Im Anlagenbau ist die präzise Ausrichtung von Maschinen und Anlagenkomponenten essenziell. Vermessungsarbeiten wie das Setzen von Bodenmarkierungen erfolgen heute häufig noch manuell und sind entsprechend zeit- und personalintensiv. Gleichzeitig steigen durch immer größere Anlagen und enge Projektzeitpläne die Anforderungen an diese Arbeiten.

Vor diesem Hintergrund wurde die mobile Roboterplattform RITA entwickelt. Der Roboter automatisiert hochpräzise Bodenmarkierungen und ermöglicht DIN-konforme Höhenmessungen direkt auf der Baustelle. Durch eine eigens entwickelte Feinpositionierung in Kombination mit einem Lasertracker erreicht RITA eine Punktgenauigkeit von unter 0,5 mm. Gleichzeitig können bis zu 300 Bodenmarkierungen pro Stunde automatisiert gesetzt werden.

Der Vortrag stellt das Systemkonzept, die technische Umsetzung sowie Praxiserfahrungen aus dem Anlagenbau vor und zeigt auf, welches Potenzial autonome Robotersysteme für die Zukunft der Vermessung bieten.

Die Anforderungen an die präzise Positionierung haben einen neuen Wendepunkt erreicht. Während in der klassischen Geodäsie die absolute Genauigkeit im "Best-Case-Szenario" dominierte, fordern moderne Anwendungen in der Autonomie, Robotik und kritischen Infrastruktur heute eine garantierte Verfügbarkeit und Integrität – auch unter widrigsten Bedingungen. Dieser Vortrag beleuchtet den Paradigmenwechsel von der reinen GNSS-Positionierung hin zu einem holistischen Multi-Sensor-Ansatz. Wir analysieren, wie die intelligente Verknüpfung von GNSS & Korrekturdaten, Inertialsensorik (IMU) und weiteren Perzeptionsdaten in einer modernen Positioning Engine die Basis für resiliente PNT-Systeme schafft. Der Beitrag zeigt auf, wie Trimble durch die Kombination von High-End-Algorithmen und globalen Services die Weichen stellt, um aus reinen Positionsdaten eine verlässliche Entscheidungsgrundlage für sicherheitskritische Anwendungen zu machen.

Die Georeferenzierung ist ein essenzieller Schritt bei der Prozessierung von LiDAR-Daten und ein entscheidender Faktor für die Genauigkeit von LiDAR Punktwolken, und somit für alle nachgelagerten Aufgaben. Während die Punktwolke in der Regel als das Endprodukt einer LiDAR Vermessungsaufgabe betrachtet wird, misst der Laserscanner selbst nur die Entfernung zu einem Ziel und die Richtung des Laserstrahls. Um die Messdaten in ein erdgebundenes Koordinatensystem zu georeferenzieren, ist die Position und Orientierung (also die Trajektorie) des Scanners erforderlich. Die Scanner-Trajektorie wird  aus GNSS (Global Navigation Satellite System) und Trägheitsnavigation sowie möglicherweise ergänzender Sensorik, abhängig von der Anwendung, abgeleitet. In diesem Vortrag werden das Design und die Implementierung einer vollintegrierten Navigations- und Georeferenzierungslösung für die kinematische LiDAR Datenerfassung behandelt, von der Kalibrierung über Verarbeitungsalgorithmen bis hin zur Validierung. Nach einer kurzen technischen Einführung werden verschiedene Fallstudien aus unterschiedlichen Anwendungsbereichen, einschließlich mobiler Vermessung in urbanen Gebieten, luftgestützter Korridorkartierung sowie kombinierter multimodaler Datenerfassungen mit terrestrischen und drohnenbasierten Systemen, präsentiert, um die Leistung dieses Ansatzes zu untersuchen.