Heft 1/2024

Kurzfassung
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Kurzfassung
Präzise Positionierung und Kartenerstellung sind Schlüsseltechnologien für autonome Roboter. Die meisten autonomen und halbautonomen Systeme verwenden ein LiDAR-basiertes Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)-System in Kombination mit MEMS inertialen Messeinheiten (IMU). Wenn LiDAR ausfällt und nur mehr IMU-Daten zur Berechnung des Zustandsvektors des Roboters herangezogen werden, werden Messfehler akkumuliert und die Position des Roboters driftet weg. Nach einigen Sekunden ohne LiDAR-Daten sind LiDAR-inertiale SLAM-Systeme nicht mehr in der Lage, den Scan nach dem Ausfall in der bereits erstellten Karte zu registrieren. In diesem Beitrag wird ein neuartiger Ansatz zur Fusionierung von LiDAR, Inertial- und Rad-Odometrie in einem Faktorgraphen für SLAM vorgestellt. Ein kombiniertes IMU- und Rad-Odometriemodell wird als erste Schätzung für den LiDAR-Scanabgleich und zur Überbrückung von LiDAR-Ausfällen verwendet. Der Algorithmus wird für zwei verschiedene Robotermodelle validiert und getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass mit dem neuen IMU- und Rad-Odometrie-Modell die Lokalisierungsgenauigkeit während LiDAR-Ausfällen verbessert wird. Nach 30 Sekunden ohne LiDAR-Daten können die LiDAR-Punktwolken nach dem Ausfall immer noch zur zuvor erstellten Karte registriert werden.

Abstract
Precise positioning and mapping are key technologies for autonomous robots. Most autonomous and semi-autonomous systems use a LiDAR-focused Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) in combination with MEMS Inertial Measurement Units (IMU). When LiDAR fails and only IMU data are used to compute the state vector of the robot, errors accumulate. After a few seconds without LiDAR data, LiDAR-inertial SLAM systems can no longer register the scan after the outage to the already created map. This paper proposes a novel approach for fusing LiDAR, inertial, and wheel odometry in a factor graph for SLAM. A combined IMU and wheel odometry model is used as an initial guess for LiDAR scan matching and to bridge LiDAR outages. The algorithm is evaluated and tested for two different robot models. The results show that with the proposed IMU and wheel odometry model localization accuracy improves during LiDAR outages. After 30 seconds without LiDAR data, the LiDAR point clouds after the outage can still be matched to the previously created map.

Kurzfassung
Das Herzogtum Kärnten war vor 1918 territorial größer als heute. Nach dem Ende des Ersten Welt-krieges mussten Landesteile abgetreten werden. Die Festlegung der Kärntner Grenze zum südlich angrenzenden Nachbarstaat, dem SHS-Königreich (ab 1929: Jugoslawien), auf der Grundlage des Vertrags von St. Germain-en-Laye (= VSG) (1919) wird aus geodätischer Sicht im Folgenden beschrieben. Dabei soll auch auf die historische Entwicklung eingegangen werden, die mit der Volksabstimmung im Jahr 1920 und der Klärung über den Grenzverlauf im südöstlichen Kärnten (Zone A) endete. Ebenso werden die damals zur Verfügung gestandene Vermessungs- und Auswerte-Einrichtungen dargestellt.

Abstract
The Duchy of Carinthia was larger before 1918. After the end of World War 1, various parts of the country had to be ceded. The determination of the Carinthian border to the neighbor state to the south on the basis of the Treaty of St. Germain-en-Laye (VSG) is described below from a geodetic point of view. The historical development that ended with the referendum in 1920 and the clarifica-tion of the course of the border in the Klagenfurt section should also be discussed. The measuring and evaluation equipment that was available at the time is also presented.

Kurzfassung
100 Jahre sind seit der Mission des Militärgeographischen Instituts nach Brasilien unter Arthur Freiherr von Hübl vergangen. Immer noch werden die Leistungen der österreichischen Offiziere für Bildflug, Kartierung und Druck der topographischen Karte 1:50 000 des Bundesdistrikts von Rio de Janeiro und bei der Ausbildung brasilianischer Militärgeographen durch Festschriften, Orden und Gedenkveranstaltungen gewürdigt.

Abstract
100 years have passed since the mission of the Military Geographical Institute to Brazil under Arthur Baron Hübl. The achievements of the Austrian officers in aerial photography, mapping and printing the 1:50 000 topographic map of the federal district of Rio de Janeiro and in the training of Brazilian military geographers are still recognized through publications, medals and commemorative events.