Themen im Projekt mARgo

Das Projekt mARgo können im Rahmen von Bachelor- und Masterarbeiten oder Praktika oder Studi-Projekten eine Reihe von Themen vergeben und betreut werden:

• Bestimmung der initialen Position einer neuen Windenergieanlage im Umkreis des Nutzers
• Analyse der Sichtbarkeit entfernter Objekte (insb. Windenergie- und PV-Anlagen)
• Bestimmung der Ausrichtung von PV-Moduln (z.B. anhand von Geodaten)
• Kalibrierung
  • Konzept für die Usabilty der manuellen Kalibrierung
  • Situative Auswahl von Modellen für die Kalibrierung (Geländemodell vs. Oberflächenmodell vs. Stadtmodell vs. POIs)
• Bildanalyse
  • Bild-basierte Segmentierung von Himmel
  • Bild-basierte Verfahren zur Messung von Wasserstand
• RTK-GNSS
• AR-Drohnen - Mobile Erweiterte Realität auf UAVs
• Diminished AR (z.B. bei der Planung von Stromtrassen)
• Augmented Hearing (z.B. bei der Planung von Windenergie-Anlagen)

Ziel ist die Konzeption und prototypische Umsetzung eines Dienstes, der eine Position im Umkreis des Benutzers bestimmt, an der das 3D-Modell einer geplanten Windenergie-Anlage automatisch positioniert werden kann, so dass bestimmte Anforderungen eingehalten werden. Z.B. soll das Windrad sichtbar sein (darf also nicht zu weit wegstehen), soll nur auf geeigneten Flächen stehen (darf als nicht zu nah an Siedlungen oder anderen Windrädern stehen) etc.

Ziel ist die Konzeption und prototypische Umsetzung eines Dienstes, der für einen gegeben Ort die Ausrichtung eines geplanten PV-Moduls bestimmt. Hierfür soll für einen gegebenen Anlagentyp anhand von Geodaten (Oberflächenmodell, Hangneigung etc.) die Ausrichtung bestimmbar sein.

Ziel ist es, in einem Bild oder Videostrom den Himmel zu segmentieren, um Windräder in den Hintergrund zu schieben:

• z.B. Erkennung mittels „Farbe/Farbintensität“ (wäre recht simpel umzusetzen)
• z.B. mittels Kantenerkennung, Watershed-Algorithmen etc. (etwas schwieriger, komplexere Verfahren)

Ziel ist es neue Verfahren zu entwickeln und zu erproben ODER (aufbauend auf einer abgeschlossenen Masterarbeit), die dort entwickelten Erkennungsmethode(n) weiterzuentwickeln, z.B. „robuster“ zu machen,

• z.B. unempfindlicher für Bildstörungen durch Regen oder erweitern (relativ einfach)
• z.B. „Erkennen von Störobjekten im Bild“ (z.B. schwimmende Äste) mittels Objekterkennung wie Tensor Flow (komplexer)

Ziel ist es, eine einfache Grobarchitektur zu entwerfen und programmiertechnisch umzusetzen.

• „einfach“ wäre: ein „Location-based AR-Drohen-Framework“ (ohne SLAM, nur mit GPS/Magnetometer) entwickeln

Ergebnis wäre ähnlich wie in diesem Video

Mit dem externen GPS-Empfänger arbeiten, mit dem Ziel zu untersuchen, inwieweit die Genauigkeit von AR dadurch verbessert werden könnte

• Dazu müsste man eine Art „Android-App/Framework“ basteln, welches die genauen RTK-GPS-Signale des externen Empfängers an eine AR-Library weiterleitet
• Man könnte dann auch ein externes Magnetometer mit einbeziehen („Bastelarbeit“ mit Arduino)
  • Würde dann in die Richtung dieses ISMAR-Papers gehen: http://www.arth.co.at/data/papers/ismar19_stranner.pdf
  • eher schwierig, wenn man sich damit nicht auskennt („Arduino-/Bluetooth-Bastel-Programmierarbeit“)