Mapping on Demand - Projekt P6: Effiziente Repräsentation und Erstellung konsistenter 3D- und 4D-Karten

Abstract
Details
- Förderung: DFG Forschergruppe 1505 "Mapping on Demand"
- Homepage:
http://www.ipb.uni-bonn.de/projects/MoD/
- Beteiligte Mitarbeiter:
Beschreibung
Ziel des Projekts ist die Entwicklung und Erprobung von Verfahren zur schnellen dreidimensionalen Identifikation und Erfassung unzugänglicher Objekte auf der Basis einer semantisch spezifizierten Benutzeranfrage. Sensorplattform ist eine autonom fliegende leichte Drohne. Sie verwendet die visuelle Information aus Kameras für die Navigation, die Hinderniserkennung, die Erkundung und die Objekterfassung.
Unsere Arbeitsgruppe beschäftigt sich mit der effizienten Repräsentation, Verwaltung und Visualisierung von 3D-Oberflächendaten, die inkrementell erfasst und in eine persistente globale 3D-Karte integriert werden sollen. Diese allgemeine Fragestellung lässt sich in drei Teile aufgliedern, die im Projekt bearbeitet werden sollen:
- Die erste und für das Vorhaben elementare Problemstellung ist die Entwicklung einer kompakten und effizienten Repräsentation für die in mehreren Befliegungen erfasste und rekonstruierte Geometrie. Diese Datenstruktur soll sowohl eine performante Visualisierung als auch effiziente Bereichsabfragen zulassen, welche für die Verwendung der 3D-Karte im Kontext der Navigation und Missionsplanung, der Oberflächenrekonstruktion und der Szeneninterpretation erforderlich sind. Hierzu soll die Repräsentation kontinuierliche Level-of-Details (LOD) der Geometrie bereitstellen.
- Eine weitere Problemstellung ist die Detektion und Behandlung von Inkonsistenzen in den zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Geometriedaten mehrerer Befliegungen. Dazu gehört insbesondere die Erkennung, ob sich beobachtete Objekte zwischen verschiedenen Befliegungen relevant geändert haben, sowie die Auflösung zeitlicher Inkonsistenzen, welche bei der Aufnahme von Bäumen und Sträuchern, die sich im Wind bewegen, auftreten.
- Nicht zuletzt ist für die Integration von Geometrie- und Farbdaten, die zu unterschiedlichen Zeitpunkten aufgenommen wurden, die Kompensation der Beleuchtungssituation zur Aufnahmezeit von Bedeutung, da sonst die Farben der rekonstruierten Modelle inkonsistent sind und auch keine Simulation einer neuen Beleuchtungssituation erlauben.
Für Studenten
An dem Projekt interessierten Studenten können wir folgendes bieten:
- Stellen als studentische Hilfskräfte
- Bachelor-, Master- oder Diplomarbeiten
- Seminare
- Praktika
Anforderungen:
- Gute C++ und Python-Kenntnisse (inkl. objektorientierem Softwaredesign)
- Gute Kenntnisse über Datenstrukturen
- Hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich sind Kenntnisse in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: Kenntnisse in Computergrafik, ROS (Robot Operating System), Kompressionstechniken
Mögliche Arbeitsthemen:
- Programmierung mit ROS
- Effiziente 3D-Datenstrukturen für Punktwolkendaten
- Kompression von Punktwolkendaten
Bewerbungen oder Anfragen bitte per E-Mail an Dipl.-Inform. Tim Golla.
Projektpartner
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