StudiumOffene Abschlussarbeiten
Erarbeiten eines Messkonzeptes zur Aufnahme von Mobile Mapping Daten für die Erstellung von Karten im Kontext des autonomen Fahrens

Erarbeiten eines Messkonzeptes zur Aufnahme von Mobile Mapping Daten für die Erstellung von Karten im Kontext des autonomen Fahrens

Oben: Riegl VMX-250 Mobile Mapping System, Unten: Beispielpunktwolken, eingefärbt nach Label
Leitung:  Schachtschneider, Brenner
Jahr:  2021

 

Einführung und Ziel der Arbeit

Im Rahmen des Projektes „Collaborative Acquisition of Predictive Maps“ des DFG Graduiertenkollegs i.c.sens soll ein Umgebungsmodell (digitale Karte) erstellt werden, welches Veränderungen in der städtischen Umgebung berücksichtigt. Hierfür wurden in einer Messkampagne über ein Jahr entlang einer 20 km Route durch Hannover mit dem Mobile Mapping System des IKG Daten aufgenommen, welche in eine solche Karte überführt werden sollen.

Bei der i.c.sens-Messkampagne wurde das Messgebiet in einem ungefähr zweiwöchentlichen Abstand erfasst. In dieser Arbeit soll anhand der vorhandenen Daten ein optimiertes Messkonzept abgeleitet werden (bestes Kartenergebnis bei kleinstmöglichem Messaufwand). Hierfür sollen die gelabelten Daten (LiDAR-Punktwolken) untersucht werden und für unterschiedliche Objektklassen ermittelt werden, welche Messungen (Zeitpunkt und Häufigkeit) notwendig sind, um die zugehörigen Objekte vollständig zu erfassen. Dabei sollen sowohl statische Objekte, wie Gebäude untersucht werden, als auch veränderliche Objekte wie Bäume/ Vegetation und geparkte Fahrzeuge. Optional können zusätzlich zur zeitlichen Komponente (Messzeitpunkt und Anzahl der Messfahrten) weitere Faktoren (wie Fahrgeschwindigkeit und Abstand zum Messfahrzeug), die Einfluss auf das Messergebnis haben, untersucht werden.

 

Aufgaben und zeitlicher Ablauf

1.   Literaturrecherche und Einarbeitung

2.   Objektsegmentierung auf dem ausgeglichenen Datensatz, Objekte/ Bereiche der gleichen Klasse sollen getrennt werden (z.B. Region Growing auf den gelabelten Daten)

3.   Untersuchung der Objekte (Wie vergrößert sich die Punktdichte/ räumliche Ausdehnung bei Integration mehrerer Messfahrten? Wie viele/ welche Messfahrten braucht man, um ein Objekt „vollständig“ zu erfassen? Welche Fahrten bringen keinen zusätzlichen Informationsgewinn?)

4.   Optional (BA/ MA/ research project Umfang): Untersuchung weiterer Faktoren (zusätzlich zu Aufnahmezeitpunkt und Häufigkeit). Welchen Einfluss hat die Entfernung/ Aufnahmewinkel, etc. auf das Messergebnis.

5.   Auswahl der „besten“ Messfahrten für jedes Objekt -> Ableiten eines Erfassungskonzeptes (Wann, wie oft, etc. muss gefahren werden, bis die Karte „vollständig“ ist?)

6.   Erstellung der schriftlichen Ausarbeitung

 

Daten

LiDAR Punktwolken, ausgeglichen und teilweise klassifiziert.

 

Ansprechpartner

Julia Schachtschneider (E-Mail Julia.Schachtschneider@ikg.uni-hannover.de)

Prof. Dr.-Ing. Claus Brenner (E-Mail Claus.Brenner@ikg.uni-hannover.de)