Aktuelle Forschungsprojekte des Geodätischen Instituts
Projekte | TLS-basierte Multi-Sensor-Systeme
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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: 2023Laufzeit: 2023-2025
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Deformationsanalyse auf der Grundlage von terrestrischen Laserscanner-Messungen (TLS-Defo): 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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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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Projekte | Expertengestützte Datenanalyse und Qualitätsprozesse
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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: 2023Laufzeit: 2023-2025
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port_AI – Ein volldigitaler Zwilling für Hafenbauwerke unter Nutzung von IoT, 5G, BIM, AR- und KI-Verfahren zum Aufbau eines smarten Building-Lifecycle-ManagementsDie Anforderungen an die Sicherheit und Zuverlässigkeit des Anlagenmanagements der Infrastrukturbauwerke im Bereich der See- und Binnenhäfen nehmen aufgrund des zunehmend globalisierten Handels stetig zu. Durch die Schaffung einer Smart-Infrastructure sollen in diesem Projekt verschiedene Herausforderungen im Umfeld des Managements bestehender Hafeninfrastruktur gelöst werden. Auch die Digitalisierung sowie der Einsatz von KI Verfahren sind im Rahmen dieses Projektes unter dem Begriff der Smart-Infrastructure subsummiert. Nur ein durchgreifend digitales Management von Hafeninfrastruktur ermöglicht den sparsamen Einsatz von Ressourcen, eine vorausschauende Instandsetzung, frühzeitige sowie umfassende Schadenserkennungen und –bewertungen. Dies kann zu einer erheblichen Kosteneinsparungen führen.Leitung: Ingo Neumann, Hamza Alkhatib, Mohammad OmidalizarandiTeam:Jahr: 2021Förderung: Förderprogramm für Innovative Hafentechnologien (IHATEC) unterstützt durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI)Laufzeit: 12/2021 – 11/2024
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Integrity contained navigation based on vehicle data and constrained collaborative informationMulti-Sensor System (MSS) georeferencing is a challenging task in engineering which should be dealt with in the most accurate way possible. An example of a MSS is an autonomous car which drives through an environment and should be able to locate itself safely. The easiest and most straightforward way of georeferencing is to rely on the Global Navigation Satellite System (GNSS) and Inertial Measurement Unit (IMU) data. However, at indoor environments or crowded inner-city areas, such data lack enough accuracy to be entirely relied on. Therefore, appropriate filtering algorithms are required to compensate for such errors and to improve the results sufficiently. Sometimes it is also possible to increase the functionality of a filtering technique by engaging additional complementary information which can directly influence the outputs. Such information could be e.g. geometrical features of the environment in which the MSS runs through.Leitung: Ingo NeumannTeam:Jahr: 2020Förderung: DFG-Graduiertenkolleg i.c.sensLaufzeit: seit 2020
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Messsystemanalyse und modelbasierte Sensorfusion für das hydro-graphische Wasserwechselzonenmonitoring mittels unbemannter TrägersystemeZiel des Projektes „Messsystemanalyse und modelbasierte Sensorfusion für das hydrographische Wasserwechselzonenmonitoring mittels unbemannter Trägersysteme (WaMUT)“, welches das GIH in Zusammenarbeit mit der Auftraggeberin, der Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG) bearbeitet, ist die konsistente, qualitätsgesicherte Erfassung und Modellierung von Geobasisdaten der Wasserwechselzonen und Flachwasserbereiche der Bundeswasserstraßen zur Qualitätssteigerung – insbesondere kleinräumiger - digitaler Geländemodelle des Wasserverlaufs. Im Gegensatz zu den klassischen geodätischen Beobachtungsverfahren zur Erfassung der Bathymetrie und Topographie rückt in den letzten Jahren die Nutzung unbemannter Sensorplattformen – vor allem landseitig (unmanned aerial vehicle UAV), aber auch auf dem Wasser (unmanned surface vessel USV) – in den Fokus. Diese Messsysteme sollen im Rahmen des Projektes WaMUT validiert und darauf aufbauend ein qualitätsgesichertes, integriertes Messprogramm erstellt werden, um belastbare Geobasisdaten in den Wasserwechselzonen erfassen zu können.Leitung: Ingo Neumann, Hamza AlkhatibTeam:Jahr: 2020Laufzeit: 09/2020 - 08/2024
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Alternative Verfahren zur Modellierung von Unsicherheiten in ingenieurgeodätischen ProzessenIm Guide to the Expression of Uncertainty (GUM) wird eine Unterteilung der Unsicherheiten in zufällig und systematisch wirkende Einflüsse vorgeschlagen. Im Rahmen dieses Projekts sollen insbesondere die systematischen Unsicherheiten mit Hilfe von Fuzzy-, Bayes- und Monte Carlo-Verfahren ermittelt werden. In diesem Zusammenhang werden Laserscanning- und Wertermittlungsdaten untersucht.Leitung: Hamza Alkhatib, Ingo NeumannTeam:Jahr: 2009Laufzeit: seit 2009
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Projekte | Interdisziplinäres Monitoring
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OpenData4InfMon: Monitoring mit GNSS-Sensorik und Open DataDie alternde Infrastruktur auf dem Landweg, der Schiene und dem Wasser erfordert bedeutende Ressourcen für die Sicherstellung der Betriebssicherheit. Das Monitoring von Deformationen, insbesondere an Brückenbauwerken und anderen wichtigen Infrastrukturen, verursacht durch Alterung, Materialermüdung und langsam (auch klimabedingt) verlaufende Bodenbewegungen, ist derzeit sehr kostenintensiv. Es gilt daher, massenhaft einsetzbare und kosteneffiziente Analyseverfahren anhand von Open Data Quellen kombiniert mit lokaler GNSS-Sensorik zu entwickeln und zu evaluieren, die es bisher nicht gibt. Im Projekt sollen Möglichkeiten der strengen Fusion von freien GNSS- und Radardaten sowie 3D-Stadtmodellen und Verkehrswegeplänen zum Zweck der besseren Beurteilung von Deformationen an Bauwerken in Kombination mit lokal installierter Sensorik untersucht werden, insb. an Infrastrukturen wie Bahntrassen, Energie-Leitungstrassen und (Brücken-) Bauwerken. Der Mehrwert der Daten wird insbesondere durch KI-Analysen und raumzeitliche Parameterschätzung in Kombination mit lokalen GNSS-Daten generiert.Leitung: Ingo Neumann, Mohammad OmidalizarandiTeam:Jahr: 2023Förderung: Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV)Laufzeit: 03/2023 – 08/2024
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Deformationsanalyse auf der Grundlage von terrestrischen Laserscanner-Messungen (TLS-Defo): 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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port_AI – Ein volldigitaler Zwilling für Hafenbauwerke unter Nutzung von IoT, 5G, BIM, AR- und KI-Verfahren zum Aufbau eines smarten Building-Lifecycle-ManagementsDie Anforderungen an die Sicherheit und Zuverlässigkeit des Anlagenmanagements der Infrastrukturbauwerke im Bereich der See- und Binnenhäfen nehmen aufgrund des zunehmend globalisierten Handels stetig zu. Durch die Schaffung einer Smart-Infrastructure sollen in diesem Projekt verschiedene Herausforderungen im Umfeld des Managements bestehender Hafeninfrastruktur gelöst werden. Auch die Digitalisierung sowie der Einsatz von KI Verfahren sind im Rahmen dieses Projektes unter dem Begriff der Smart-Infrastructure subsummiert. Nur ein durchgreifend digitales Management von Hafeninfrastruktur ermöglicht den sparsamen Einsatz von Ressourcen, eine vorausschauende Instandsetzung, frühzeitige sowie umfassende Schadenserkennungen und –bewertungen. Dies kann zu einer erheblichen Kosteneinsparungen führen.Leitung: Ingo Neumann, Hamza Alkhatib, Mohammad OmidalizarandiTeam:Jahr: 2021Förderung: Förderprogramm für Innovative Hafentechnologien (IHATEC) unterstützt durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI)Laufzeit: 12/2021 – 11/2024
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