Gruppe Mobiles terrestrisches Scanning

Forschungsschwerpunkt der Gruppe ist die Entwicklung optischer Messsysteme basierend auf Lichtlaufzeitmessung für den mobilen Einsatz auf Schienen- und Straßenfahrzeugen. Die Systeme bestimmen Abstände zu Objekten schnell und submillimetergenau. Kombiniert mit einer Scaneinheit erfassen sie dreidimensionale Objekt-Geometrien. Zur präzisen Positions- und Lageerkennung des Messsystems entwickeln wir spezielle kamerabasierte Verfahren, die – eigenständig oder in Kombination mit konventioneller Inertialsensorik – eine Zuordnung der Messdaten zu einem festen lokalen oder globalen Koordinatensystem ermöglichen. Unsere robusten Messsysteme sind auf Straßen- und Schienenmessfahrzeugen oder mobilen Robotersystemen installiert. Sie vermessen und prüfen Bahninfrastruktur, erfassen Straßenoberflächen und inspizieren Tunnelbauten mit hoher Präzision. Zur vollautomatisierten Analyse und Klassifizierung der 2D- und 3D-Messdaten entwickeln wir selbstlernende Algorithmen u. a. auf der Basis von »Deep Learning«.

Systeme für die Bahn

• Erfassen von Bahnoberleitungen bei bis zu 250 km/h
• Überwachung des Lichtraums von Bahnstrecken mit einer Präzision von 3 mm
• Abtasten der Umgebung mit bis zu 800 Profilen pro Sekunde
• Messung des Schienenprofils mit einer Präzision von 0,3 mm
• Tunnelinspektion: 360°-3D-Geometrieerfassung, Rissdetektion im Millimeterbereich, Feuchtedetektion

Systeme für die Straße

• Messung der Querebenheit mit einer Präzision von 0,3 mm
• Aufnahme von zwei Millionen Messpunkten pro Sekunde
• Erfassung von Straßenkorridoren bis 100 m Breite mit einer Präzision von 3 mm
• Rissdetektion in Straßenoberflächen bei Fahrgeschwindigkeiten von 80 km/h mit einer Auflösung von 1 mm

Miniaturisierung von Mobile-Mapping-Systemen

• Optimierung des mechanischen und elektronischen Aufbaus komplexer Multisensor-Systeme
• Datenreduktion in Echtzeit zur schnellen und effizienten Datenübertragung
• Datenauswertung in Echtzeit
• adaptierbar für die Erfassung von Bahn- und Straßenumgebungen