Ihre Anlagen, Roboter und Sensoren erzeugen täglich wertvolle Daten. Hackl Engineering entwickelt die Software, Datenpipelines und Prüfprozesse, die daraus belastbare Entscheidungen machen — termingerecht, dokumentiert und anschlussfähig an Ihre bestehende Systemlandschaft.
Im Fokus: Punktwolken
Zwischen Rohdaten und einer belastbaren Entscheidung liegen Kalibrierung, Verarbeitung, Transformation und Validierung. Genau dort setzt Hackl Engineering an — mit kundenspezifischen Workflows, die Ihre Sensor-, Bild- und 3D-Daten für Navigation, Analyse, Automatisierung, Simulation und KI nutzbar machen.
Jede Leistung beantwortet eine Frage, die in Industrieprojekten wirklich gestellt wird: Wie kommen die Daten zuverlässig rein? Wie werden sie nutzbar? Und worauf können Sie Ihre Entscheidung stützen?
Erfassungsprozesse, die ohne Stillstand funktionieren: Konzeption und Automatisierung sensorbasierter Datenaufnahme mit Drohnen, mobilen Robotern und stationärer Sensorik — inklusive Erfassungsplanung, Abdeckungs- und Vollständigkeitsanalyse und reproduzierbarer Abläufe für wiederkehrende Messkampagnen.
Schluss mit manueller Datenaufbereitung: automatisierte Pipelines für Punktwolken, CAD- und Sensordaten — Transformation, Formatkonvertierung (PLY, LAS, LAZ, E57), Qualitätsprüfung und Auswertungstools, die sich in Ihre bestehende Softwarelandschaft einfügen.
Damit Ihre mobilen Roboter dort ankommen, wo sie sollen: Aufbereitung navigationsrelevanter Karten- und Sensordaten, Integration von LiDAR, Kamera und Odometrie sowie objektive Bewertung von Systemverhalten und Prozessrobustheit — vor dem Rollout, nicht danach.
Unabhängige Zahlen statt Herstellerversprechen: Kalibrierungen, Sensorvergleiche, Genauigkeits- und Synchronisationsprüfungen — strukturiert ausgewertet und so dokumentiert, dass Technik, Qualitätssicherung und Einkauf dieselbe Entscheidungsgrundlage haben.
Aus Bildern und Punktwolken werden verwertbare Informationen: Objekterkennung, YOLO-basierte Bildanalyse, OCR-Extraktion und Modellvalidierung — von der Trainingsdatenaufbereitung bis zur Integration der Ergebnisse in Ihre technischen Workflows.
Testen Sie, bevor Sie investieren: Roboter- und Umgebungsmodelle aus CAD- und Punktwolkendaten, eingebettet in NVIDIA Isaac Sim — für synthetische Trainingsdaten, virtuelle Inbetriebnahme und belastbare Aussagen vor dem physischen Aufbau.
Reale Systeme, reale Daten, reale Umgebungen — von der virtuellen Fabrik über autonome Erfassungsroboter bis zur Roboterzelle in der Simulation.
Industrieprojekte beginnen selten mit einer Technologie — sondern mit einem Engpass: Daten, die nicht nutzbar sind. Systeme, die nicht bewertet sind. Prozesse, die nicht automatisiert sind. Finden Sie Ihre Aufgabenstellung — nach Themen filterbar.
Kundennamen und vertrauliche Details bleiben geschützt — die technische Substanz nicht. Jedes Beispiel steht für eine real umgesetzte Engineering-Aufgabe.
Software zur Erstellung und Aufbereitung navigationsrelevanter Kartendaten für autonome mobile Roboter — Datenstruktur, Kartenlogik, Auswertung und technische Nutzbarkeit für nachgelagerte Navigationsprozesse.
Tool zur Transformation und Validierung räumlicher Koordinaten zwischen unterschiedlichen Bezugssystemen im industriellen Anlagenkontext.
Durchführung und Dokumentation einer Kamerakalibrierung inklusive Intrinsics-/Extrinsics-Bestimmung, Testaufbau, Auswertung und technischer Ergebnisdokumentation.
Aufbereitung von Punktwolken- und CAD-Daten zur Modellierung robotischer Systeme und Integration in eine Simulationsumgebung für Tests und technische Demonstratoren.
Prototypische Erkennungssysteme für Bilder, Drohnenaufnahmen und Punktwolken inklusive Datenaufbereitung, Modelltraining, Auswertung und Workflow-Integration.
Erzeugung und Validierung synthetischer Sensor- und Bilddaten aus simulierten Umgebungen zur Ergänzung realer Trainingsdatensätze für KI-Wahrnehmung.
Jedes Projekt folgt einer klaren Abfolge — von der technischen Einordnung bis zur dokumentierten Übergabe. Sie wissen zu jedem Zeitpunkt, was geprüft wurde, was entschieden wurde und was Sie am Ende in den Händen halten.
Analyse von Ziel, Datenlage, Systemumgebung, Schnittstellen, Risiken und erwarteten Ergebnissen.
Definition von Workflow, Datenmodell, Toolchain, Softwarearchitektur, Validierungslogik und Umsetzungspfad.
Entwicklung von Skripten, Tools, Pipelines, Integrationen oder Simulations-/KI-Komponenten.
Prüfung von Datenqualität, Genauigkeit, Robustheit, Prozessverhalten und technischer Nutzbarkeit.
Strukturierte Übergabe mit Ergebnisbericht, Code, Parametern, Annahmen, Einschränkungen und Empfehlungen.
Hackl Engineering wird von Maximilian Hackl geführt. Der fachliche Hintergrund liegt in Robotik, autonomer 3D-Datenerfassung, Punktwolkenverarbeitung, SLAM, industrieller Sensordatenanalyse und simulationsgestützter Entwicklung.
Die Arbeit verbindet wissenschaftliche Tiefe — Promotion an der Technischen Universität München — mit praktischer Engineering-Erfahrung aus Industrieprojekten: von AMR-Mapping und Koordinatentransformation über Kamerakalibrierung und LiDAR-Validierung bis zu KI-basierter Objekterkennung, Punktwolkenanalyse und Isaac-Sim-Integration. Ergänzt durch UAV-Flugerfahrung (EU-Lizenz A1–A3) und Projekterfahrung in internationalen Forschungsvorhaben.
Schildern Sie kurz Ihr Thema — Sie erhalten in der Regel innerhalb von zwei Werktagen eine erste technische Einschätzung: Machbarkeit, sinnvolle nächste Schritte und was dafür nötig wäre. Unverbindlich und konkret.