Planung für terrestrisches Laserscanning im digitalen Bauwesen
Terrestrisches Laserscanning (TLS) ist eine zuverlässige Methode zur Erfassung von Punktwolken. Zwei sehr wichtige Aspekte bei der Erfassung von Punktwolken mit TLS sind "Effektivität" und "Effizienz". Eine effektive und effiziente Datenerfassung kann durch eine vorherige Planung erreicht werden. Bei der Effektivität geht es um die Qualität des Datensatzes, d. h. um die Berücksichtigung von Kriterien, die sicherstellen, dass die erfassten Punktwolken für die jeweilige Aufgabe geeignet sind. Vollständigkeit, Genauigkeit und Punktdichte sind die Hauptkriterien in diesem Zusammenhang. Die Effizienz der Datenerfassung hängt hauptsächlich von der Zeit ab, die für das Scannen des interessierenden Objekts benötigt wird. Diese steht in direktem Zusammenhang mit der Anzahl der Stationen (Scanpositionen) und wird auch durch Qualitätsparameter und Umweltaspekte eingeschränkt.
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Verbesserung des photogrammetrischen Prozesses von UAV-Bilddaten mit der Verwendung von Smartphone-basierte Tiefenkartendaten
Das Potenzial von UAV-Bildern hat sich für verschiedene Anwendungen wie topografische Kartierung, Infrastrukturwartung, Bauüberwachung, Inspektion usw. erhöht. Gleichzeitig hängt dies stark von dem photogrammetrischen Prozess des UAV-Bildblocks ab. Wenn die photogrammetrischen Ergebnisse eines Bildblocks, z. B. die geschätzten Bildpositionen und Maßstabsinformationen den erforderlichen Bedingungen, z. B. der geometrischen Genauigkeit nicht entsprechen, dann werden diese Ergebnisse als nicht gültig angesehen und daher nicht für weitere Anwendungen empfohlen. Aus diesem Grund möchten wir Tiefenkartendaten von Smartphones/iPads, die auf handgehaltenen RTK-Rover montiert sind, als zusätzliche Datensätze verwenden, die in dem photogrammetrischen UAV-Bildblock integriert/implementiert werden sollen
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Räumlich-semantisch basierte Kartierung für UAV Flugplanung
Bei der UAV-Planung wird derzeit eine beträchtliche Menge an semantischen Informationen nicht berücksichtigt, was zu einem Mangel an Informationen führen kann, die sich auf die Interaktion zwischen UAV und seiner Umgebung auswirken können, so dass der Flugroute möglicherweise nicht optimal erstellt wird. Unter diesem Gesichtspunkt wollen wir in diesem Forschungsbereich einen Prototyp entwickeln, der eine sichere UAV-Flugplanung unter Berücksichtigung aktueller UAV-Regeln ermöglicht. Dieser Prototyp soll eine Hybride Dynamische 3D-Map (HDM) für eine sichere UAV-Planung in Form einer Verknüpfung zwischen der aktuellen Geometrie der UAV-Umgebung und aktuellen kontextuellen und semantischen Informationen generieren.
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