Effiziente Repräsentation und Erstellung konsistenter 3D- und 4D-Karten

• Antragsteller: Professor Dr. Reinhard Klein
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing ; Physik des Erdkörpers
• Förderung: Förderung von 2011 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 166047863

Ziel von P6 ist die Entwicklung von Datenstrukturen und Algorithmen, die große Mengen von 3D-Daten verwalten können. Diese sollen sowohl schnellen Zugriff auf relevante Teile der Daten für die Berechnung von Belegungskarten und die Visualisierung ermöglichen und gleichzeitig auch effizientes Einfügen, Löschen und Vervollständigen von Daten unterstützen, wobei zu unterschiedlichen Zeitpunkten aufgenommene Daten identifizierbar sein und persistent im System vorgehalten werden sollen. Der Schlüssel zum Erreichen dieses Ziels sind einerseits Out-of-Core-Ansätze und andererseits Kompressionsalgorithmen. Ausgehend von den Arbeiten der ersten Projektphase sollen daher zunächst die entwickelten Kompressionsmethoden im Hinblick auf eine persistente Repräsentation mehrerer, über die Zeit veränderlicher Versionen von Rohdaten erweitert werden, wobei sowohl die effiziente Aktualisierbarkeit, als auch die Multiresolutionfähigkeit der Repräsentation garantiert werden sollen. Darüber hinaus sollen Ansätze und Methoden zur prozeduralen Beschreibung von Oberflächenstrukturen von Gebäuden untersucht werden. Wie sich bereits in Experimenten in Phase I gezeigt hat, sind aktuelle Verfahren zur Geometriekompression nicht in der Lage, sinnvoll mit rauhen Oberflächen, wie Putz oder Klinker umzugehen, da diese Strukturen einen Großteil der Entropie der zu komprimierenden Daten ausmachen. Daher wird angestrebt diese rauschartigen Strukturen abzutrennen und in Form entsprechend angepasster prozeduraler Rauschmodelle zu repräsentieren, anstatt sie mit zu komprimieren. Sind die entsprechenden Parameter eines prozeduralen Rauschmodelle für reale Daten gefunden, so lassen sich mit statistischen Analysen nicht nur Anomalien, wie Risse und andere Unregelmäßigkeiten im Mauerwerk detektieren, sondern die realen Daten bei Bedarf auch erneut hochaufgelöst erzeugen. Als dritter Schwerpunkt des Teilprojekts ist die weitere Erforschung von Methoden zur robusten und effizienten Symmetriedetektion auf groben Skalen vorgesehen, die mehreren Zwecken dient. Zum einen hilft sie bei der Erzeugung von Belegtheitskarten, welche zur Hindernisvermeidung (P2/P3) benötigt werden. Zum anderen erleichtert sie die Aktionsgenerierung bei der autonomen Exploration (P8). Zudem wird sie auch die Geometriekompression weiter verbessern, da Selbstähnlichkeiten bereits auf groben Skalen erkannt und genutzt werden können. Schließlich können Selbstähnlichkeiten auch zur sinnvollen Ergänzung bzw. Vervollständigung von Geometriedaten eingesetzt werden, wodurch sich gegebenenfalls mehrfache Befliegungen eines Objekts vermeiden lassen. Typische Beispiele sind Erker oder Türme, die mehrfach vorkommen und normalerweise von mehreren Seiten aufgenommen werden müssen. Hierzu soll das vom Antragssteller bereits mitentwickelte, primitivbasierte Rekonstruktionsverfahren für Punktwolken von Primitiven auf als symmetrisch erkannte Geometrien erweitert werden.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 1505: Mapping on Demand
• Mitverantwortlich: Professor Dr. Daniel Cremers