Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines sich in einer unbekannten Umgebung selbstreferenzierenden 3D-Mappingsystems, mit dem Innenr?ume von Geb?uden hocheffizient erfasst werden k?nnen. Das multisensorielle Mappingsystem besteht aus rotierenden Laserscannern (Laser-SLAM Komponente), MEMS-IMUs, Stereokameras (visuelle Odometrie), MOEMS Sensoren (plenoptische Kameras) und bei outdoor Anwendungen auch aus GNSS Empf?ngern, die zeitsynchronisiert und auf einer oder auch mehreren Plattformen integriert werden. Die Umgebung des Mappingsystems wird w?hrend der Bewegung durch Laserscanner und Kameras abgetastet. Die Fusionierung aller sensorspezifisch erfassten Messgr??en erfolgt in tiefer Kopplung zur Bestimmung eines weitgehend driftfreien 15-parametrigen Navigationszustandsvektors, der die Laserpunktwolke in Echtzeit georeferenziert. Im Teilprojekt der HFT wird eine Sensorplattform mit mehreren Kameras, zwei Laserscannern, einer GNSS-IMU und bei outdoor Anwendungen eines Odometers ausgestattet. Für dieses Sensorsystem werden algorithmische L?sungen zur Kalibrierung und dem boresight alignment aller beteiligten Sensoren ausgearbeitet und experimentell erprobt. Methoden zur Integration von Laser-SLAM und visueller Odometrie (mono und stereo) werden entwickelt, um entsprechende Messgr??en für die Navigationsl?sung bereitzustellen. Im Praxistest wird die Leistungsf?higkeit des Ansatzes für das selbstreferenzierende 3D-Mapping mit georeferenzierten Punktwolken erprobt und evaluiert.

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