I samband med en trafikolycka är det ofta viktigt att återställa platsen till det normala så snabbt som möjligt. Emellanåt måste olycksplatsen dokumenteras för att orsaken till olyckan ska kunna utredas i ett senare skede. Traditionellt har detta arbete utförts genom att fotografera platsen och mäta olika avstånd. På senare tid har även terrester laserskanning kommit att bli ett tillförlitligt alternativ. Med det sagt är det tänkbart att även fotogrammetri och andra typer av laserskanning skulle kunna användas för att uppnå liknande resultat.  Syftet med denna studie är att utforska hur handhållen laserskanning och UAS-fotogrammetri kan användas för att dokumentera en trafikolycka. Detta uppnås genom att utvärdera punktmolnens lägesosäkerhet och visuella kvalitet. Vidare utforskas fördelar och nackdelar med respektive metod, bland annat sett till tidsåtgång och kostnader, för att slutligen komma fram till vilken metod som lämpar sig bäst för att dokumentera en trafikolycka.  En trafikolycka med två inblandade bilar iscensattes och laserskannades till en början med den handhållna laserskannern Leica BLK2GO. Därefter samlades bilder in med den obemannade flygfarkosten Leica Aibot följt av att ett referenspunktmoln skapades med den terrestra laserskannern Leica C10. Genom att jämföra koordinater för kontrollpunkter i referenspunktmolnet med koordinaterna för motsvarande kontrollpunkter i de två andra punktmolnen kunde deras lägesosäkerheter bestämmas. Studiens resultat visar att både punktmolnet som framställdes med handhållen laserskanning och UAS-fotogrammetri har en lägesosäkerhet (standardosäkerhet) i 3D på 0,019 m. Båda metoderna är tillämpliga för att dokumentera en trafikolycka, men jämfört med terrester laserskanning är punktmolnen dock bristfälliga på olika sätt. BLK2GO producerar ett förhållandevis mörkt punktmoln och mörka objekt avbildas sämre än ljusare föremål. I punktmolnet som framställdes med Leica Aibot förekom påtagliga håligheter i bilarnas karosser. Handhållen laserskanning är en tidseffektiv metod medan UAS-fotogrammetri kan utföras till en lägre kostnad. Sammanfattningsvis går det inte att dra någon entydig slutsats om vilken metod som lämpar sig bäst för att dokumentera en trafikolycka. Valet beror på vilka omständigheter som råder på olycksplatsen. / In the event of a traffic accident, it is often important to restore the site to its normal condition as fast as possible. Occasionally, the accident scene must be documented so that the cause of the accident can be investigated at a later stage. Traditionally, this work has been performed by taking pictures of the site and measuring different distances. Lately, terrestrial laser scanning has also become a reliable alternative. With that said, it is possible that photogrammetry and other types of laser scanning also could be utilized to achieve similar results.    The aim of this study is to investigate how handheld laser scanning and UAS photogrammetry can be used to document a traffic accident. This is achieved by examining the positional uncertainty and visual quality of the point clouds. Moreover, the advantages and disadvantages of each method are explored, for instance in terms of time consumption and costs, in order to finally come to a conclusion of which method is best suited for documenting a traffic accident. A traffic accident with two involved cars was staged and initially laser scanned with the handheld laser scanner Leica BLK2GO. Thereafter, pictures were collected with the unmanned aerial vehicle Leica Aibot followed by the creation of a reference point cloud with the terrestrial laser scanner Leica C10. By comparing the coordinates of control points in the reference point cloud with the coordinates of the corresponding control points in the two other point clouds, their positional uncertainty could be determined. The results of the study show that both the point cloud produced by the handheld laser scanner and UAS photogrammetry have a positional uncertainty (standard uncertainty) of 0.019 m. Both methods are applicable for documenting a traffic accident but compared to terrestrial laser scanning, the point clouds are deficient in different ways. BLK2GO produces a relatively dark point cloud and dark objects are reproduced worse than lighter objects. In the point cloud produced by Leica Aibot, there were noticeable cavities in the bodies of the cars. Handheld laser scanning is a time-efficient method while UAS photogrammetry can be performed at a lower cost. In conclusion, it is not possible to arrive at an unambiguous conclusion with regards to which method that is best suited for documenting a traffic accident. The choice depends on the prevailing circumstances at the accident scene.

The use of Virtual Reality (VR) is growing in commercial use, one type of VR headset, called mobile stand-alone system has limited resources for computing and memory. Because of this, when developing real-time applications for this type of VR headset, performance needs to be heavily considered. One popular optimization technique is Level-of-Detail (LOD) which is a technique that represents a model at various resolutions. One type of LOD is called continuous LOD which can represent a model at a continuous spectrum of detail, this is not frequently used, however, because of being less intuitive and more difficult to implement than other versions. This project researched a type of continuous LOD used with a new metric called Pixel Quality Per Meter (PQPM). PQPM relies on having a minimum edge length calculated using a model's screen coverage in relation to its size. To answer whether PQPM can be used together with continuous LOD for intuitive, simple, and efficient updating and rendering in VR. The continuous LOD only uses one low-poly mesh which is tessellated with the help of a Vertex Displacement Map (VDM) to the desired quality. This approach is then evaluated using Nvidia FLIP, an image comparison application that emulates the human visual system. The result was an intuitive and easily implementable LOD which is used together with PQPM to decide the optimal quality given the models size and coverage on the screen. The usage of PQPM did not result in optimal quality at all distances, due to smaller segments being present, which could disappear completely at far distances. The continuous LOD combined with the PQPM did also not scale well but worked well at lower qualities. The study showed groundwork for how PQPM could work together with continuous LOD, it provides a more intuitive and easily implementable continuous LOD than previous approaches, however, because of the scalability issues, further work needs to be done to optimize this approach. / Användingen av Virtual Reality (VR) i kommersiellt syfte ökar, en typ av dessa VR headsets kallas mobila fristående system. Mobila fristående system har begränsade resurser när det kommer till att göra beräkningar och minne. På grund av detta måste man noga överväga prestanda. En populär optimeringsmetod kallas Level-of-Detail (LOD) vilket är en metod som kan representera en modell på ett antal olika upplösningar. En typ av LOD kallas kontinuerlig LOD som kan representera en modell med en kontinuerling detaljnivå. Denna används inte frekvent däremot på grund av att den är mindre intuitiv och svårare att implementera och uppdatera detaljnivå. Detta projektet undersökte en typ av kontinuerlig LOD där den används tillsammans med ett nytt metriskt mått som kallas Pixel Quality Per Meter (PQPM). PQPM byggs på att beräkna en minimal kantlängd via hur stor del av skärmen den täcker i relation till dess storlek. Detta undersöks för att besvara ifall PQPM kan användas tillsammans med kontinuerlig LOD för intuitiv, simpel och effektiv uppdatering och rendering i VR. Den kontinuerliga LOD använder sig bara av en low-poly mesh som är tessellerad med hjälp av en Vertex Displacement Map (VDM) till en önskad kvalitet. Detta evalueras sedan genom Nvidia FLIP, en bildjämförelseapplikation som emulerar människosyn. Resultatet var en intuitiv och enkelt implementerbar kontinuerlig LOD som användes tillsammans med PQPM för att bestämma den optimala detaljnivån baserat på modellens storlek och hur mycket av skärmen den täckte. Användingen av PQPM resulterade inte i optimal kvalitet för alla distanser, på grund av mindre segment som kunde försvinna helt på längre distanser. Den kontinuerliga LOD tillsammans med PQPM hade dålig skalning i prestanda men fungerade bra vid lägre kvalitetsnivåer. Studien visa grundarbetet för hur PQPM kan användas tillsammans med kontinuerlig LOD. Detta tillvägagångsättet tillät för ett mer intuitivt och simpelt sätt att implementera än tidigare tillvägagångssätt. Däremot, på grund av skalningsproblemen, fortsatt arbete måste göras för att optimera detta tillvägagångssättet.