Wir entwickeln ein Framework, in das jeder, der beispielsweise ein Smartphone, eine Drohne oder ein autonomes Fahrzeug besitzt, jederzeit Daten einspeisen kann, um damit eine dreidimensionale, aktuelle und dynamische Karte unserer Umgebung aufzubauen und zu nutzen.

Johannes Waidner arbeitet momentan im Rahmen seines Studiums der Informatik (Fachrichtung: Autonome Systeme) an der HTWG Konstanz an seiner Masterthesis, in der er eine Methode entwickelt, die das Erstellen von 3D-Umgebungskarten in einem großen Maßstab durch mehrere Teilnehmer ermöglicht.
Christoph Ulrich hat ebenfalls an der HTWG Konstanz ein Masterstudium in Informatik (Fachrichtung: Autonome Systeme) absolviert und beginnt bald seine Arbeit im Bereich Algorithmenentwicklung beim Konstanzer Robotik-Unternehmen fruitcore.
Tim Baur hat einen Masterabschluss der HTWG Konstanz in Elektrotechnik und arbeitet derzeit als Doktorand im Bereich Object Tracking am Institut für Systemdynamik an der HTWG Konstanz.
David Rytz hat einen Masterabschluss der ETH Zürich im Studienprogramm Robotics, Systems and Control und arbeitet momentan als Doktorand im Bereich Robotik an der University of Oxford.
Wir haben als Team mit der beschriebenen Idee den Idea Cup 2019 (hochschulübergreifender Ideenwettbewerb für alle Konstanzer Studierenden) gewonnen.

Endgeräte wie Smartphones oder Drohnen sowie auch autonome Fahrzeuge sind bereits nach heutigem Stand der Technik in der Lage, unsere Umgebung mit ihrer Sensorik in hoher Frequenz und Qualität abzutasten. In Zukunft werden die Nutzerzahlen dieser Geräte weiter steigen und weitere Endgeräte hinzukommen (z.B. Smartglasses). Jedoch gibt es weder einen Standard zur dynamischen Verarbeitung dieser räumlichen Daten, noch eine dreidimensionale Realzeit-Darstellung dieser Daten in Form einer qualitativ hochwertigen und zusammenhängenden 3D-Karte. Wir erschaffen ein Framework, welches es ermöglicht, eine Vielzahl von Teil-Karten aus verschiedensten Quellen (RGB-/D-Kamera, LiDAR, Radar, CAD-Pläne, ...) der Umgebung zusammenzuführen und in eine übergeordnete 3D-Karte zu verschmelzen. Durch das kontinuierliche Erneuern der Kartendaten mittels o.g. Endgeräte sowie autonomer Fahrzeuge wird eine dynamische und aktuelle 3D-Abbildung der abgetasteten Umgebung verfügbar. Diese dient als Basis für eine Vielzahl weiterer Produkte und Services. Beispiel für einen Anwendungsfall sind z.B. (öffentliche) Bauprojekte. Die Daten zum Aufbau der Karte können von einer eigens dafür eingesetzten Drohne, von Smartphones der Arbeiter vor Ort oder beispielsweise Überwachungskameras gesammelt werden. Mit einer aktuellen und dynamischen 3D-Karte können Projektverantwortliche schnell und einfach durch die Umgebung navigieren und sich einen Überblick verschaffen, ohne unbedingt vor Ort sein zu müssen. Die Instruktion von Mitarbeitern sowie Dokumentation des Bauprojektes wird ebenfalls stark vereinfacht.
Ein weiterer Anwendungsfall ist eine 3D-Karte für eine sog. Smart City. Die Daten können neben dem (autonomen) ÖPNV und Überwachungskameras von den Bürgern und Touristen der Stadt gesammelt werden. Die Karte kann dann von den Bürgern als City Guide und von der Stadtverwaltung etwa als Monitoring Tool zur Sichtung von Infrastruktur etc. genutzt werden.
Die wohl bekannteste ähnliche Software ist Google Maps bzw. Google Streets. Beides ist aber weder dynamisch, noch besonders intuitiv und einfach mit Daten zu füttern. Daneben existieren diverse Insellösungen, die aber allesamt kein kollaboratives Pflegen einer 3D-Karte ermöglichen.