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Integre informationsbasierte Georeferenzierung

Integre informationsbasierte Georeferenzierung

Leaders:  Ingo Neumann
Team:  Sören Vogel
Year:  2017
Sponsors:  DFG-Graduiertenkolleg i.c.sens
Lifespan:  seit 2017

Projektbeschreibung

Sowohl innerhalb geschlossener Räumlichkeiten mit komplexen räumlichen Strukturen (z.B. Bürogebäude) als auch in städtischen Umgebungen, mit einer Vielzahl an höheren Gebäuden, ist eine integre Georeferenzierung von kinematischen Multi-Sensor-Systemen (MSS) nur höchst aufwendig zu realisieren, da u.a. genaue und zuverlässige GNSS-Beobachtungen aufgrund von Abschattungen nicht zur Verfügung stehen. Echtzeitprozessierung oder hohe Genauigkeitsansprüche werden so nur sehr schwer erreicht.

Dieses Projekt beschäftigt sich mit der Entwicklung eines allgemeinen mathematischen Ansatzes für die Georeferenzierung kinematischer MSS auf Basis von verschiedenartigen Informationen. Forschungsaufgaben umfassen insbesondere eine Auseinandersetzung bei der optimalen Integration von Laserscanner-basierten Objektrauminformationen als auch der mathematischen Abbildung von priori-Informationen auf Grundlage von geometrischen (Un)gleichungsrestriktionen (z.B. auf Basis von definierten DIN-Toleranzen im Bauwesen). Realisiert wird dieser Ansatz mit Hilfe eines iterativen erweiterten Kalman filters (IEKF). So lassen sich beliebige Typen von Sensorbeobachtungen auf Basis von (nicht)linearen System- und Beobachtungsgleichungen innerhalb dieses allgemeinen rekursiven Zustandsschätzers für die Georeferenzierung anwenden. Neben der standardmäßigen Verwendung von expliziten Zusammenhängen (zwischen den Beobachtungen und Zuständen) ist hier jedoch auch die Möglichkeit gegeben, implizite Formulierungen anwenden zu können. Als weitere Besonderheit können letztendlich auch angesprochene beliebige nichtlineare (Un)gleichungsrestriktionen integriert werden.

Weiterer Schwerpunkt des Projektes ist die ständige Gewährleistung der Integrität des MSS, bzw. dessen Robustifizierung, durch die Einführung unabhängiger geometrischer Informationen. Die Ergebnisse werden sowohl auf Basis von simulierten als auch im Rahmen der im GRK i.c.sens erfassten Datensätze angewandt und validiert.