Aktuelle Forschungsprojekte des Geodätischen Instituts
Projekte | TLS-basierte Multi-Sensor-Systeme
-
AutoMap - Entwicklung eines robusten Positionierungssystems für autonome Fahrzeuge auf der Grundlage erfasster Umgebungsinformationen und GNSS/IMU-DatenDie 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 VogelTeam:Jahr: 2023Förderung: mFUND-Projekt | BMDV (Bundesministerium für Digitales und Verkehr)Laufzeit: 2023-2025
![]()
![]()
© GIH
-
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
![]()
![]()
-
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
![]()
![]()
Projekte | Expertengestützte Datenanalyse und Qualitätsprozesse
-
AutoMap - Entwicklung eines robusten Positionierungssystems für autonome Fahrzeuge auf der Grundlage erfasster Umgebungsinformationen und GNSS/IMU-DatenDie 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 VogelTeam:Jahr: 2023Förderung: mFUND-Projekt | BMDV (Bundesministerium für Digitales und Verkehr)Laufzeit: 2023-2025
![]()
![]()
© GIH
-
Unsicherheitsmodellierung für kinematische LiDAR-basierte MultisensorsystemeZiel dieses Promotionsprojekts ist es, Methoden zu untersuchen, die eine konsistente Schätzung von Unsicherheiten für LiDAR-basierte MSS ermöglichen, während gleichzeitig die Herausforderungen bewältigt werden, die durch die Unsicherheiten einzelner Sensoren und deren Wechselwirkungen im System entstehen.Leitung: Prof. Dr.-Ing. Ingo NeumannTeam:Jahr: 2022Förderung: DFG - GRK 2159 i.c.sensLaufzeit: 11/2022 - 11/2025
![]()
![]()
© GIH | Dominik Ernst
-
Entwicklung eines kollaborativen robusten Partikelfilters zur Zustandsschätzung mit stochastischen und mengenbasierten 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.sensLaufzeit: 11/2022 - 11/2025
![]()
![]()
Projekte | Interdisziplinäres Monitoring
-
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
![]()
![]()
