Zie Nieuws

Mobiele cartografie nauwkeuriger met een nieuw algoritme

Een nieuw algoritme, ontwikkeld door promovendus Phillipp Fanta-Jende van de Universiteit Twente, verbetert de nauwkeurigheid van mobiele karteringsproducten. Het kan compenseren voor meetfouten die worden veroorzaakt door foutieve plaatsbepaling, die normaal gesproken in stedelijke gebieden voorkomen. De nieuwe techniek is kostenefficiënt in vergelijking met traditionele methoden die veel handmatig werk vereisen en maakt tegelijkertijd een vergelijkbare nauwkeurigheid in het lage-decimeterbereik mogelijk.

Mobiele cartografie in stedelijke gebieden

Mobiele kartering zijn alle technieken om met behulp van een mobiel platform met één of meer sensorsystemen omgevingsdata op te nemen. Een van de meest bekende toepassingen van mobiele kartering is Google Street View, waarbij een auto met een 360°-camera op het dak wordt gebruikt om alle straten van de wereld in kaart te brengen.

Stedelijke gebieden hebben vaak mobiele kartering nodig, maar zijn misschien wel de moeilijkste gebieden om nauwkeurig in kaart te brengen. Om mobiele kartering te laten werken, heeft het systeem een directe zichtlijn met meerdere navigatiesatellieten nodig om altijd de exacte locatie te bepalen. In stedelijke gebieden kan dit een probleem worden omdat hoge gebouwen het signaal kunnen blokkeren, waardoor de gegevens minder nauwkeurig worden.

Dramatische perspectiefverschillen

Om de verkregen gegevens nauwkeuriger te maken, ontwikkelde promovendus Phillipp Fanta-Jende van de Universiteit Twente een algoritme dat gebruik maakt van luchtfoto's - die vaak vrij beschikbaar zijn - om de initiële gegevens te corrigeren. "Een van de grootste problemen die ik in mijn scriptie aanpakte, zijn de dramatische perspectiefverschillen tussen de datasets van luchtfoto's en mobiele kartering", zegt Fanta-Jende. Het algoritme moet objecten - zoals wegmarkeringen - herkennen van bovenaf (luchtfoto's), maar ook op straatniveau (mobiele kaarten). Geïdentificeerde objecten worden gebruikt om duizenden koppelingen tussen de datasets tot stand te brengen die een wiskundige procedure mogelijk maken om de mobiele kaartgegevens te corrigeren.

Het algoritme van Fanta-Jende werkt niet alleen met luchtfoto's die vanuit een rechte hoek zijn gemaakt; het kan ook schuine beelden gebruiken. Dit is vooral nuttig in stedelijke gebieden waar er niet altijd een directe zichtlijn van bovenaf naar de weg is vanwege vegetatie, of waar er helemaal geen duidelijke kenmerken op de weg aanwezig zijn.

Getest in Rotterdam

Data van Rotterdam werden voor zijn onderzoek gebruikt als testgebied, omdat het een typisch stedelijk scenario biedt met een groot aantal hoge gebouwen. In de tests werden fouten tot een meter gecorrigeerd tot een nauwkeurigheid van 10 - 20 centimeter. De nauwkeurigheid werd bevestigd door de algemeen gebruikte technieken die handmatige arbeid vereisen.

 

Figuur 1 Een mobiel karteringstraject in Rotterdam met gemeten grondcontrolepunten voor de validatie van de procedure.

Verdere ontwikkeling

Verdere ontwikkeling van deze techniek vindt plaats bij verbonden ondernemingen als Cyclomedia en Fugro. De werkzaamheden kunnen worden uitgebreid tot ‘real-time’-verwerking en worden gebruikt voor aanverwante gebieden, zoals zelfsturende auto’s of drones.

Phillipp Fanta-Jende is promovendus in de vakgroep Earth Observation Science (EOS) van de. Zijn supervisor is prof.dr.ir. M.G. Vosselman van de Faculteit Geo-Information Science and Earth Observation (ITC). Het onderzoek is gefinancierd door de Dutch Technology Foundation (TTW) en is uitgevoerd in nauwe samenwerking met een gebruikerscommissie bestaande uit bedrijven - CycloMedia, Fugro, Slagboom en Peeters en Topcon - en overheidsinstanties - het Nederlandse Kadaster en Het Waterschapshuis. De verdediging van zijn proefschrift vindt plaats op woensdag 20 november 2019. Een digitale versie van zijn proefschrift, getiteld Position Estimation of Mobile Mapping Imaging Sensors using Aerial Imagery, is op te vragen.

K.W. Wesselink MSc (Kees)
Communicatiemedewerker