One Two
Sie sind hier: Startseite Research Mapping on Demand

Mapping on Demand

Mapping on Demand ist ein von der DFG gefördertes Forschungsvorhaben, bei dem die Entwicklung und Erprobung von Verfahren zur schnellen dreidimensionalen Identifikation und Erfassung von unzugänglichen Objekten angestrebt wird. Als Sensorplattform dient dabei ein autonom fliegender Multikopter mit acht Rotoren. 

Das Gesamtprojekt Mapping on Demand ist in sieben Teilprojekte aufgeteilt, wobei jedes dieser Teilprojekte eine wesentliche Aufgabe des Gesamtvorhabens bearbeitet.

Projekt P1:

Wesentlicher Bestandteil bei der Umsetzung der angestrebten Ziele ist die direkte Georeferenzierung des Fluggerätes in Echtzeit. Innerhalb des ersten Teilprojektes der Forschergruppe Mapping on Demand wird ein System entwickelt, welches diese direkte Georeferenzierung ermöglicht.

Der Begriff direkte Georeferenzierung bedeutet, dass sowohl die 3D-Position, als auch die 3D-Orientierung des Fluggerätes bereits während eines Fluges auf dem Fluggerät bestimmt werden kann, ohne das zusätzliche Hilfsmittel wie bspw. vermarkte Bodenpunkte verwendet werden. Dazu wird das Flugerät mit einem Multisensorsystem ausgestattet, welches unter anderem Sensoren wie GPS-Empfänger, Inertialsensoren und Magnetfeldsensoren kombiniert.

Besondere Herausforderungen:

  • Größe und Gewicht: Damit das direkte Georeferenzierungssystem auf leichten Fluggeräten (<5kg) (micro-/mini-sized UAVs) anwendbar ist, darf sein Eigengewicht 500g nicht überschreiten.
  • Echtzeitfähigkeit: Da das Fluggerät autonom fliegen soll und für die autonome Steuerung des Fluggerätes die Information über die aktuelle Position und Orientierung ohne Latenzzeit oder mit bekannter Latenzzeit zur Verfügung stehen muss, ist es von enormer Bedeutung, dass die direkte Georeferenzierung in Echtzeit berechnet wird.
  • Genauigkeit und Zuverlässigkeit: In diesem Projekt werden Genauigkeiten angestebt, die deutlich besser sind, als das was ansonsten bei unbemannten Fluggeräten der genannten Größenordnung zur Verfügung steht: Positionsgenauigkeit: < 5 cm und Orientierungsgenauigkeit < 1deg. Des Weiteren ist die Zuverlässigkeit des Systems von enormer Bedeutung, so dass hier Sensoren mit unterschiedlichen Eigenschaften kombiniert werden müssen, um Ausfälle oder Signalunterbrechungen einzelner Sensoren überbrücken zu können.

Plattform

Als fliegende Plattform verwenden wir einen Mikrokopter Bausatz der Firma HiSystems mit acht Rotoren (siehe Abb.1). Der Vorteil der Verwendung dieses Bausatzes ist, das damit die komplette Grundfunktionalität eines unbemannten Fluggerätes gegeben ist und gleichzeitig Modifikationen am System einfach umsetzbar sind.  

Drone

                                                  Abb. 1: Verwendeter Bausatz (Mikrokopter Okto XL, HiSystems).

Der in Abb.1 dargestellte Bausatz wurde entsprechend den Anforderungen des Projektes modifiziert (Abb.2). Um den Einfluss von Vibrationen auf die für die visuelle Odometrie (Projekt P4)  benötigten Stereokamerasysteme zu reduzieren, wurde bspw. ein coaxialer Aufbau der Rotoren gewählt. Als weitere Sensoren für die direkte Georeferenzierung sind eine 2-Frequenz GNSS  Antenne (NavXperience 3G+C) in der Mitte des Flugeräts und eine 1-Frequenz GPS Antenne (Ublox ANN-MS) am Ende einer der Ausleger befestigt. Die 2-Frequenz Antenne wird zum Einen für eine RTK-GPS (Real-Time-Kinematic GPS) Positionsbestimmung und zum Anderen für die Orientierungsbestimmung des Fluggerätes über eine kurze onboard Basislinie zusammen mit der 1-Frequenz-Antenne verwendet.

  Kopter Coax

                                      Abb. 2: Modifiziertes Fluggerät zusammen mit den Sensoren und  den Auswerteeinheiten.

Die Positions- und Orientierungsbestimmung erfolgt mittels der in diesem Projekt entwickelten PO-Box (Position- and Orientation Box), die als direkte Georeferenzierungseinheit in der Mitte unterhalb der Elektronik des Fluggerätes angebracht ist. Als Sensor für die Mapping-Aufgaben ist eine 5Mpixel Kamera an einem der Ausleger befestigt. Die Auswertung der Stereokamerasysteme sowie die Steuerung des Fluggerätes (Projekte P2 und P3) erfolgen auf einem zusätzlichen PC-Board (i7 Quadcore), welches sich unterhalb der PO-Box befindet.  

PO-Box

Die wichtigsten Sensoren der direkten Georeferenzierungseinheit (Abb. 3) sind ein 2-Frequenz GPS Empfänger (Novatel OEM 615) eine tactical grade IMU (Analog Devices ADIS 16488) , ein 1-Frequenz low-cost GPS chip (Ublox LEA6T) und ein Magnetfeldsensor (Honeywell HMC5883L). Die Sensoren sind direkt mit einer Echtzeit-Recheneinheit (National Instruments sbRIO 9606) verbunden. Diese Verknüpfung erfolgt über ein eigens entwickeltes Printed Circuit Board. Der Grund für die Verwendung des sbRIO als Recheneinheit auf der PO-Box ist, dass dieses System über einen FPGA und einen 400 MHz Prozessor auf einem Board verfügt. Dies bietet den Vorteil, dass die Schnittstellen zu den direkten Georeferenzierungssensoren über den FPGA realisiert werden können, welcher die Daten anschließen über DMAs ohne Latenzzeit an den 400 MHz Prozessor übergibt, auf dem dann die Berechnung der Position, Geschwindigkeit und Orientierung in Echtzeit erfolgt.

Po-Box

Abb. 3: Die direkte Georeferenzierungseinheit (PO-Box).

Softwareentwicklung

Die komplette Software, die auf der PO-Box läuft ist am IGG implementiert wurden. Damit inbegriffen sind die Algorithmen zur RTK-GPS Positionsbestimmung, die GPS Geschwindigkeitsbestimmung, die GPS Orientierungsbestimmung sowie die Filteralgorithmen und Sensorfusionen mit den Inertialsensoren und dem Megnetfeldsensor.

Nähere Informationen über die Entwicklung der PO-Box und zu den Algorithmen können den unten aufgelisteten Publikationen entnommen werden.

Ergebnisse

Als Beispiel der mit diesem System erzielbaren Ergebnisse ist in Abb. 4  eine direkt georeferenzierte 3D Punktwolke zu sehen, die aus Bildern der 5 MPixel Kamera gerechnet wurde, welche in mehreren Flügen mit dem Oktokopter aufgenommen wurden. Die direkte Georeferenzierung wurde mittels der PO-Box vorgenommen. Es wird dabei deutlich, dass sowohl die Lage als auch die Orientierung der Einzelpunktwolken sehr gut zueinander passen. Vergleiche mit terrestrischen Laserscans haben des Weiteren gezeigt, dass die absoluten Abweichungen der vom Oktokopter aus berechneten Punktwolken im cm-Bereich liegen (siehe Projekt P4).

Punktwolke

Abb. 4: Darstellung einer direkt georeferenzierten 3D Punktwolke, welche aus Bilder gerechnet wurde, die vom Oktokopter aus aufgenommen wurden. Die Punktwolke setzt sich dabei aus mehreren direkt georefernzierten Einzelpunktwolken zusammen.
 

Veröffentlichungen:

  • Eling, C.; Klingbeil, L.; Wieland, M. & Kuhlmann, H. (2014, in press)Direct Georeferencing of Micro Aerial Vehicles - System Design, System Calibration and First Evaluation Tests. PFG - Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformation.
  • Eling, C.; Klingbeil, L.; Kuhlmann, H. (2014): Development of an RTK-GPS system for the direct georeferencing of UAVs. Geomatik Schweiz 6/2014, 112. Jahrgang, 264-267
  • Klingbeil, L.; Eling, C.; Zimmermann, F. & Kuhlmann, H. (2014): Magnetic Field Sensor Calibration for Attitude Determination. Journal of Applied Geodesy. , Band 8, Heft 2, ISSN (Online) 1862-9024, ISSN (Print) 1862-9016, DOI: 10.1515/jag-2014-0003, 97 -108
  • Klingbeil, L. and  Kuhlmann, H. (2014): Sensoren für kinematische Anwendungen. Allgemeine Vermessungsnachrichten, 5/2014, Wichmann Verlag, Berlin, 186-191
  • Eling, C., Klingbeil, L., Wieland, M., Kuhlmann, H. (2014) Development of an RTK-GPS System for Precise Real-Time Positioning of Lightweight UAVs , In: Wieser, A. (Hrsg.) Ingenieurvermessung 14, Beiträge zum 17. Internationalen Ingenieurvermessungskurs, Zürich, 2014, S. 111-123, Wichmann Verlag, Berlin, 2014
  • Eling, C., Heinz, E., Klingbeil, L., Kuhlmann, H. (2014) Cycle Slip Detection in the context of RTK GPS positioning of lightweight UAVs, 4rd International Conference on Machine Control & Guidance, pp 148-155, March 19-20, 2014, Braunschweig, Germany
  • Klingbeil, L., Nieuwenhuisen, M., Schneider, J., Eling, C., Droeschel, D., Holz, D., Läbe, T. Förstner, W., Behnke, S., Kuhlmann, H. (2014) Towards Autonomous Navigation of an UAV-based Mobile Mapping System, 4rd International Conference on Machine Control & Guidance, pp 136-148, March 19-20, 2014, Braunschweig, Germany
  • Eling, C., Klingbeil, L, Kuhlmann, H. (2014) A precise direct georeferencing system for UAVs. In: Bendig, J., Bareth, G. (Eds.): Proceedings of the Workshop on UAV-based Remote Sensing Methods for Monitoring Vegetation. Geographisches Institut der Universität zu Köln - Kölner Geographische Arbeiten, Cologne, Germany, 33 - 41.
  • Eling, C., Klingbeil, L., Wieland, M., Kuhlmann, H. (2013) A precise position and attitude determination system for lightweight unmanned aerial vehicles, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XL-1/W2, 113-118, doi:10.5194/isprsarchives-XL-1-W2-113-2013
  • Eling C., Zeimetz Ph, Kuhlmann H, (2013) Development of an instantaneous GNSS/MEMS attitude determination system, GPS Solutions, Volume 17, Issue 1, pp 129-138, DOI 10.1007/s10291-012-0266-8
  • Eling, C., Zeimetz, P., Kuhlmann, H. (2012) Single-Epoch Ambiguity Resolution for kinematic GNSS Positioning, 3rd International Conference on Machine Control & Guidance, pp 35-46, March 27-29, 2012, Stuttgart, Germany

Weitere Informationen:

Offizielle Homepage des Projekts Mapping on Demand:  http://www.ipb.uni-bonn.de/projects/MoD/index.php

Kontaktpersonen:

 

Artikelaktionen