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Presentation / Talk

Drohne für ein hoch genaues Korridor-Mapping

UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) sind heutzutage ein gängiges Werkzeug für die Erfassung von Luftbildern und Geodaten. In der Geomatik finden sie die verschiedensten Anwendungen wie z.B. die Fotogrammmetrie. Die sich immer weiterverbreitende Nutzung von UAVs erklärt sich unteranderem durch ihre sehr einfache Nutzung und ihre tiefen Betriebskosten. Ein sehr interessantes Anwendungsgebiet in der Kartographie ist das Korridor-Mapping. Mögliche Beispiele dieser Anwendung sind unteranderem die Planung für den Bau und Unterhalt von Autobahnen, die Erfassung des Zustandes von Hochspannungsleitungen oder das Sammeln von Daten, welche für geomorphologische und umwelttechnische Studien genutzt werden. Die Ansprüche an das Korridor-Mapping sind hoch, falls eine gewisse Qualität für das Endresultat gefordert wird. Diese Qualität ist abhängig von der Anzahl und Verteilung der Kontrollpunkte und der Genauigkeit der gemessenen Externen Orientationen. Das Anlegen der Kontrollpunkte im Korridor kann je nach Geländeform sehr aufwändig und kostspielig sein (Vegetation, unwegsames Gebiet). Hinzu kommt eine weitere Herausforderung: die Navigation im Alpenraum. Enge Schluchten und Täler können die sonst freie Sicht auf den Himmel und die GNSS Signale teilweise blockieren. Die Positionsbestimmung wird somit erschwert wenn nicht sogar vorübergehend verunmöglicht, was sich dann negativ auf das Mapping auswirkt und zudem die Sicherheit der Drohne und seiner Umgebung gefährdet. In dieser Präsentation wird ein UAV vorgestellt, welches mit präzisen Positions- und Orientations-Sensoren ausgerüstet ist. Diese Sensoren in Kombination mit einer prä-kalibrierten Kamera erlauben ein genaues Korridor-Mapping. Die einzelnen Komponenten, wie der Autopilot, die Kamera, die Navigationssensoren oder das Flugmodel, werden präsentiert und ihr Zusammenarbeiten wird anhand von zwei Fallbeispielen illustriert: eine Blockkonfiguration als auch ein enger Korridor wurden hierfür analysiert. Das Korridor-Mapping ohne Kontrollpunkte wird ermöglicht, falls präzise Positions- und Orientations-Daten zur Verfügung stehen.

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