Wahrnehmungssysteme versagen bei widrigem Wetter, Staub und unter anderen extremen Umwelteinflüssen. Unser System ermöglicht präzise Lokalisierung und Kartierung auch wenn keine GPS Signale verfügbar sind und ermöglicht den kontinuierlichen Betrieb, wenn herkömmliche Systeme versagen.
Wir gewährleisten zuverlässige Positionsbestimmung bei Staub, Nebel und extremen Wetterbedingungen. Unser System ist vollständig kompatibel mit gängigen Radarsensoren. Unsere Lösung nutzt die inhärente Widerstandsfähigkeit von Radarsensoren, um kontinuierliche Lokalisierung zu ermöglichen, wenn Kamera-basierte Systeme versagen.
LiDAR Sensoren erfassen konsistente räumliche Strukturen unabhängig von Lichtverhältnissen. Unser System rekonstruiert genaue Geometrie aus spärlichen oder degradierten Signalen und ermöglicht hochpräzise Kartierung in Umgebungen mit geringer Sicht und verrauschten Signalen.
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Unsere Entwickler und Berater haben bereits die Gegenwart und Zukunft der Robotik mitgestaltet.
Bewährte Expertise in Wahrnehmung unter extremen und degradierten Umgebungen
Mitgründer, Produkt & Systeme
Arbeitete am großflächigen Einsatz von Wahrnehmungssystemen für autonomes Fahren bei CARIAD (Volkswagen Group). Schloss seine Promotionsforschung in Radar-Lokalisierung und -Kartierung für raue Umgebungen ab.
Mitgründer, Architektur & Engineering
Forschung und Entwicklung in Sensorfusion für Robotik und autonome Systeme in Wissenschaft und Industrie. Erfahren in abgeschlossener Promotionsforschung in Robotik und Sensorfusion für widrige Wetterbedingungen.
Anerkannte Führungspersönlichkeiten, die die moderne mobile Robotik prägen
SLAM & mobile Robotik · Universität Bonn
Gründer von PhenoInspect und weltweit führender Professor für SLAM, Photogrammetrie und probabilistische Robotik. Seine Arbeit definiert moderne Ansätze für autonome Navigation und Kartierung.
3D-Wahrnehmung & Robotik · Universität Würzburg
Lehrstuhl für Robotik an der Universität Würzburg. Experte für 3D-Laserscanning, Mobile Mapping und Wahrnehmungssysteme für Bau- und Bergbauumgebungen.
Radar-Wahrnehmung
Führende Stimme im radarbasierten Szenenverständnis für autonomes Fahren bei CARIAD (Volkswagen Group). Verbessert Szeneninterpretation von autonomen Systeme durch die Verwendung von Radarsensoren.
Mobile Robotik · TH Nürnberg
Gründer von EduArt Robotik, Organisator des deutschen RoboCup und Professor für mobile Robotik an der TH Nürnberg. Spezialist für Multi-Sensor-Wahrnehmung, Navigation und im Feld eingesetzte autonome Systeme.
