@inproceedings{FiebelkornKugelGuentheretal.2025, author = {Fiebelkorn, Richard and Kugel, Rafael and G{\"u}nther, Norman and Reiff-Stephan, J{\"o}rg}, title = {Predictive Maintenance in der Baumpflege - TreeAngel}, series = {Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter}, booktitle = {Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter}, editor = {Reiff-Stephan, J{\"o}rg and J{\"a}kel, Jens and Reichelt, Dirk}, publisher = {Hochschule f{\"u}r Technik, Wirtschaft und Kultur}, address = {Leipzig}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20193}, pages = {251 -- 259}, year = {2025}, abstract = {Die Gew{\"a}hrleistung der Verkehrssicherheit von B{\"a}umen stellt eine zentrale Herausforderung f{\"u}r St{\"a}dte und Gemeinden dar. Traditionelle, manuelle Inspektionsmethoden sind zeit- und ressourcenintensiv sowie anf{\"a}llig f{\"u}r menschliche Fehler. Der folgende Artikel pr{\"a}sentiert ein innovatives System zur automatisierten Baumzustandsbewertung, welches moderne Kameratechnologien und K{\"u}nstliche Intelligenz (KI) nutzt. Im Rahmen einer Machbarkeitsstudie wurden Bilddaten, welche durch verschiedene Kamerasysteme erzeugt wurden, analysiert. Basierend auf diesen Daten wurde ein YOLOv8-Modell trainiert, welches eine pr{\"a}zise Detektion von B{\"a}umen und Sch{\"a}den, wie beispielsweise Totholz, erm{\"o}glicht. Die Ergebnisse des vorgestellten Prototypensystems sind vielversprechend hinsichtlich Genauigkeit und Effizienz. Es zeigt das Potenzial, manuelle Inspektionen durch automatisierte Verfahren zu erg{\"a}nzen oder zu ersetzen. Die pr{\"a}sentierten Resultate legen den Grundstein f{\"u}r nachhaltige und skalierbare Ans{\"a}tze in der Baumpflege und k{\"o}nnen zur Steigerung der {\"o}ffentlichen Sicherheit und Effizienz im urbanen Management beitragen.}, language = {de} } @inproceedings{FiebelkornKugelGuentheretal.2025, author = {Fiebelkorn, Richard and Kugel, Rafael and G{\"u}nther, Norman and Reiff-Stephan, J{\"o}rg}, title = {Predictive Maintenance in Tree Care - TreeAngel}, series = {Wildauer Konferenz f{\"u}r K{\"u}nstliche Intelligenz 2025 (WiKKI25)}, booktitle = {Wildauer Konferenz f{\"u}r K{\"u}nstliche Intelligenz 2025 (WiKKI25)}, editor = {Reiff-Stephan, J{\"o}rg and Beuster, Anja}, publisher = {TIB Open Publishing}, address = {Hannover}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20801}, year = {2025}, abstract = {Ensuring the traffic safety of trees poses a significant challenge for urban authorities. Conventional manual inspection methods are both time-consuming and resource-intensive, and they are subject to human error. The following paper presents an innovative system for automated tree condition assessment using modern camera technologies and artificial intelligence (AI). As part of a feasibility study, image data generated by various camera systems was analyzed. Based on this data, a YOLOv8 model was trained, which enables precise detection of trees and damage, such as deadwood. The results of the prototype system presented are promising in terms of accuracy and efficiency, suggesting the potential to supplement or replace manual spections with automated procedures. The results of this study lay the foundation for sustainable and scalable approaches in tree care and can contribute to increasing public safety and efficiency in urban management.}, language = {en} } @inproceedings{KupperFiebelkornStolpmannetal.2026, author = {Kupper, Stefan and Fiebelkorn, Richard and Stolpmann, Alexander and Reiff-Stephan, J{\"o}rg}, title = {Robuste Lokalisierung und Pfadplanung auf verschiedenen Gr{\"o}ßenskalen durch fraktale Landmarken}, series = {Tagungsband AALE 2026: Mechatronische Systeme f{\"u}r die Automatisierung: Fortschritt durch Pr{\"a}zision und Qualit{\"a}t}, booktitle = {Tagungsband AALE 2026: Mechatronische Systeme f{\"u}r die Automatisierung: Fortschritt durch Pr{\"a}zision und Qualit{\"a}t}, publisher = {Hochschule f{\"u}r Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:526-opus4-21370}, pages = {1 -- 10}, year = {2026}, abstract = {In diesem Beitrag wird der Einsatz fraktaler Landmarken zur kamerabasierten Bestimmung von Position und Orientierung einer autonomen robotischen Plattform untersucht. Die Plattform wird dabei innerhalb eines digitalen Zwillings in einem realit{\"a}tsnahen Szenario simuliert. Ziel ist die robuste und wiederholgenaue Verfolgung einer vom Anwender vorgegebenen Referenztrajektorie. Die in dieser Arbeit genutzen fraktalen Landmarken erm{\"o}glichen durch ihre multiskalige Struktur eine zuverl{\"a}ssige Detektion und Posenbestimmung {\"u}ber einen großen Entfernungsbereich hinweg und adressieren damit die Skalierungsprobleme konventioneller Landmarken. In Kombination mit einer splinebasierten Pfadplanung und einer echtzeitf{\"a}higen Simulation werden die Auswirkungen der Landmarkengeometrie, der Pfadf{\"u}hrung sowie von Bildrauschen auf die Lokalisierungsgenauigkeit analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass der vorgestellte Ansatz eine stabile Posenbestimmung entlang der geplanten Trajektorie erlaubt und sich insbesondere f{\"u}r Anwendungen mit variierenden Arbeitsabst{\"a}nden eignet.}, language = {de} }