AIDigi+

Wir digitalisieren die 3D-Umgebung als systematischen und ganzheitlichen Ansatz durch den gesamten digitalen End-to-End-Prozess.

Hero Illustration
Editor

Benutzerdefiniertes Framework

Alles ist übersichtlich in Sass organisiert und wurde stark auf Performance ausgerichtet.

AICab Robotics Produktserie

AICab - die Roboterlösung für Digitalisierung und Logistik

AICab

We create future AI based Intelligent Systems

Munich Agile Concept (MAGIC) approach derived from the shape of DevOps infinity loop model which consists of 6 levels

-

MAGICLOOP©

SW Modul MAGICLOOP©

MAGICLOOP© Phases

  • With MAGICLOOP© the right data can be made available or found quickly for each phase of the MAGIC model.
  • With MAGICLOOP© all six phases of the MAGIC Model can be run through.
  • With MAGICLOOP©, all requirements, functions, architectures, and the validation of an intelligent system can be mapped cleanly and consistently.
  • MAGICLOOP© offers a continuous workflow for the development of a closed loop-based approach for intelligent systems.
  • MAGICLOOP© offers a role-based use and application for all process partners involved for interdisciplinary product development.
  • With MAGICLOOP©, development processes can be supported with different views.

Future sustainable Green Product Development

-

GreenMagic©-Platform

Übersicht - Digitale Produkte, Module und Dienstleistungen

Wir bieten End-To-End 3D digitale und nachhaltige Lösungen für Smart Virtual Globe und City Solutions an.

SW Modul 1

DX-DataManager

Der DX-DataManager mit einem integrierten Daten Lifecycle Managment System für eine durchgängige und transparente Nutzung und Speicherung der oben genannte Daten. Hierzu können die Kunden auf ein UserManagement System mit Vergabe von Rollen arbeiten.

SW Modul 2

DX-3DCityMap

Das Modul DX-3DCityMap kann aus den digital verfügbaren Daten 3D-Modelle (druckfähige digitale Dateien) als 3D-Modell darstellen. Das 3D-Modell besteht aus einem für den 3D-CityModell aufbereiteten digitalen Datensatz mit oder ohne Georeferenzierung.

SW Modul 3

DX-3DPointCloud

Im Wesentlichen ist eine Punktwolke eine dichte Gruppe von 3D-Punkten, die ein Objekt digital rekonstruieren. Jeder Punkt enthält Messungen und physikalische Informationen über jeden Teil des gemessenen Objekts. Diese Informationen können dann für Bau- oder Designzwecke verwendet werden.

SW Modul 4

DX-3DScanning

Wie bieten Lösungen für den gesamte Scan-Vorgang von der Planungsphase bis hin zum fertigen 3D Model. Die erste Reflektion wird First-Pulse genannt, die letzte Last-Pulse. Für jede Reflektion (Messpunkt) werden 3D-Koordinaten berechnet.

SW Modul 5

DX-DataSets (CV)

Deep Learning führte das Konzept des End-to-End-Lernens ein, bei dem der Maschine einfach ein Datensatz von Bildern gegeben wird, die mit den Objektklassen, die in jedem Bild vorhanden sind, beschriftet wurden.

Module 1 - DX-DataManager

Integriertes Daten Lifecycle Management System mit DX-DataManager

Der DX-DataManager verfügt über eine rollenbasierte Nutzung und Rechtemanagment der Daten über das gesamt Projekt Management.

Der DX-DataManager verfügt über ein User-Management für unterschiedlicher Nutzer Rollen wie Editor, Vier und Administrator.

Der DX-DataManager verfügt über die Integration von Projektrelevanten Daten Informationen mit unterschiedlichen Data Items und Properties.

Der DX-DataManager verfügt über integrierte 3DStadtmodelle mit der Darstellung der 3D Daten.

Der DX-DataManager verfügt über Funktionalitäten für die Integration von Punktewolken und City GML Daten.

Module 2 - DX-3DCityMap

Visualisierungslösungen auf Basis DX-3DCityMap

Das Modul DX-3DCityMap kann aus den digital verfügbaren Daten 3D-Modelle (druckfähige digitale Dateien) als 3D-Modell darstellen. Das 3D-Modell besteht aus einem für den 3D-CityModell aufbereiteten digitalen Datensatz mit oder ohne Georeferenzierung.

Die 3D-Gebäudemodelle bieten dreidimensionale Gebäudeinformationen in verschiedenen Detaillierungsstufen (Level of Detail, LoD), basierend auf den Gebäudegrundrissen und Gebäudehöhen aus Laserscanning-Daten, 3D Gebäudemessung sowie dem luftbildbasierten digitalen Oberflächenmodell.

Als Grundlage für die Modellierung dienen die Gebäudegrundrisse und die Daten aus Airborne Laserscanning. Die mittlere Gebäudehöhe berechnet sich hauptsächlich aus den Laserscanning-Daten. Dachformen werden bei der Modellierung nicht berücksichtigt, jedes Gebäude erhält ein Flachdach. Auf Wunsch können diese Daten gekauft werden.

Module 3 - DX-3DPointCloud

Visualisierungslösungen auf Basis DX-3DPointCloud

Was ist eine Punktwolke? Im Wesentlichen ist eine Punktwolke eine dichte Gruppe von 3D-Punkten, die ein Objekt digital rekonstruieren. Jeder Punkt enthält Messungen und physikalische Informationen über jeden Teil des gemessenen Objekts. Diese Informationen können dann für Bau- oder Designzwecke verwendet werden.

Computer sind nicht intelligent genug, um die Objekte zu erkennen, die von Lasern gescannt werden. Menschen werden immer noch benötigt, um die verschiedenen Teile des zu modellierenden Objekts zu identifizieren.

Dieser Teil des Prozesses sollte jedoch nicht zu lange dauern. Mit einer so detaillierten Karte eines Objekts ist es nicht schwer zu identifizieren, was was ist.

Modul 4 - DX-3DScanning

Visualisierungslösungen auf Basis DX-3DScanning

Mithilfe mobile Scanning mit einem Laserscanner wird die Gebäude oder Hallenoberfläche mit einem Laserstrahl abgetastet. Der Laserstrahl kann einfach oder mehrfach reflektiert werden. Eine mehrfache Reflektion findet z.B. an Wänden statt.

Wie bieten Lösungen für den gesamten Scan-Vorgang von der Planungsphase bis hin zum fertigen 3D Model. Die erste Reflektion wird First-Pulse genannt, die letzte Last-Pulse. Für jede Reflektion (Messpunkt) werden 3D-Koordinaten berechnet.

Die 3D-Gebäudemodelle bieten dreidimensionale Gebäude-informationen in verschiedenen Detaillierungsstufen (Level of Detail, LoD), basierend auf den Gebäudegrundrissen und Gebäudehöhen aus Laserscanning-Daten, 3D Gebäudemessung sowie dem luftbildbasierten Digitalen Oberflächenmodell.

Als Grundlage für die Modellierung dienen die Gebäudegrundrisse und die Daten aus dem Laserscanner. Die mittlere Gebäudehöhe berechnet sich hauptsächlich aus den Laserscanning-Daten.

Modul 5 - DX-DataSets (CV)

Visualisierungslösungen auf Basis DataSets (CV)

Deep Learning führte das Konzept des End-to-End-Lernens ein, bei dem der Maschine einfach ein Datensatz von Bildern gegeben wird, welcher mit den Objektklassen, die in jedem Bild vorhanden sind, beschriftet wurden.

Dabei wird ein DL-Modell mit den gegebenen Daten "trainiert", wobei die neuronalen Netze die zugrundeliegenden Muster in den Bildklassen entdecken und automatisch die beschreibendsten und auffälligsten Merkmale in Bezug auf jede spezifische Objektklasse für jedes Objekt herausarbeiten.

Mit allen modernen CV-Ansätzen, die diese Methodik verwenden, hat sich der Arbeitsablauf des CV-Ingenieurs dramatisch verändert, wobei das Wissen und die Erfahrung bei der Extraktion von handgefertigten Merkmalen durch Wissen und Erfahrung bei der Iteration durch Deep-Learning-Architekturen ersetzt wurde.

AICab Robotics Produktserie

Basismodell

AICab Basic

AICab ist der mobile Roboter (AMR) für Fertigungs- und Logistikanwendungen.

Erweiterungsmodell

AICab Digitization

Die Erweiterung des Basismodells für Ihre schnelle digitale Bestandsdokumentation

AICab Basic

Der Basisroboter für Ihre Logistikanwendungen

AICab ist der mobile Roboter (AMR) für Fertigungs- und Logistikanwendungen. Er verfügt über ein industrietaugliches Gehäuse, omnidirektionale Mobilität und ein kompaktes Design für den Einsatz in jeder Umgebung. AICab verfügt über zwei Optionen für die Tragfähigkeit 10 kg und 20 kg und ist damit bereit, das zu bewegen, was Sie bewegen müssen. Dank seiner Omnidirektionalität kann der AICab in jeder beliebigen Ausrichtung an eine Maschine andocken; und Sie müssen sich nicht zwischen Geschwindigkeit und Präzision entscheiden. Die sicheren und leistungsstarken Batterien des AICab halten ihn auch an den längsten Arbeitstagen in Bewegung.

AICab Digitization

Die Erweiterung für digitale Bestandsdokumentation

Die Erfassung der 2D und 3D-Bestandsdokumentation erforderte bislang eine Stunde oder mehr an Kameras, Scans. Aber mit dem AICab Indoor-Mobile-Scanner können Sie alle benötigten Details in etwa einem Zehntel der Zeit erfassen. Dieses mobile Mapping-System für den Innenbereich liefert schneller bessere Daten und gewährleistet präziseste Messungen, wo immer Sie sie benötigen.

Höhere Produktivität

Unterstützt schnelleres und intelligenteres Arbeiten durch bessere Erfassungsdatenqualität und erheblich reduzierten Arbeitsaufwand vor Ort und bei der Bearbeitung

Maximiert die Produktivität durch Erfassen von 3D-Daten zur Bestandsdokumentation während der Gebäudebegehung

Schnelle Einarbeitung und einfache Bedienung durch die aktive Nutzung von AICab

Mehr Effizienz

Kompromisslose Datenqualität von Bildern und Messgenauigkeit durch Optionen zu mobiler Datenerfassung und statischem Laserscannen in ein und demselben Gerät

Komplexe Erfassung großer Umgebungen sind innerhalb von 10 Minuten fertiggestellt