Spatial AI erstellt 3D Lagebilder für autonome Navigation ohne GPS

Ein Team aus Forschenden der Technischen Universität München hat eine Software entwickelt, die aus Bildern, Videos und Kartenmaterial in Echtzeit dreidimensionale Modelle der Umgebung erstellt. Die Spatial AI der Firma SE3 Labs wird bereits in Projekten der Bundeswehr eingesetzt und soll autonomen Systemen helfen, sich auch in Gebieten ohne GPS Signal zu orientieren.

Von der Kletterhalle zum Forschungsprojekt

Die Beteiligten bringen akademische Erfahrung aus der Bildverarbeitung und Künstlichen Intelligenz mit. Daniel Cremers, Professor an der Technischen Universität München, lernte Lukas Köstler in einer Kletterhalle kennen. Kurz darauf begann Köstler als Doktorand am Lehrstuhl von Cremers zu forschen. Später stieß Simon Klenk hinzu. Aus dieser Zusammenarbeit entstand das Unternehmen SE3 Labs, das Unterstützung von UnternehmerTUM und den TUM Venture Labs erhält.

Wie die Technologie funktioniert

Die Software verarbeitet Sensordaten in Echtzeit zu einem kontinuierlich aktualisierten 3D Modell der Umgebung. Geländeprofile, Höhenunterschiede und relevante Objekte werden erfasst und örtlich zugeordnet. Nach Angaben der Entwickler kombinieren sie dabei Methoden aus der Arbeit mit großen Sprachmodellen und Verfahren der Computer Vision, sodass Nutzerinnen und Nutzer räumliche Daten abfragen können ähnlich wie bei einem Chatbot.

Als Anwendungsbeispiele nennen die Entwickler Fragen, die sich anhand des digitalen Abbilds beantworten lassen, etwa wie viele Solarmodule auf vorhandenen Dächern Platz fänden oder wie viele Parkplätze in einem Stadtviertel verfügbar sind.

Anwendungen in Krisen und bei militärischen Einsätzen

Die Entwickler betonen, dass die Technologie besonders in Situationen nützlich ist, in denen aktuelle Informationen über die Umgebung entscheidend sind. In Krisen und Kriegsgebieten, so die Darstellung von SE3 Labs, sind GPS Signale oft nicht verfügbar. Das Navigationssystem soll in solchen Fällen eine präzise autonome Orientierung ermöglichen, indem es fortlaufend ein eigenes räumliches Lagebild erstellt und Veränderungen im Gelände in Echtzeit berücksichtigt.

Auf Basis dieses Lagebilds lässt sich demnach klären, wie viele bestimmte Objekte in einem Gebiet vorhanden sind, welche Straßen befahrbar sind und wo sich Umgebungen seit vorherigen Erfassungen verändert haben. Die Entwickler sehen Einsatzmöglichkeiten unter anderem in Verteidigung und Sicherheit, bei Smart Infrastructure, im Bauwesen und in der Industrie.

Ausblick

Die Gründer von SE3 Labs verfolgen das Ziel, Maschinen ein tieferes räumliches Verständnis ihrer Umgebung zu vermitteln, damit autonome Systeme selbstständig agieren können. Welche Reichweite und welche Grenzen die Technologie in der Praxis hat, lässt sich anhand der vorliegenden Angaben nur eingeschränkt beurteilen. Erste Anwendungen bei der Bundeswehr zeigen jedoch, dass die Verbindung von visuellen Daten und räumlicher Modellierung für bestimmte Einsatzszenarien an Bedeutung gewinnt.

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