FOR 1505:  Mapping on Demand

• Fachliche Zuordnung: Geowissenschaften ; Informatik, System- und Elektrotechnik
• Förderung: Förderung von 2011 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 166047863

In unbekannten Umgebungen ist die Vorabspezifikation einer Trajektorie zur Aufnahme eines Gebäudes oder Objekts im Allgemeinen nicht möglich, da die grobe Geometrie nicht gegeben ist. Daher muss ein Kopter online während des Fluges entscheiden, wo welche Aufnahmen von welchem Blickwinkel aus gemacht werden sollen. In einem iterativen Prozess muss die Plattform neue Explorationsziele identifizieren, diese anfliegen und somit die Karte aktualisieren. Dies geschieht mit dem Ziel die Unsicherheit in der Karte sowie in der Lokalisierung des Kopters zu minimieren. Im Vergleich zu autonomen Systemen sind wir Menschen sind in der Lage, eine große Anzahl von Aufgaben effektiv zu bearbeiten. Unter anderem liegt dies daran, dass wir auf Hintergrundwissen zurückgreifen können, welches wir im Laufe des Lebens gelernt haben. Die Idee dieses Projekts ist es, Hintergrundwissen, welches für die autonome Exploration hilfreich ist, einem autonomen Kopter verfügbar zu machen. Es ist das Ziel dadurch die Effektivität der Plattform zu erhöhen und bessere Karten berechnen zu können. Damit ist der Fokus des Projekts P8 die Entwicklung von effektiven Explorationsstrategien für fliegenden Plattformen, so dass auf Basis der auf der Plattform berechneten Flugtrajektorien geeignete Modelle der Umgebung bzw. des zu explorierenden Objektes erstellt werden können. Dabei kommen informationstheoretische Konzepte zum Einsatz, durch die versucht wird, die Unsicherheit über den Zustand der Welt durch die Wahl des nächsten Beobachtungspunktes zu minimieren. Wir entwickeln dabei Verfahren, die auf Techniken wie dem erwartenden Informationsgewinn basieren. Eine zentrale Herausforderung ist dabei, die - in ihrer allgemeinen Form - kaum berechenbaren informationstheoretischen Ansätze durch geeignete Approximationen berechenbar zu machen. Wir glauben, dass Hintergrundwissen eine Möglichkeit darstellt, den erwarteten Informationsgewinn von neuen Observationen effizient abzuschätzen zu können. Im Vergleich zu vielen existierenden Explorationssystemen fokussiert sich dieses Projekt auf die effektive Nutzung von Hintergrundinformationen und bekanntem aber möglicherweise veraltetem Wissen. Wir werden dabei erforschen, welche Form von Hintergrundwissen sich besonders für die Exploration eignet. Es ist geplant, mit diesem Wissen eine bessere Approximationen der informationstheoretischen Ansätze zu realisieren. Dadurch sind effektivere Explorationsstrategien als die heute existierenden zu erwarten.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen

Projekte

• 3D-Oberflächenrekonstruktion (Antragsteller Cremers, Daniel )
• Autonome Navigation für die Objekterfassung mit Multikoptern (Antragsteller Behnke, Sven )
• Effiziente Repräsentation und Erstellung konsistenter 3D- und 4D-Karten (Antragsteller Klein, Reinhard )
• Exploration für leichte Fluggeräte (Antragsteller Stachniss, Cyrill )
• Inkrementelles Mapping aus Bildfolgen (Antragsteller Stachniss, Cyrill )
• Interpretation von Umgebungen durch inkrementelles Lernen (Antragsteller Gall, Jürgen )
• Lokale Wahrnehmung für die autonome Navigation von Multikoptern (Antragsteller Behnke, Sven )
• Mapping on Demand (Antragsteller Stachniss, Cyrill )
• Robuste direkte Georeferenzierung leichter Fluggeräte (Antragsteller Kuhlmann, Heiner )

• Sprecher: Professor Dr. Cyrill Stachniss