreativen Umgang mit Technik, sondern auch die Schnittpunkte zwischen persönlichem Erleben und digitaler Dokumentation städtischer Umgebungen. Das nächtliche Rollschuhabenteuer als Inspiration Die Idee, eine Stadt in der Nacht auf Rollschuhen zu erkunden, hat seinen Ursprung in Owens langjähriger Leidenschaft fürs nächtliche Erkunden.
Städte wie Boston und New York bieten zu diesen Stunden eine fast leere Bühne – der Fluss der Menschen stellt sich ein, Reparaturarbeiten und logistische Abläufe nehmen Platz, und die urbanen Strukturen zeigen sich in einem architektonisch unverfälschten Licht. Die Entschleunigung beim Erkunden erlaubt eine intensivere Sinneswahrnehmung. Dieses Gefühl, das Zusammenspiel von Geschwindigkeit, Bewegung und Wahrnehmung so stark zu spüren, findet durch die flexiblen Bewegungen auf Rollschuhen seinen idealen Ausdruck. Technologische Basis: LiDAR und 6-DoF Tracking Das Herzstück von Helmdar ist ein LiDAR Scanner (Laser-Licht Entfernungsmesser), der ursprünglich für Robotik-Anwendungen wie Staubsaugerroboter entwickelt wurde, um Hindernisse zu erkennen. Durch die Kombination mit moderner Smartphone-Technologie, die „6 Degrees of Freedom“ (6-DoF) Tracking ermöglicht, wird daraus ein leistungsfähiges Werkzeug zur Erfassung der genauen räumlichen Position und Orientierung – essenziell für die exakte Rekonstruktion von Umgebungen in drei Dimensionen.
Durch die Nutzung von ARCore, einer Augmented Reality-Technologie, die auf Smartphones wie dem Google Pixel 6 läuft, wird ein präzises Echtzeit-Tracking ermöglicht. Dies erlaubt nicht nur das Festhalten der Position des Scan-Geräts, sondern auch die Integration aller Datenpunkte in einen verwertbaren 3D-Raum. Das bedeutet, dass die aufgenommenen LiDAR-Daten nicht isoliert bleiben, sondern in Beziehung zueinander gesetzt werden, um ein realistisches, wenn auch subjektiv verzerrtes, Abbild der urbanen Realität zu schaffen. Die Konstruktion des Helmdar-Systems Bei der Umsetzung von Helmdar wurde eine stabile Halterung aus Aluminiumprofilen entwickelt, an der sowohl der LiDAR-Sensor als auch das Smartphone befestigt sind. Diese Konstruktion wurde am Helm montiert und um den nötigen Komfort und Ausgleich des vorderen Gewichts wurde ein Akku als Gegengewicht befestigt.
Solch ein Aufbau erlaubt es, in Bewegung zu bleiben und trotzdem stabile Messdaten zu erfassen, was für die Qualität einer 3D-Karte entscheidend ist. Auf der Software-Seite hat Owen eine maßgeschneiderte Android-App programmiert, die sowohl den LiDAR-Datenstrom verarbeitet als auch das 6-DoF Tracking von ARCore nutzt. Die Daten werden mit Zeitstempeln versehen und später zur Erstellung von 3D-Punktwolken genutzt. Ein einfaches User Interface ermöglicht das Starten und Stoppen der Aufnahme sowie eine visuelle Kontrolle der gerade erfassten Umgebung. Dadurch wird der Prozess praxisnah und intuitiv.
Die Herausforderung der mobilen Datenverarbeitung Da das Aufbewahren und Überprüfen der großen Datenmengen auf der Straße problematisch sein kann – ein Laptop im Rucksack könnte leicht beschädigt werden –, hat Owen eine elegante Lösung gefunden. Er befestigte ein günstiges Laptop auf einem zugeschnittenen Holzbrett mit einem Griff und nutzte eine Webanwendung, um die Daten unmittelbar nach dem Scan überprüfen zu können. Dieser mobile Kontrollpunkt erleichtert das iterative Arbeiten und erhöht die Qualität der aufgenommenen Daten, da Fehler schneller erkannt und Scan-Routen bei Bedarf angepasst werden können. Besondere Qualitäten der Scan-Ergebnisse Die erzeugten 3D-Modelle sind kein starres, detailgetreues Abbild der Stadt im herkömmlichen Sinne wie bei Google Maps. Stattdessen offenbaren sie die einzigartige Perspektive und die sensorischen Eigenheiten des Erfassungsprozesses.
Bewegungen der Person, die den Scan durchführt, spiegeln sich in der Punktwolke wider – Beschleunigungen, Drehungen des Kopfes und sogar spontane Richtungswechsel werden in Form von Verzerrungen, Verdichtungen oder Dehnungen sichtbar. Dieses Merkmal macht Helmdar besonders spannend: Es entstehen dynamische, lebendige Kartografien, die weit über eine einfache Vermessung hinausgehen. Sie erzählen eine Geschichte, dokumentieren ein persönliches Gefühl von Raum und Bewegung und geben dem Betrachter einen neuen Zugang zu urbaner Umgebung. Überraschende Genauigkeit trotz widriger Bedingungen Eine der größten technischen Herausforderungen bei der Nutzung von ARCore und mobiler LiDAR-Technik ist das konstante Halten der Tracking-Genauigkeit über größere Distanzen und in schlechten Lichtverhältnissen. Besonders nachts ist die visuelle Orientierung schwierig.
Dennoch zeigen die Ergebnisse aus Brooklyn, dass die Systeme erstaunlich robust sind. Scans erstrecken sich über mehrere hundert Meter mit minimalen Verzerrungen und inkonsistenten Bereichen, selbst bei Dunkelheit und in komplexen Umgebungen wie dem Unterbau der Manhattan Bridge. Die Kombination von LiDAR-Wellen und der Kamera-basierten Visual Odometry von ARCore scheint hier neue Maßstäbe zu setzen. Es entsteht ein hybrides Tracking-System, das Sensoren mit unterschiedlichen Stärken und Schwächen miteinander kombiniert und so die Nachteile des jeweils anderen kompensiert. Visuelle Experimente und kreative Anwendungen Owen ging mit Helmdar deutlich über das reine Scan-Recording hinaus.
Die markanten AprilTags auf der Helmkonstruktion sollten helfen, kinematische Daten automatisch aus aufgezeichnetem Videomaterial zu extrahieren und 3D-Modelle mit der realen Kamerabewegung zu verknüpfen. Dies ist besonders interessant für visuelle Effekte und immersive Darstellungen, die beispielsweise in Filmen oder Virtual-Reality-Umgebungen zum Einsatz kommen können. Der Prozess dieses VFX-Experiments führte allerdings zu neuen Herausforderungen, etwa bei der Kamera-Kalibrierung von Action-Kameras wie der GoPro im SuperView-Modus. Dank moderner Open-Source-Tools wie Gyroflow konnte die Verzerrung der Videos korrigiert und die benötigten intrinsischen Kameraparameter bestimmt werden, sodass eine realistische virtuell/echte Kamera-Alignment möglich wurde. Ausblick und Bedeutung für urbane Erkundungen Helmdar zeigt den Weg zu neuen Formen der urbanen Kartografie, die nicht nur informative, sondern auch ästhetisch und emotional aufgeladene Darstellungen ermöglichen.
Dabei entstehen Karten, die den Bewegungsfluss, die Geschwindigkeit und die Perspektiven der Nutzer einfangen. Die Kombination aus preiswerter Hardware, Smartphone-Technologien und kreativer Herangehensweise öffnet zahlreiche Türen für Designer, Architekten, Künstler und Forscher, die auf eine immersive, interaktive Weise ihre Umgebung erforschen wollen. Das Projekt illustriert zudem, dass hochwertige 3D-Daten nicht immer aus teuren Vermessungsinstrumenten, sondern aus cleverer Integration von Consumer-Technologien hervorgehen können. Zum Abschluss bietet Helmdar einen faszinierenden Blick auf das urbane Leben aus rollenden Perspektiven. Es verbindet Technik, Sport und Kunst auf einzigartige Weise.
Indem der Rollerblader zum Kartografen wird, entsteht ein neues Bild von Brooklyn, das so lebendig, dynamisch und individuell ist wie die Stadt selbst.
