Aktuelle Forschungsprojekte des Geodätischen Instituts
Projekte | TLS-basierte Multi-Sensor-Systeme
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Deformationsanalyse auf der Grundlage von terrestrischen Laserscanner-Messungen (TLS-Defo, FOR 5455): Unsicherheit der OberflächenannäherungBei geodätischen Verformungsanalysen werden geometrische Veränderungen in zwei oder mehr Zuständen statistisch untersucht. Um das volle Potenzial etablierter oberflächenbasierter Messverfahren wie dem terrestrischen Laserscanning (TLS) zu nutzen, ist eine kontinuierliche lokale und globale Modellierung der überwachten Oberfläche erforderlich. Das Projekt "Unsicherheit der Oberflächenannäherung" konzentriert sich auf die Untersuchung der Interaktion zwischen Mess- und Modellunsicherheiten im Zusammenhang mit der Auswahl von Oberflächenmodellen. Diese Komponenten sind eng miteinander verbunden, da die Höhe der Modellunsicherheit direkt von der Wechselwirkung zwischen der Komplexität des gemessenen Objekts, wie Rauheit und scharfe Kanten, und der räumlichen Dichte der Messpunkte über das Objekt beeinflusst wird. Um dies zu berücksichtigen, unterscheidet das Projekt zwischen drei Unterthemen: TLS-Unsicherheitsbudget, Modellunsicherheit und die Anwendung der fraktalen Geometrie als methodisches Werkzeug zur Erreichung des primären Projektziels.Leitung: Ingo Neumann, Mohammad OmidalizarandiTeam:Jahr: 2023Förderung: DFGLaufzeit: 10/23 – 09/27
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Qualitätskontrolle von Bauteilen mithilfe von vierbeinigen Robotern in anspruchsvollen UmgebungenZiel dieses Postdoc-Projekts, welches im Rahmen des DFG-geförderten Graduiertenkollegs Graduiertenkolleg i.c.sens durchgeführt wurde, war es, die methodischen Grundlagen für die autonome Navigation eines vierbeinigen Roboters zu schaffen, da dies eine wesentliche Voraussetzung für die robotergestützte Qualitätsprüfung in Bauumgebungen darstellt.Leitung: Prof. Dr.-Ing. Ingo Neumann, PD Dr.-Ing. Hamza AlkhatibTeam:Jahr: 2022Förderung: DFG - GRK 2159 i.c.sens until November 2025Laufzeit: 11/2022 - a.w.
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© GIH
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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) bis 11/2020Laufzeit: a. w.
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Projekte | Expertengestützte Datenanalyse und Qualitätsprozesse
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Unsicherheitsmodellierung von kinematischen LiDAR-basierten Multisensor-SystemenLiDAR-Sensoren erfassen 3D-Punktwolken der Umgebung und ergänzen damit andere Sensoren, wie Kameras. Die resultierenden Punktwolken unterstützen Lokalisierung und Objekterkennung, wobei qualitätsgesicherte Informationen essentiell sind, um Sicherheitsaspekten gerecht zu werden. Dieses Forschungsprojekt untersucht die Unsicherheitsmodellierung in LiDAR-basierten Multi-Sensor-Systemen, um durch präzise Unsicherheits¬angaben konsistente Ergebnisse bei der Datenfusion zu erreichen.Leitung: Prof. Dr.-Ing. Ingo Neumann, PD Dr.-Ing. Hamza AlkhatibTeam:Jahr: 2022Förderung: DFG - GRK 2159 i.c.sens bis 11/2025Laufzeit: 11/2022 - a. w.
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© GIH | Dominik Ernst
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Entwicklung eines kollaborativen robusten Partikelfilters zur Zustandsschätzung mit stochastischen und größenbasierten Unsicherheiten in SensornetzwerkenEine präzise Fahrzeuglokalisierung ist eine wichtige Voraussetzung für autonomes Fahren, insbesondere in städtischen Umgebungen, in denen GNSS-Signale häufig ausfallen. Um diese Herausforderung zu meistern, schätzt ein fortschrittlicher Partikelfilter die Fahrzeugposition durch die Verschmelzung von 3D-LiDAR-Daten mit ergänzenden Sensoreingaben. Die Hauptmotivation besteht darin, trotz der Komplexität städtischer Umgebungen eine Lokalisierungsgenauigkeit von wenigen Dezimetern zu erreichen.Leitung: PD Dr.-Ing. Hamza AlkahtibTeam:Jahr: 2022Förderung: DFG - GRK 2159 i.c.sens bis 11/2025Laufzeit: 11/2022 - a. w.
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Projekte | Interdisziplinäres Monitoring
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Großflächige InSAR-Deformationsüberwachung mittels realitätsnaher, simulationsbasierter Training eines Deep-Learning-ModellsDie großräumige Überwachung von Landoberflächenverformungen mittels interferometrischem Synthetic-Aperture-Radar (InSAR) erfordert eine zuverlässige Erkennung von Veränderungen in langfristigen Verformungstrends. Die genaue Erkennung von Wendepunkten (Change Points, CP) stellt jedoch aufgrund der komplexen Eigenschaften von InSAR-Zeitreihen, darunter saisonale und quasi-periodische Komponenten sowie Rauschen, nach wie vor eine Herausforderung dar. Klassische statistische Methoden und viele bestehende Deep-Learning-Ansätze stützen sich auf restriktive Annahmen oder Trainingsdaten, die reale InSAR-Zeitreihen nicht vollständig abbilden, was zu einer eingeschränkten Generalisierungsfähigkeit und Skalierbarkeit für großräumige operative Anwendungen führt. Diese Studie konzentrieren sich auf den Einsatz von Deep-Learning-Modellen, um der Herausforderungen zu begegnen.Leitung: Prof. Dr.-Ing. Ingo Neumann, Dr.-Ing. Mohammad OmidalizarandiTeam:Jahr: 2024Förderung: DAAD Research GrantLaufzeit: 10/2024 - 09/2027
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© GIH
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Deformationsanalyse auf der Grundlage von terrestrischen Laserscanner-Messungen (TLS-Defo, FOR 5455): Unsicherheit der OberflächenannäherungBei geodätischen Verformungsanalysen werden geometrische Veränderungen in zwei oder mehr Zuständen statistisch untersucht. Um das volle Potenzial etablierter oberflächenbasierter Messverfahren wie dem terrestrischen Laserscanning (TLS) zu nutzen, ist eine kontinuierliche lokale und globale Modellierung der überwachten Oberfläche erforderlich. Das Projekt "Unsicherheit der Oberflächenannäherung" konzentriert sich auf die Untersuchung der Interaktion zwischen Mess- und Modellunsicherheiten im Zusammenhang mit der Auswahl von Oberflächenmodellen. Diese Komponenten sind eng miteinander verbunden, da die Höhe der Modellunsicherheit direkt von der Wechselwirkung zwischen der Komplexität des gemessenen Objekts, wie Rauheit und scharfe Kanten, und der räumlichen Dichte der Messpunkte über das Objekt beeinflusst wird. Um dies zu berücksichtigen, unterscheidet das Projekt zwischen drei Unterthemen: TLS-Unsicherheitsbudget, Modellunsicherheit und die Anwendung der fraktalen Geometrie als methodisches Werkzeug zur Erreichung des primären Projektziels.Leitung: Ingo Neumann, Mohammad OmidalizarandiTeam:Jahr: 2023Förderung: DFGLaufzeit: 10/23 – 09/27
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