HN Ausgaben wählen
- HN 131 (17)
- HN 130 (10)
- HN 129 (8)
- HN 128 (10)
- HN 127 (6)
- HN 126 (10)
- HN 125 (11)
- HN 124 (8)
- HN 123 (10)
- HN 122 (9)
- HN 121 (10)
- HN 120 (7)
- HN 119 (10)
- HN 118 (7)
- HN 117 (10)
- HN 116 (14)
- HN 115 (10)
- HN 114 (6)
- HN 113 (10)
- HN 112 (7)
- HN 111 (9)
- HN 110 (9)
- HN 109 (11)
- HN 108 (8)
- HN 107 (9)
- HN 106 (7)
- HN 105 (14)
- HN 104 (6)
- HN 103 (11)
- HN 102 (8)
- HN 101 (9)
- HN 100 (13)
- HN 097 (1)
»Der Digital Twin of the Navigable Waters ist ein erreichbares Zwischenziel«
Bereits im Jahr 2016 hat Mathias Jonas den Hydrographischen Nachrichten ein Interview gegeben. Damals war er noch Vizepräsident des BSH. Wenig später wurde er zum Generalsekretär der IHO gewählt. Im Mai dieses Jahres wurde er für weitere drei Jahre im Amt bestätigt. Im Wissenschaftsgespräch erläutert Mathias Jonas, warum die IHO ihre Arbeit für dieses Jahr unter das Motto »Hydrography – underpinning the digital twin of the ocean« gestellt hat. Und er spricht über sein geändertes Verständnis von Hydrographie und über neue Aufgaben für Hydrographische Dienste.
Geoinformationssystem | digitaler Zwilling | Taxonomie | Standardisierung | S-100 | Hydrographie
Mathias Jonas already gave an interview to Hydrographische Nachrichten in 2016. At that time, he was Vice President of the BSH. A short time later, he was elected Secretary General of the IHO. In May of this year, he was confirmed in office for another three years. In the interview, Mathias Jonas explains why the IHO has chosen the motto »Hydrography – underpinning the digital twin of the ocean« for its work this year. And he talks about his changed understanding of hydrography and about new tasks for Hydrographic Offices.
geoinformation system | digital twin | taxonomy | standardisation | S-100 | hydrography
- Ausgabe: HN 126, Seite 6–13
- DOI: 10.23784/HN126-01
- Autor/en: Mathias Jonas, Lars Schiller
Autonomy enables German survey companies to leverage opportunities from offshore wind
In the next few years, a lot of work awaits hydrographers in connection with offshore wind. But resources are limited. Therefore, more autonomy and digitalisation must enter the surveying practice. Autonomous platforms such as uncrewed surface vessels (USVs) with intelligent multibeam systems can collect data faster. Meanwhile, experts can take care of multiple projects at the same time and deal with the really tough decisions they are trained to make.
autonomy level | Autonomy Engine | Mantas T12 | USV | Survey-as-a-Service | offshore wind
In den nächsten Jahren wartet viel Arbeit auf Hydrographen im Zusammenhang mit Offshore-Wind. Doch die Ressourcen sind begrenzt. Daher müssen mehr Autonomie und Digitalisierung in die Vermessungspraxis einziehen. Mit autonomen Plattformen wie besatzungslosen Oberflächenfahrzeugen (USV) mit intelligenten Fächerecholoten können Daten schneller erfasst werden. Währenddessen können sich die Experten um mehrere Projekte gleichzeitig kümmern und sich mit den wirklich schwierigen Entscheidungen beschäftigen, für die sie ausgebildet sind.
Autonomiegrad | Autonomy Engine | Mantas T12 | USV | Vermessung als Dienstleistung | Offshore-Wind
- Ausgabe: HN 125, Seite 71–74
- DOI: 10.23784/HN125-11
- Autor/en: Sören Themann, Daniel Esser
Subsea positioning using camera systems
Determining the position of structures (assets) on the seabed accurately and robustly is challenging. Typically used land-based techniques such as satellite-based positioning are not available subsea due to the attenuation of radio waves in water. Visual navigation is challenging due to the lack of natural light and limited visibility. Conventional subsea positioning therefore uses acoustic techniques such as long baseline (LBL) or ultra-short baseline (USBL) positioning, with an acoustic beacon mounted on the asset. The high pressure at depth means that this hardware is heavy, bulky and expensive. Furthermore, removing the beacon after the asset was installed adds risks and complexity to the asset positioning process. To reduce the risk in subsea asset installations, Fugro developed a touchless, camera-based approach to subsea positioning: QuickVision. By combining an accurate camera system with calibrated pattern targets, this unique approach enables quicker and safer operations in a difficult environment.
QuickVision | camera system | structure from motion – SfM | V-SLAM | intelligent camera
Die genaue und zuverlässige Bestimmung der Position von Strukturen (Anlagen) auf dem Meeresboden ist eine Herausforderung. Typische landgestützte Verfahren wie die satellitengestützte Ortung sind aufgrund der Dämpfung von Funkwellen unter Wasser nicht verfügbar. Die visuelle Navigation ist aufgrund des fehlenden natürlichen Lichts und der eingeschränkten Sicht schwierig. Für die herkömmliche Unter-Wasser-Ortung werden daher akustische Verfahren wie die Long-Baseline-Ortnug (LBL) oder Ultra-Short-Baseline-Ortung (USBL) eingesetzt, bei der eine akustische Bake am Objekt angebracht wird. Aufgrund des hohen Drucks in der Tiefe ist diese Hardware schwer, sperrig und teuer. Darüber hinaus birgt das Entfernen der Bake nach der Installation der Anlage zusätzliche Risiken und macht das Verfahren zur Positionierung der Anlage komplizierter. Um das Risiko bei der Installation von Unter-Wasser-Anlagen zu verringern, hat Fugro einen berührungslosen, kamerabasierten Ansatz zur Unter-Wasser-Positionierung entwickelt: QuickVision. Durch die Kombination eines präzisen Kamerasystems mit kalibrierten Zielmustern ermöglicht dieser einzigartige Ansatz einen schnelleren und sichereren Betrieb in einer schwierigen Umgebung.
QuickVision | Kamerasystem | Structure-from-Motion – SfM | V-SLAM | intelligente Kamera
- Ausgabe: HN 125, Seite 66–70
- DOI: 10.23784/HN125-10
- Autor/en: Merlijn van Deen
Positioning robotic systems under ice
A summary of challenges and potential ways forward
Determining the position of underwater vehicles is crucial to any operation underneath the water. But when remotely operated vehicles (ROV) and autonomous underwater vehicles (AUV) venture underneath the frozen surface of polar waters, the knowledge of their position becomes absolutely crucial. Not only because any observation is only worth half as much if you do not know where it was taken, but particularly because underneath ice cover knowing its position is crucial for a robotic vehicle to be able to travel back to a spot where it can get recovered from underneath the icy blanket. However, in the under-ice environment, many factors make position estimation significantly more difficult. These challenges and potential solutions will be summarised in the following.
autonomous vehicles | under-ice operation | acoustics | positioning | vehicle navigation
Die Bestimmung der Position von Unter-Wasser-Fahrzeugen ist für jeden Einsatz unter Wasser entscheidend. Aber wenn sich ferngesteuerte Fahrzeuge (ROV) und autonome Unter-Wasser-Fahrzeuge (AUV) unter die gefrorene Oberfläche der polaren Gewässer wagen, ist die Kenntnis ihrer Position absolut entscheidend. Nicht nur, weil jede Beobachtung nur halb so viel wert ist, wenn man nicht weiß, wo sie gemacht wurde, sondern vor allem, weil unter der Eisdecke die Kenntnis der Position entscheidend dafür ist, dass ein Roboterfahrzeug zu einer Stelle zurückkehren kann, an der es aus der Eisdecke geborgen werden kann. Unter der Eisdecke erschweren jedoch viele Faktoren die Positionsbestimmung erheblich. Diese Herausforderungen und mögliche Lösungen werden im Folgenden zusammengefasst.
autonome Fahrzeuge | Unter-Eis-Einsatz | Akustik | Positionierung | Fahrzeugnavigation
- Ausgabe: HN 125, Seite 60–65
- DOI: 10.23784/HN125-09
- Autor/en: Christian Katlein
Autonome Unter-Wasser-Fahrzeuge für das hydrographische Monitoring von kritischen Infrastrukturen
Pipelines stellen wichtige Versorgungsleitungen dar, die Energieträger über weite Strecken transportieren und Länder miteinander verbinden. Ein regelmäßiges Monitoring und rechtzeitige Detektion kleinerer Schäden verhindern größere Unfälle mit gravierenden Folgen für Mensch und Umwelt. Dafür stellen AUVs (Autonomous Underwater Vehicles) inzwischen eine effiziente Erweiterung in der Hydrographie dar, da sie wirtschaftlich effizient und hochpräzise akustische, optische und elektromagnetische Sensordaten aus unmittelbarer Nähe der Pipeline aufnehmen können. In dem vom BMWK geförderten Forschungsprojekt CIAM werden Navigation, Objekterkennung und Autonomiegrad in einem Konsortium von neun Partnern aus Wissenschaft und Industrie weiterentwickelt.
AUV | ROS-Framework | Autonomiegrad | Objekterkennung | Pipelineinspektion | Imaging-Sonar | SLAM
Pipelines are important supply lines that transport energy sources over long distances and connect countries with each other. Regular monitoring and timely detection of minor damage prevent major accidents with serious consequences for people and the environment. To this end, AUVs (autonomous underwater vehicles) are now an efficient extension in hydrography, as they can record economically efficient and highly precise acoustic, optical and electromagnetic sensor data from the immediate vicinity of the pipeline. In the CIAM research project funded by the BMWK, navigation, object detection and the level of autonomy are being further developed in a consortium of nine partners from science and industry.
AUV | ROS framework | autonomy level | object detection | pipeline inspection | imaging sonar | SLAM
- Ausgabe: HN 125, Seite 54–59
- DOI: 10.23784/HN124-08
- Autor/en: Niklas-Maximilian Schild, Lukas Klatt, Markus Kraft, Harald Sternberg
