%0 Journal Article %1 haala2023potenzial %A Haala, Norbert %A Zhang, Wei %A Joachim, Lena %A Skuddis, David %A Abolhasani, Sahar %A Schwieger, Volker %A Soergel, Uwe %D 2023 %J Allgemeine Vermessungsnachrichten (avn) %K journal peer review rp26 rp8 %P 163-172 %T Zum Potenzial von SLAM-Verfahren für geodätische Echtzeit-Messaufgaben %U https://gispoint.de/artikelarchiv/avn/2023/avn-ausgabe-052023/7879-zum-potenzial-von-slam-verfahren-fuer-geodaetische-echtzeit-messaufgaben.html %X Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) zielt auf die Echtzeiterfassung einer Umgebungskarte mittels einer mobilen Roboterplattform, wobei gleichzeitig die Lokalisierung des Roboters bezüglich seiner Umgebung erfolgt. Zu diesem Zweck kombiniert der Roboter Navigationssensoren, wie IMU oder Odometer, mit Sensoren, wie Laserscanner und/oder monokulare, Stereo- oder RGB-D-Kameras, zur Erfassung der Umgebung. Analog zum bekannten Structure-from-Motion-Verfahren basiert die simultane Bestimmung der Aufnahmepose und der 3D-Karte der Umgebung auf einer photogrammetrischen Bündelblockausgleichung. Hierzu werden zugeordnete Bildpunkte und/oder Laserscans zwischen den jeweiligen Aufnahmen genutzt. SLAM-Verfahren haben mittlerweile einen beachtlichen Entwicklungsstand erreicht. Sie kommen in immer mehr praktischen Anwendungen zum Einsatz und können zunehmend auch für ingenieurgeodätische Messaufgaben genutzt werden. Von besonderem Interesse sind dabei Echtzeitanwendungen. In diesem Beitrag wird das Potenzial existierender SLAM-Verfahren für geodätische Aufgaben am Beispiel aktueller Projekte, wie der Erfassung von Baustellen mittels auf einem Kran montierten Kameras und der mobilen 3D-Kartierung von Innenräumen, demonstriert und diskutiert.

@article{haala2023potenzial, abstract = {Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) zielt auf die Echtzeiterfassung einer Umgebungskarte mittels einer mobilen Roboterplattform, wobei gleichzeitig die Lokalisierung des Roboters bezüglich seiner Umgebung erfolgt. Zu diesem Zweck kombiniert der Roboter Navigationssensoren, wie IMU oder Odometer, mit Sensoren, wie Laserscanner und/oder monokulare, Stereo- oder RGB-D-Kameras, zur Erfassung der Umgebung. Analog zum bekannten Structure-from-Motion-Verfahren basiert die simultane Bestimmung der Aufnahmepose und der 3D-Karte der Umgebung auf einer photogrammetrischen Bündelblockausgleichung. Hierzu werden zugeordnete Bildpunkte und/oder Laserscans zwischen den jeweiligen Aufnahmen genutzt. SLAM-Verfahren haben mittlerweile einen beachtlichen Entwicklungsstand erreicht. Sie kommen in immer mehr praktischen Anwendungen zum Einsatz und können zunehmend auch für ingenieurgeodätische Messaufgaben genutzt werden. Von besonderem Interesse sind dabei Echtzeitanwendungen. In diesem Beitrag wird das Potenzial existierender SLAM-Verfahren für geodätische Aufgaben am Beispiel aktueller Projekte, wie der Erfassung von Baustellen mittels auf einem Kran montierten Kameras und der mobilen 3D-Kartierung von Innenräumen, demonstriert und diskutiert.}, added-at = {2023-10-12T13:07:02.000+0200}, author = {Haala, Norbert and Zhang, Wei and Joachim, Lena and Skuddis, David and Abolhasani, Sahar and Schwieger, Volker and Soergel, Uwe}, biburl = {https://puma.ub.uni-stuttgart.de/bibtex/2b80b974a58f5b494110137bb0cb5f02d/markusenglich}, interhash = {a5551a7930019349a5a1668c94608ec8}, intrahash = {b80b974a58f5b494110137bb0cb5f02d}, journal = {Allgemeine Vermessungsnachrichten (avn)}, keywords = {journal peer review rp26 rp8}, month = {5}, pages = {163-172}, timestamp = {2023-11-06T08:24:59.000+0100}, title = {Zum Potenzial von SLAM-Verfahren für geodätische Echtzeit-Messaufgaben}, url = {https://gispoint.de/artikelarchiv/avn/2023/avn-ausgabe-052023/7879-zum-potenzial-von-slam-verfahren-fuer-geodaetische-echtzeit-messaufgaben.html}, year = 2023 }