ForschungArbeitsgruppenAG TLS-basierte MSS
Aktuelle Forschungsprojekte

Aktuelle Projekte der AG TLS-basierte Multi-Sensor-Systeme

  • AutoMap - Entwicklung eines robusten Positionierungssystems für autonome Fahrzeuge auf der Grundlage erfasster Umgebungsinformationen und GNSS/IMU-Daten
    Die genaue Bestimmung der Position von Fahrzeugen ist nicht nur für autonomes Fahren, sondern auch für viele andere Anwendungen von entscheidender Bedeutung. Die bisherigen Technologien, wie globale Navigationssatellitensysteme (GNSS) oder inertiale Messeinheit (IMU), stoßen jedoch aufgrund von Störungen und Ungenauigkeiten, insbesondere in innerstädtischen Gebieten, an ihre Grenzen.
    Leitung: Hamza Alkhatib, Sören Vogel
    Team: Mohamad Wahbah, Rozhin Moftizadeh
    Jahr: 2023
    Laufzeit: 2023-2025
    © GIH
  • Deformation analysis based on terrestrial laser scanner measurements (TLS-Defo): Surface approximation uncertainty
    In geodetic deformation analyses, we statistically test geometric changes in two or more states. To use the full potential of well-established surface-based measurement techniques such as terrestrial laser scanning (TLS) requires continuous local and global modeling of the monitored surface. The project on "surface approximation uncertainty" focuses on investigating the interaction between measurement and model uncertainties in the context of surface model selection. These components are closely connected, as the level of model uncertainty is directly influenced by the interaction between the complexity of the measured object, such as roughness and sharp edges, and the spatial density of measurement points across the object. To address this, the project distinguishes between three sub-topics: TLS uncertainty budget, model uncertainty, and the application of fractal geometry as a methodological tool to achieve the primary project goal.
    Leitung: Ingo Neumann, Mohammad Omidalizarandi
    Team: Jan Hartmann
    Jahr: 2023
    Förderung: DFG
    Laufzeit: 10/23 – 09/27
  • Qualitätsgerechte Virtualisierung von zeitvariablen Objekträumen
    Ziel 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 Neumann
    Team: Jan Moritz Hartmann
    Jahr: 2020
    Laufzeit: 2020 -2022
  • Echtzeitfähige, hochfrequente, zentimetergenaue und integrierte Bestimmung der Flugtrajektorie eines UAS mittels Kombination von Laserscanner- und Kameradaten sowie der Integration von Objektinformation
    Im 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 Neumann
    Team: Arman Khami
    Jahr: 2017
    Förderung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
    Laufzeit: seit 01/2017