Veranstaltungsprogramm

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Sitzungsübersicht
Sitzung
Mobile Erfassung I
Zeit:
Donnerstag, 06.02.2020:
11:00 - 12:30

Chair der Sitzung: Thomas P. Kersten, HafenCity Universität Hamburg
Ort: Raum E22

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Präsentationen

Online Beleuchtungsausgleich für terrestrische Hyperspektralaufnahmen

Ditt Alexander1, Thomas Wiemann1, Igelbrink Felix1, Joachim Hertzberg1,2

1Universität Osnabrück, Deutschland; 2Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH, Labor Niedersachsen, Osnabrück, Deutschland

Bodengebundene selbst fahrende Roboter greifen für die Erfüllung ihrer Aufgaben, wie zum Beispiel Wegfindung, auf die Hilfe semantische Karten zurück. Diese ermöglichen eine aussagekräftigere Umgebungsrepräsentation zum Beispiel durch Darstellungder Oberflächenbeschaffenheit oder der vorhandenen Materialien. ZurErzeugungdieser Karten können , zusätzlich zu Laserscandaten, auch die Daten einer Hyperspektralkamera genutzt werden. Diese ermöglicht die Erfassung eines großen Bereiches des Lichtspektrums und gibt somit detaillierten Aufschluss über das Reflektionsverhalten unterschiedlicher Materialien. Bedingt durch die übliche Ausführung als Linienkamera ergeben sich zeitlich bedingte Beleuchtungsunterschiede. Insbesondere bei der Aufnahme terrestrischer Hyperspektraldaten treten durch die Änderung des Kamerawinkels relativ zur Sonne sowie lokaler Bedingungen Änderungen der Intensitätswerte der aufgenommenen Hyperspektralbilder auf. In diesem Beitrag werden verschiedene Ansätze zur Kompensation der erläuterten Beleuchtungsunterschiede dargestellt und evaluiert.

Alexander-Online Beleuchtungsausgleich für terrestrische Hyperspektralaufnahmen_b.pdf


SCOUT3D - Ein Unterwasserlaserscanner für mobile Kartierung

Michael Bleier, Joschka van der Lucht, Andreas Nüchter

Universität Würzburg, Deutschland

Diese Arbeit stellt ein Unterwasserlaserscanner mit einem auf GNSS basierendem System zur Bestimmung der Trajektorie vor. Dies ermöglicht es, von einem Schiff aus, den Grund oder Objekte in flachen Gewässern zu kartieren.

Das System verfügt über eine Über- und eine Unterwasserkomponente. Über Wasser werden zwei kostengünstige Multiband-GNSS-Empfänger mit einer Antennenbasislinie von einem Meter für die RTK-Positionierung mit Kurswinkel verwendet.

Die kompletten sechs Freiheitsgrade der Positionierung werden durch die Fusionierung der Satellitennavigationsdaten und einer MEMS-basierten INS bestimmt.

Die 3D-Daten werden in Wasser mit einem Structured-Light-Scanner erfasst, der aus einer lichtempfindlichen Unterwasserkamera und einem grünen Kreuzlinienlaserprojektor besteht.

Es wird die Entwicklung des Systems und die verwendeten Hardwarekomponenten beschrieben und Ergebnisse präsentiert. Hierzu wurde ein großes Testobjekt ein einem Wassertank sowohl von einem Stativ aus, als auch von einer bewegten, schwimmenden Platform aus gescannt. Als Referenz, um die Genauigkeit der Trajektorie zu bewerten, wurden die Bewegungen der schwimmenden Platform ebenfalls mit einem externen optischen Trackingsystem aufgezeichnet. Eine Auswertung der entstanden Punktwolken findet durch einen Vergleich mit in der Szene platzierten Referenzobjekten und präzisen Punktwolken des Testobjekts statt.



Erzeugung und inkrementelle Erweiterung großer 3D-Karten

Thomas Wiemann1, Malte kl. Piening1, Benedikt Schumacher1, Marcel Wiegand1, Felix Iglbrink1, Sebastian Pütz1, Joachim Hertzberg1,2

1Universität Osnabrück, Deutschland; 2Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH, Labor Niedersachsen, Osnabrück, Deutschland

Durch die steigende Verfügbarkeit hochaufgelöster 3D-Daten gewinnt der Einsatz dreidimensionaler Karten für die Navigation mobiler Roboter an Bedeutung. Als Repräsentation bieten sich dafür Meshes an, welche in der Regel offline aus den 3D-Daten generiert werden. Um Robotern auch eine Erkundung der Umgebung mit Hilfe solcher Karten zu ermöglichen, wird ein Verfahren zur inkrementellen online Erweiterung einer vorhandenen Karte benötigt. Die Funktionalität zur Erzeugung von solchen Karten auf City-Scale wurde in den vergangenen Jahren an der Universität Osnabrück entwickelt und als Open-Source-Software im Las Vegas Reconstruction Toolkit 2 (kurz LVR2) zur Verfügung gestellt. Dabei werden einzelne 3D-Punktwolken zunächst registriert und zur besseren Skalierbarkeit in kleineren Teilbereichen (Chunks) verarbeitet.

In diesem Beitrag präsentieren wir eine Erweiterung dieser Bibliothek,  die es erlaubt, bereits erstellte Karten nachträglich online mit neuen Daten zu ergänzen. Der Ansatz besteht darin, nach der Registrierung neuer 3D-Punktwolken jeweils die neu erfassten Bereiche in die interne TSDF-Darstellung neu einzufügen bzw. bereits vorhandene Bereiche zu aktualisieren. Diese TSDF-Volumina dienen dann als Grundlage einer inkrementellen Polygonalisierung mittels Marching Cubes, um ein topologisch korrektes Dreiecksmesh als erweiterte Karte zu generieren.



 
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