Aerial Laser Scanning Data as a Source of Terrain Modeling in a Fluvial Environment: Biasing Factors of Terrain Height Accuracy

K

Point Cloud-Based Target-Oriented 3D Path Planning for UAVs

This paper explores 3D path planning for unmanned aerial vehicles (UAVs) in 3D point cloud environments. Derivative maps such as dense point clouds, mesh maps, octomaps, etc. are frequently used for path planning purposes. A target-oriented 3D path planning algorithm, directly using point clouds to compute optimized trajectories for an UAV, is presented in this article. This approach searches for obstacle-free, low computational cost, smooth, and dynamically feasible paths by analyzing a point cloud of the target environment, using a modified connect RRT-based path planning algorithm, with a k-d tree based obstacle avoidance strategy and three-step optimization. This presented approach bypasses the common 3D map discretization, directly leveraging point cloud data. Following trajectory generation, the algorithm creates way-point based, closed loop quadrotor controls for pitch, roll, and yaw attitude angle as well as dynamics commands for the UAV. Simulations of UAV 3D path planning based on different target points in the point cloud map are presented, showing the effectiveness and feasibility of this approach

Rough terrain profiling using digital image correlation

Road profiling is an important aspect of vehicle dynamics simulations especially over rough terrains. The accurate measurement of rough terrains allows for more accurate multi body simulations. Three dimensional road profiles are usually performed by utilising a line scan sensor which measures several points lateral to the road. The sensors range from simple road following wheels to LiDAR sensors. The obtained line scans are longitudinally stitched together using the orientation and position of the sensor to obtain a full three dimensional road profile. The sensor’s position and orientation therefore needs to be accurately determined in order to combine the line scans to create an accurate representation of the terrain. The sensor’s position and orientation is normally measured using an expensive inertial measurement unit or Inertial Navigation System (INS) with high sensitivity, low noise and low drift. This paper proposes a road profiling technique which utilises stereography, based on two inexpensive digital cameras, to obtain three-dimensional measurements of the road. The system negates the use of an expensive INS system to determine orientation and position. The data sets also require subsampling which can be computationally expensive. A simple subsampling routine is presented which takes advantage of the structure of the data sets to significantly speed up the process.National Research Foundation (DAAD-NRF).http://www.elsevier.com/locate/jterra2016-06-30hb201

Módulo de detección y seguimiento de personas para el guiado de un robot móvil dotado de un sensor LIDAR

El proyecto tiene por objetivo la implementación de un módulo de detección y seguimiento de personas que permite el guiado de un robot móvil dotado de un sensor LIDAR. El proyecto está implementado en ROS y consta de dos partes principales, el primero es el módulo de detección de personas y el segundo es el módulo de navegación que permite al robot seguir a la persona que ha detectado. El primer módulo toma la nube de puntos que proporciona el sensor LIDAR y lo procesa en tres etapas. La primera consiste en delimitar la nube de puntos, retirando aquellos puntos cercanos al suelo y techo. En la segunda etapa se agrupan aquellos puntos que representan a objetos candidatos y se extraen sus características. En la última etapa se clasifican los objetos candidatos, según sus características, en humanos y no humanos haciendo uso de un clasificador basado en máquina de soporte vectorial (SVM). El segundo módulo calcula la orientación de la persona detectada, y planifica la trayectoria que seguirá el robot en función de la posición y orientación de la persona detectada

Point clouds and thermal data fusion for automated gbXML-based building geometry model generation

Existing residential and small commercial buildings now represent the greatest opportunity to improve building energy efficiency. Building energy simulation analysis is becoming increasingly important because the analysis results can assist the decision makers to make decisions on improving building energy efficiency and reducing environmental impacts. However, manually measuring as-is conditions of building envelops including geometry and thermal value is still a labor-intensive, costly, and slow process. Thus, the primary objective of this research was to automatically collect and extract the as-is geometry and thermal data of the building envelope components and create a gbXML-based building geometry model. In the proposed methodology, a rapid and low-cost data collection hardware system was designed by integrating 3D laser scanners and an infrared (IR) camera. Secondly, several algorithms were created to automatically recognize various components of building envelope as objects from collected raw data. The extracted 3D semantic geometric model was then automatically saved as an industry standard file format for data interoperability. The feasibility of the proposed method was validated through three case studies. The contributions of this research include 1) a customized low-cost hybrid data collection system development to fuse various data into a thermal point cloud; 2) an automatic method of extracting building envelope components and its geometry data to generate gbXML-based building geometry model. The broader impacts of this research are that it could offer a new way to collect as is building data without impeding occupants’ daily life, and provide an easier way for laypeople to understand the energy performance of their buildings via 3D thermal point cloud visualization.Ph.D

Dronekartoituksen hyödyntäminen ennallistettujen soiden hydrologian seurannassa

Tiivistelmä. Luonnontilaisten soiden määrä on vähentynyt merkittävästi Suomessa viimeisen sadan vuoden aikana. Syynä tähän on ihmistoiminta ja maankäytön muutokset. Erityisesti metsätalouden ojituksilla on suuri rooli Suomen soiden tilan heikentymisessä. Viime aikoina tähän on alettu kiinnittämään yhä enemmän huomiota, mikä on vastaavasti johtanut metsäojitettujen soiden ennallistamisen ja siihen liittyvän tutkimuksen lisääntymiseen. Perinteisten ennallistamismenetelmien, eli esimerkiksi ojien tukkimisen, rinnalle on otettu käyttöön vesienpalautus, jossa kuivuneelle suolle ohjataan vettä reunaojituksesta kaivetuilla syöttöojilla. Menetelmä on uusi ja tutkimustietoa siitä ei juuri ole. Tässä pro gradu -tutkielmassa tarkasteltiin dronekartoituspohjaisten seurantamenetelmien toimivuutta soiden hydrologisessa seurannassa. Samalla pyrittiin tarkastelemaan vesienpalautuksen vaikutusta seurantakohteille. Kohteille tehtiin dronekuvaukset yhteensä neljä kertaa; alku- ja loppukesinä 2021 ja 2022. Vesienpalautus kohteille suoritettiin loppusyksyllä 2021. Droneaineiston avulla tarkasteltiin kohteiden maanpinnan korkeuksissa tapahtuvia muutoksia, SAGA-märkyysindeksejä, normalisoitua vesi-indeksejä ja ortokuvatulkintaa. Tutkielmassa tarkasteltiin myös objektiperustaisen kuva-analyysin käyttömahdollisuuksia seurannan kannalta. Käytettyjä menetelmiä verrattiin perinteisen maastossa tapahtuvan vedenpinnan tason seurannan tuloksiin samoilta kohteilta. Vuosien välisten maastomallien muutokset olivat pääsääntöisesti linjassa maastossa mitatun vedenpinnan tason kanssa. Myös normalisoitu vesi-indeksi oli joltain osin toimiva menetelmä ja sillä oli tilastollisesti merkitsevä lineaarinen yhteys vedenpinnan tason kanssa alkukesien kuvissa (R2 = 0,4038). Ortokuvatulkinnan avulla pystyttiin seuraamaan rimpipintojen muutosta hyvin kasvukauden alussa. SAGA-märkyysindeksien mallintaminen ei ollut täysin onnistunutta mahdollisesti liian pienien kuvausalueiden takia. Loppukesän tuloksia normalisoidun vesi-indeksin ja ortokuvatulkinnan osalta häiritsi lisääntynyt kasvillisuus. Tutkielmassa ei onnistuttu kunnolla tarkastelemaan vesienpalautusten vaikutusta. Syynä tähän oli kuvausalueen liian pieni koko, mahdollisesti epäonnistuneet tarkasteltavat vesienpalautusojat ja suuri ero seurantavuosien sulamisvesien määrässä. Vaikutti kuitenkin siltä, että vesienpalautusojat onnistuivat ylläpitämään märkyyttä vähäsateisen kauden ajan ja samalla nostamaan kohteiden vedenpinnan tasoa. Tulosten perusteella dronekartoituksella on potentiaalia ennallistamisen seurannassa