Die Zusammenführung komplementärer und sich ergänzender Sensoren zu Multi-Sensor Systemen (MSS) ist im Zuge einer effizienten Objekterfassung unerlässlich. Die Sensoren lassen sich dabei in objekterfassende und referenzierende Sensoren unterteilen.
Am Geodätischen Institut Hannover (GIH) kommt als objekterfassender Sensor seit einer Dekade der terrestrische Laserscanner (TLS) zum Einsatz. Die Aufgabe der Referenzierung übernehmen primär Sensoren wie moderne Tachymeter, Lasertracker sowie Navigationssensoren (GNSS, Inertialemesseinheiten). Die aktuellen Arbeitsschwerpunkte am GIH im Bereich TLS-basierte MSS sind die Realisierung (von der Idee bis zum Prototyp) spezieller Multi-Sensor Systeme für unterschiedliche Anwendungsgebiete von klassischer Objekterfassung im Außenbereich bis hin zur Sub-Millimeter Anforderung im industriellen Umfeld. Weiterer Arbeitsschwerpunkt ist die räumliche Kalibrierung sowie Synchronisation von MSS. Hier geht es neben der effizienten, messtechnischen Bestimmung der relativen Bezüge (Translation und Rotation) zwischen den Sensoren um deren Qualitätsbeurteilung sowie die Integration von Kalibrierprozessen in den Aufnahmevorgang.
Kompetenzfelder der Arbeitsgruppe
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Laserscanning
Laserscanning hat sich in den letzten Jahren in vielen Bereichen der Ingenieurgeodäsie als eines der Standardverfahren etabliert, Beispiele dafür sind u.a. die Deformationsanalyse und die 3D-Objekterfassung. Aufgabe der Arbeitsgruppe besteht darin, dass Verfahren als Gesamtprozess weiter zu entwickeln. Daher betreffen die aktuellen Forschungsarbeiten das gesamte Spektrum von der Planung, über die Hardware bzw. Plattformen, den Schnittstellen, Auswerteverfahren bis zur abschließenden Validierung. Darüber hinaus hat sich das Laserscanning als eines der gängigsten Aufnahmeverfahren bei Multi-Sensor-Systemen etabliert, was ebenfalls einen Schwerpunkt der Arbeitsgruppe darstellt.
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Kinematische Multi-Sensor-Systeme zu Wasser, Luft und Land
Dieses Forschungsfeld beschäftigt sich mit der Weiterentwicklung von unterschiedlichen kinematischen Multi-Sensor-Systemen, welche am Land, in der Luft oder zu Wasser agieren. Essentiell ist hierbei die Erforschung von neuen Methoden für die zuverlässige und genaue Kalibrierung als auch Synchronisierung der vielfältigen Sensoren zueinander, welche die Grundlage für eine integre Georeferenzierung in beliebigen Umgebungen darstellen. Im Zusammenhang mit Laserscanner-basierten Multi-Sensor-Systemen und den damit resultierenden Massendaten liegt der Fokus u.a. auf der Entwicklung effizienter Filter- und Ausgleichungsansätze, welche individuell auf die unterschiedlichen Anwendungsaspekte angepasst werden können. Durch eine einzigartige Laborausstattung mit hochgenauer Sensorik für Referenzierungsaufgaben, können die entwickelten Ansätze und Systeme unmittelbar hinsichtlich ihrer Qualität analysiert werden.
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Qualitätssicherung geodätischer Multi-Sensor-Systeme
Für Einzelsensoren und für die Kombination verschiedener Sensoren zur 3D Objekterfassung, können diese sich gegenseitig ergänzen und kontrollieren. Jedoch unterscheiden sich die Sensoren hinsichtlich ihrer Eigenschaften (z.B. Aufnahmeverfahren, Genauigkeit). Dementsprechend muss die Unsicherheitsmodellierung von Multi-Sensor-Systemen, neben der Betrachtung der gesamten Prozesskette (z.B. Kalibrierung und Synchronisation der Sensoren), auch die Beurteilung der einzelnen Daten umfassen. Mit Hilfe hochgenauer Sensoren werden Referenzdaten erzeugt und zur Validierung der entwickelten Unsicherheitsmodelle verwendet.
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Angewandtes Maschinelles Lernen zur Messdatenanalyse
Multi-Sensor Systeme erzeugen große Datenmengen, sodass die Effizienz der Auswertung an Bedeutung gewinnt. Zugleich ergeben sich aus dem Kontext der Erfassung individuelle Anforderungen hinsichtlich der Analyse dieser Massendaten. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich das Forschungsfeld mit der Entwicklung von maßgeschneiderten sowie verallgemeinerbaren (voll)-automatisierten Auswertealgorithmen auf der Basis von Maschinellem Lernen.
Arbeitsgruppenleitung
30167 Hannover
Mitglieder der Arbeitsgruppe
Aktuelle Projekte der AG TLS-basierte Multi-Sensor-Systeme
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Qualitätsgerechte Virtualisierung von zeitvariablen ObjekträumenZiel des Projektes QViZO ist es ortsbezogene Erfassungs-, Verwaltungs- und Geschäftsprozesse von der Örtlichkeit in den virtuellen Raum zu verlagern. Bauwerke, Objekte und Strukturen werden mit Multi-Sensor-Systemen erfasst, als kolorierte 3D-Punktwolken repräsentiert und für die Anwender als authentischer digitaler Zwilling für die Betrachtung, Begutachtung und Analyse bereitgestellt. Um ein rechtlich belastbares und technisch reproduzierbares Maß an Objektauthentizität zu gewährleisten, ist es notwendig zu beschreiben, wann eine virtuelle Abbildung ihrem realen Pendent rechtlich gleich gestellt sein kann. In diesem FuE-Vorhaben soll daher ein neuartiges Verfahren und eine Schlüsseltechnologie zur qualitätsgerechten Virtualisierung von zeitvariablen Objekträumen entwickelt werden. Die Zielgruppen sind insbesondere die Bau- und Vermessungsbranche, Bauherren und Gutachter. Durch die zu entwickelnde Lösung sollen Vor-Ort-Termine signifikant reduziert werden, indem alle Beteiligten virtuell und ortsunabhängig auf den “digitalen Zwilling” des Objektes zugreifen können, so dass eine rechtskräftige Beurteilung und Beteiligung in Geschäfts- und Verwaltungsprozessen möglich wird.Leitung: Ingo NeumannTeam:Jahr: 2020Laufzeit: 2020 -2022
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Echtzeitfähige, hochfrequente, zentimetergenaue und integrierte Bestimmung der Flugtrajektorie eines UAS mittels Kombination von Laserscanner- und Kameradaten sowie der Integration von ObjektinformationIm Rahmen dieses Forschungsprojektes entwickelt das GIH zusammen mit dem Institut für Photogrammetrie und GeoInformation (IPI) der LUH eine Methodik zur echtzeitfähigen, hochfrequenten, zentimetergenauen und integrierten Bestimmung der Flugtrajektorie eines Unmanned Aerial System (UAS). Bei der Methodik werden GNSS-Daten nur zur Bestimmung von Näherungswerten genutzt, die Bestimmung der Flugtrajektorie erfolgt über Kombination von Laserscanner- und Kameradaten, sowie der Integration von generalisierter Objektinformation (3D-Gebäudemodell Level of Detail (LoD) 2). Die entwickelte Methodik wird auf einem UAS, bestehend aus einem handelsüblichen, mittelpreisigen Unmanned Aerial Vehicle (UAV), zwei Kameras, zwei Profillaserscannern, einer IMU und einem Low-Cost-GNSS-Receiver, umgesetzt.Leitung: Ingo NeumannTeam:Jahr: 2017Förderung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)Laufzeit: seit 01/2017
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