Laserscanning

  • Mobile Mapping Bike
    Das ikg Mobile Mapping Bike ist eine Ergänzung zu bestehenden Mobile Mapping Systemen wie sie am Instituts für Kartographie und Geoinformatik eingesetzt werden, die klassischerweise auf einem Auto oder Transporter montiert sind. Dabei ermöglicht das Lastenfahrrad die Abdeckung bzw. Erschließung abgelegener, verwinkelter oder unzugänglicher Regionen. Aber auch eigenständig kann das Mobile Mapping Bike nicht nur die Umgebung erfassen, sondern auch verschiedene andere Messwerte mit Georeferenzierung anreichern. Außerdem kann es einfacher für studentische Projekte genutzt und umkonfiguriert werden, da kein Führerschein benötigt wird und die Soft- und Hardware flexibel angepasst werden kann. Die Sensorplattform ist eine individuelle Konstruktion, welche am Institut gefertigt wurde. Sie besteht aus einem stabilen Rahmen, der mit Dämpfern auf der Ladebox des Lastenfahrrads montiert wird. Der Rahmen bietet auf mehreren Ebenen die Möglichkeit, verschiedene Sensoren zu montieren und somit die Sensorplattform vielseitig zu erweitern. Alle Sensordaten werden von einem Bordcomputer zusammengeführt und auf einem externen Datenträger gespeichert. Die Fusion der einzelnen Datenquellen findet auf Basis des Robot Operating System (ROS) statt und benutzt hierbei die GPS-Zeit zur zeitlichen Synchronisation. Durch die flexible Einsatzmöglichkeit des Mobile Mapping Bikes können unterschiedliche Fragestellungen in verschiedenen Forschungsprojekten und Abschlussarbeiten untersucht werden. Dabei kann es um die Integration bzw. Erweiterung der Sensorplattform gehen, aber in jedem Fall auch um die Analyse der gesammelten Daten.
    Leitung: Schimansky, Wage, Golze, Feuerhake
    Jahr: 2023
    Förderung: Institutsprojekt
    Laufzeit: fortlaufend
    MobileMappingBike MobileMappingBike
  • 5GAPS - Lokalisierung
    “Lokalisierung von mobilen Objekten in 3D-Rasterdaten” Das Projekt 5GAPS entwickelt ein alternatives 5G-mobilfunkgestütztes, hochgenaues und um Eigenschaften erweitertes dynamisches Positionierungssystem auf Basis eines digitalen Zwillings des (halb)öffentlichen Raums in Form eines 3-D-Rasters und führt erste Proofs-of-Concept durch. Das Projekt wird mit verschiedenen Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft bearbeitet. Am Institut für Kartographie und Geoinformatik sollen dabei Aufgaben im Bereich der Erfassung, Verarbeitung und Visualisierung der hochdimensionalen Daten durchgeführt werden.
    Leitung: Sester, Monika
    Team: Faezeh Sadat Mortazavi
    Jahr: 2022
    Förderung: Bundesministerium für Digitales und Verkehr, Förderkennzeichen: 45FGU121_E
    Laufzeit: 2022-2024
  • Localization and mapping using maximum consensus
    The long-term goal of this research topic is the creation of a localization and mapping algorithm, which is robust against outliers and disturbances. The research project is embedded in the Research Training Group “Integrity and Collaboration in Dynamic Sensor Networks (i.c.sens)” and primarily aims at improving integrity measures. The research is devided into two steps. In the first step, the localization considering the map as known is examined. In the second step, the problem will be extended treating the map as unknown as well.
    Leitung: Brenner
    Team: Axmann
    Jahr: 2020
    Förderung: DFG Graduiertenkolleg i.c.sens
    Laufzeit: 2016-2024
  • d-E-mand
    Eine zentrale Voraussetzung für die Elektro-Mobilitätswende ist der Aufbau einer flächendeckenden Infrastruktur und digitalen Services für alle Arten von Elektrofahrzeugen. Diese Services sollen die bedarfsgerechte Versorgung der Elektro-Verkehrsteilnehmer mit Strom auch bei lokalen Engpässen und erhöhtem Bedarf gewährleisten. Das Ziel des Projekts ist die Schaffung einer Geschäftsgrundlage für KMUs und Start-Ups für neuartige Dienstleistungen bezogen auf die Bedienung von erhöhtem räumlich-zeitlichen Ladebedarf von Elektrofahrzeugen und Eröffnung neuer Geschäftsfelder in diesem Bereich. Darüber hinaus sollen für Großunternehmen, wie Netzbetreiber und Ladestations Hersteller, entsprechende Analytics-Schnittstellen zur Bedarfsermittlung und Optimierung der Energieversorgung geschaffen werden. Mit den im Projekt entwickelten Lösungen wird ein erheblicher Beitrag geleistet, um Probleme wie den erhöhten Ladebedarf bei Großveranstaltungen, die Minderung der Netzbelastung oder den erhöhten Ladebedarf bei hoher Verkehrslast zu lösen.
    Leitung: Sester, Monika; Feuerhake, Udo
    Team: Leichter, Artem
    Jahr: 2020
    Förderung: BMBF
    Laufzeit: 1.1.2020-30.6.2023
  • Incremental Map Refinement
    For autonomous systems, an accurate and precise map of the environment is of importance. Such precise maps can be gained from information acquired by distributed sensors. Then they have to be integrated and aggregated, taking the respective accuracies and sensor characteristics into account.
    Leitung: Sester, Monika
    Team: Zou, Qianqian
    Jahr: 2020
    Förderung: DFG-Graduiertenkolleg i.c.sens
    Laufzeit: 2016-2024
  • TransMIT - Ressourcenoptimierte Transformation von Misch- und Trennentwässerungen in Bestandsquartieren mit hohem Siedlungsdruck
    Zunehmende Starkregenereignisse und wachsende Stadtquartiere stellen die Siedlungsentwässerung vor große Herausforderungen. Am Beispiel von drei Quartieren der Städte Braunschweig, Hannover und Hildesheim wird gezeigt, wie bei einer Quartiersplanung die städtebaulichen mit wasserwirtschaftlichen Aspekte langfristig verknüpft werden können.
    Leitung: Dr.-Ing. M. Beier; Prof. S. Köster, ISAH; Prof. Sester, ikg
    Team: Yu Feng, Udo Feuerhake
    Jahr: 2019
    Förderung: BMBF
    Laufzeit: 2019-2022
  • Massiv Kollaborative Erfassung von dynamischen Umgebungen und ihre Abbildung in digitalen Karten
    Selbstfahrende Autos und autonome Roboter benötigen hochgenaue Modelle ihrer Umgebung, um über lange Zeit sicher agieren zu können. Doch natürliche Umgebungen wie Straßenzüge enthalten dynamische Objekte und verändern sich mit der Zeit: Gebäude werden neu gebaut, Bäume gepflanzt und Autos unterschiedlich geparkt Da solche Umgebungen nicht permanent erfasst werden können und es immer eine erste Fahrt in einer veränderten Umgebung geben wird, wird ein Umgebungsmodell benötigt, welches mögliche Veränderungen berücksichtigt.
    Leitung: Brenner
    Team: Schachtschneider, Brenner
    Jahr: 2017
    Förderung: DFG-Graduiertenkolleg i.c.sens
    Laufzeit: 2016-2021 (erste Phase)
  • 3D-Objektextraktion aus hochaufgelösten 3D-Punktwolken
    In den Landesvermessungsbehörden liegen flächendeckende, kontrollierte Airborne Lascerscanning-Datensätze mit unterschiedlichen Punktdichten vor, welche i.d.R. mindestens in die Klassen Boden- und Nichtbodenpunkte differenziert wurden. In der Arbeitsgemeinschaft der Vermessungsverwaltungen (AdV) wird ein Aktualisierungszyklus von 10 Jahren diskutiert. Weiterhin leiten die Landesvermessungsämter auf Basis von digitalen Bildflügen mit hohen Überlappungen 3D-Punktwolken mit dem sogenannten „Dense-Image-Matching“-Verfahren (DIM) ab, welche eine Auflösung im Pixelbereich besitzen. Radiometrische Information aus den Luftbildern ergänzen die Informationstiefe dieser Punktwolken, welche aufgrund der Bildkorrelation in der Regeln auf ein Oberflächenmodell begrenzt sind. Hierbei ist ein 2-3-jähriger Befliegungszyklus die Basis.
    Leitung: Sester, Monika
    Team: Politz, Florian
    Jahr: 2017
    Förderung: Forschungs- und Entwicklungsvorhaben zwischen den Landesvermessungsämtern Niedersachsen, Schleswig-Holstein und Mecklenburg-Vorpommern
    Laufzeit: seit 2017
  • LiDAR Mobile Mapping
    Für die dichte und genaue Erfassung der Umgebung vom Boden aus können heute Mobile Mapping Fahrzeuge eingesetzt werden. Im Vergleich zu früheren Verfahren, bei denen Messsysteme an mehreren Stellen aufgebaut werden mussten, kann so die Erfassung im fließenden Verkehr stattfinden. Bei den LiDAR (Light Detection and Ranging) Systemen wurde die Scangeschwindigkeit in den letzten Jahren zudem um den Faktor 20 verbessert. So werden heute Erfassungsraten von mehr als einer Million 3D Punkte pro Sekunde erreicht. Das ikg verfügt über ein Mobile Mapping System der Firma Riegl, welches in der Regel auf einem VW Bus eingesetzt wird. Im Vergleich zu Systemen, welche ausschließlich auf Kameras beruhen, bietet LiDAR den Vorteil der sehr dichten, detaillierten und genauen Erfassung. Neben der Fahrbahnoberfläche lassen sich auch Objekte des Straßenraums direkt in 3D erfassen, z.B. Schilder, Ampeln, Beleuchtungsmasten, Oberleitungen sowie die Vegetation.
    Leitung: Brenner
    Team: Brenner, Schachtschneider, Peters
    Jahr: 2017
    Laufzeit: Kontinuierlich