Matematisk og statistisk modellering for multi-sensor kartleggingssystemer

Updated and accurate geographic information forms an important basis for emergency preparedness, public managment, planning and decision making. Detailed tecnhical mapping is an integral part of planning and construction of transport systems, building, and other critical public infrastructure. The modern society expects detailed maps to cover "everywhere", including the inside of buildings and complex underground facilities. Modern mapping sensor technology includes, e.g., cameras, laser scanners and ground penetrating radar. Traditionally, such sensors are mounted on some kinematic platform also carrying a navigation system. The navigation system continuously estimates the position and orientation. The traditional approach has several weaknesses. Accuracy depends to a large degree on the availability and quality of the signals from the satellite navigation systems. These are however severly limited in many urban mapping projects, and simply unavailable when operating inside buildings or underground. Many mapping sensors inherently have very good availability and excellent measurement precision. This project aims to find a mathematical and statistical formulation that allows the combination of most collected data in an optimal manner, despite the diversity in characteristics. A joint formulation lays the foundation for objective and automatic algorithms, with great potential for rapid production and massive savings. It is expected that high-quality maps can be generated cost-effectively also for areas with limited or no availability of satellite navigation signals.

Det finnes i dag et rikt utvalg av moderne sensorteknologi for innsamling av data, for eksempel kameraer (farge, infrarøde, hyperspektrale), laserskannere, bakkepenetrerende radar, osv. Tradisjonell kartlegging foregår ved at disse sensorene samler inn data fra en bevegelig plattform (fly, helikopter, bil, menneske, etc.). På plattformen er det montert et navigasjonssystem, vanligvis treghetssensor støttet av satellittnavigasjonssystemer. Som et første steg bestemmes plattformens posisjon og orientering i rommet. Det er flere svakheter ved den eksisterende metodikken. Nøyaktigheten avhenger i stor grad av tilgjengelighet og kvalitet på signalene fra satellittnavigasjonssystemene. I mange infrastrukturprosjekter er signalene ofte helt eller delvis blokkert grunnet høye bygninger og øvrige konstruksjoner, eller ved at man opererer innendørs eller under bakken. Kartleggingssensorene har ofte i seg selv en svært høy presisjon og tilgjengelighet. Det er et betydelig potensial i å utnytte disse sensorene på en mer integrert måte i georefereringen, en såkalt “tilbakekoblingseffekt”. Objektive algoritmer der alle typer sensordata inngår kan i teorien formuleres som et matematisk optimaliseringsproblem. Dette forskningsarbeidet vil ha som formål å formulere en tilstrekkelig god beskrivelse av de stokastiske og funksjonelle sammenhengene, samt identifisere numeriske optimaliseringmetoder for å gjøre dette løsbart i praksis. Valgte metoder må kunne spesifisere løsningens kvalitet, slik at denne kan sammenlignes med formelle kvalitetskrav, bransjestandarder og regelverk.