Institut für Kartographie und Geoinformatik

Brenner - Abgeschlossene Projekte

Laserscanning

Nachwuchsgruppe der Volkswagenstiftung

Automatische Verfahren zur Fusion, Reduktion und konsistenten Kombination komplexer heterogener Geoinformation Bevor dreidimensionale Modelle genutzt werden können, müssen sie im ersten Schritt erfasst und später aktuell gehalten werden. Dies ist heute ein sehr zeit- und kostenintensiver Vorgang. Genau an diesem Punkt setzt die Thematik der Nachwuchsgruppe an: Die Erstellung von dreidimensionalen Modellen soll automatisiert werden, durch vollautomatische und semiautomatische Verfahren, den Einsatz modernster Erfassungssysteme, sowie der Zusammenführung von verschiedenen Datenquellen. Bei den Erfassungssystemen steht insbesondere das Laserscanning im Vordergrund, welches erst seit einigen Jahren zum Einsatz kommt und die Messung von Zehntausenden dreidimensionaler Punkte innerhalb weniger Sekunden erlaubt. Die Nachwuchsgruppe besteht aus insgesamt drei Wissenschaftlern. Sie wird von der VolkswagenStiftung für die Dauer von 5 Jahren mit insgesamt 1,2 Mio. Euro gefördert. Leiter der Nachwuchsgruppe ist Dr.-Ing. Claus Brenner. Die Nachwuchsgruppe ist an der Universität Hannover angesiedelt, aufnehmendes Institut ist das Institut für Kartographie und Geoinformatik.

Leitung: apl. Prof. Claus Brenner

Team: Dr.-Ing. Nora Ripperda, Dr.-Ing. Christoph Dold

Jahr: 2017

Robotik

Bright delight: Kommunikation von Roboter und Mensch

Steffen Busch und Alexander Schlichting vom IKG sind mit ihrem Team Bright Delight unter den sechs Finalisten des Valeo Innovation Challenge, die ihren Prototypen am 28.09.2015 in Paris vorstellen durften.

Leitung: Brenner

Team: Busch, Schlichting

Jahr: 2017
Landmarkenbasierte Positionsbestimmung

Im Rahmen des Projekts sollen Verfahren entwickelt werden, um eine hochgenaue Positionierung von Fahrzeugen relativ zu ihrer Umgebung zu ermöglichen. Weiterhin soll untersucht werden, inwieweit eine detaillierte Umgebungsbeschreibung für die Interpretation der Szene, z.B. für aktive Fahrerassistenzsysteme, genutzt werden kann.

Team: Schlichting, Brenner

Jahr: 2017
Semantic Segmentation of Point Clouds using Semi Supervised Transfer Learning

Semantic segmentation in 3d describes a point wise classification of point clouds. We think this task is challenging because on one side it is hard for humans to annotate the necessary data, because objects may appear ambiguous and labelling in 3d can be time consuming. On the other hand it appears that there is still no preferred way of how the data should be processed in order to use it with deep neural networks.

Leitung: Brenner

Team: Peters, Torben

Jahr: 2017

Förderung: DFG-Graduiertenkolleg i.c.sens

Laufzeit: 2016-2024

Mobilität

Network Control System of Autonomous Vehicles

Autonomous systems, such as self-driving cars, unmanned aerial vehicles, autonomous ships, and smart robots, have gained a lot of attention from both academia and industry. Autonomous systems must be capable of planning and executing complex tasks as intended, with limited or no human intervention. They will be exposed to uncertain and unstructured uncertainties arising from modelling errors and external disturbances.

Leitung: Schön, Brenner, Sester

Team: Abdelaal

Jahr: 2019

Förderung: DFG Graduiertenkolleg i.c.sens

Laufzeit: 2016-2024

Letzte Änderung: 10.03.23 Druckversion