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_id: '12646'
abstract:
- lang: ger
  text: "Die präzise und kosteneffiziente 3D-Rekonstruktion industrieller Umgebungen
    gewinnt zu-nehmend an Bedeutung, insbesondere für digitale Zwillinge und automatisierte
    Inspektions-prozesse. Diese Arbeit untersucht die Entwicklung und Evaluierung
    eines multisensorischen Kamera-Setups, das mit Gaussian Splatting eine speichereffiziente
    und schnelle Modellierung von Produktionsumgebungen ermöglicht. Dafür wurde ein
    mobiles, autonomes System auf Basis eines MiR-Roboters entwickelt, das Bilddaten
    von verschiedenen USB-Kameras (Lo-gitech Brio, Anker C200), einer DSLR und iPhone
    Kamera sowie Raspberry Pi Kameras er-fasst und verarbeitet. \r\nDie zentrale Forschungsfrage
    adressiert die Effizienz, Bildqualität und Wirtschaftlichkeit von Gaussian Splatting
    im Vergleich zu etablierten Verfahren wie Photogrammetrie und LiDAR. Erste Testläufe
    mit DSLR-Aufnahmen und einer manuell rekonstruierten Pipeline zeigen, dass Gaussian
    Splatting hochdetaillierte Punktwolken generieren kann, jedoch mit Herausfor-derungen
    hinsichtlich Kameraausrichtung, Überlappung der Bilder und automatisierter Missi-onsplanung
    des Roboters konfrontiert ist. \r\nDie Ergebnisse zeigen, dass das System eine
    schnelle und speichereffiziente 3D-Rekonstruk-tion ermöglicht, jedoch in seiner
    aktuellen Form noch Optimierungspotenzial aufweist. Be-sonders die genaue Kalibrierung
    der Kameras, eine verbesserte Synchronisation der Bilder so-wie eine präzisere
    Steuerung des Roboters sind entscheidend für die Qualität der Punktwol-ken. Während
    Gaussian Splatting eine überzeugende Alternative zu klassischen Verfahren darstellt,
    ist die Systemstabilität derzeit noch abhängig von manuellen Eingriffen und Justie-rungen.
    \r\nZukünftige Arbeiten sollten sich darauf konzentrieren, die Automatisierung
    des gesamten Workflows weiter voranzutreiben, insbesondere durch den Einsatz verbesserter
    Kamera-A-lignment-Algorithmen, Hardware-Trigger für synchrone Bildaufnahme und
    Machine-Learn-ing-gestützte Bildoptimierung. Zudem könnte eine Erweiterung des
    Systems um zusätzliche Sensortechnologien wie Time-of-Flight-Sensoren oder LiDAR-Module
    helfen, die Detailge-nauigkeit weiter zu verbessern und eine robuste Echtzeit-Rekonstruktion
    zu ermöglichen. "
author:
- first_name: Sam
  full_name: Wiemann, Sam
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  last_name: Wiemann
citation:
  ama: Wiemann S. <i>Entwicklung und Evaluierung eines multisensorischen Kamera-Setups
    zur 3D-Raumrekonstruktion in einer dynamischen Industrieumgebung mittels Gaussian
    Splatting auf einem autonomen Robotersystem</i>. Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe;
    2025.
  apa: Wiemann, S. (2025). <i>Entwicklung und Evaluierung eines multisensorischen
    Kamera-Setups zur 3D-Raumrekonstruktion in einer dynamischen Industrieumgebung
    mittels Gaussian Splatting auf einem autonomen Robotersystem</i>. Technische Hochschule
    Ostwestfalen-Lippe.
  bjps: '<b>Wiemann S</b> (2025) <i>Entwicklung und Evaluierung eines multisensorischen
    Kamera-Setups zur 3D-Raumrekonstruktion in einer dynamischen Industrieumgebung
    mittels Gaussian Splatting auf einem autonomen Robotersystem</i>. Detmold: Technische
    Hochschule Ostwestfalen-Lippe.'
  chicago: 'Wiemann, Sam. <i>Entwicklung und Evaluierung eines multisensorischen Kamera-Setups
    zur 3D-Raumrekonstruktion in einer dynamischen Industrieumgebung mittels Gaussian
    Splatting auf einem autonomen Robotersystem</i>. Detmold: Technische Hochschule
    Ostwestfalen-Lippe, 2025.'
  chicago-de: 'Wiemann, Sam. 2025. <i>Entwicklung und Evaluierung eines multisensorischen
    Kamera-Setups zur 3D-Raumrekonstruktion in einer dynamischen Industrieumgebung
    mittels Gaussian Splatting auf einem autonomen Robotersystem</i>. Detmold: Technische
    Hochschule Ostwestfalen-Lippe.'
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    und Evaluierung eines multisensorischen Kamera-Setups zur 3D-Raumrekonstruktion
    in einer dynamischen Industrieumgebung mittels Gaussian Splatting auf einem autonomen
    Robotersystem</i>. Detmold : Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe, 2025'
  havard: S. Wiemann, Entwicklung und Evaluierung eines multisensorischen Kamera-Setups
    zur 3D-Raumrekonstruktion in einer dynamischen Industrieumgebung mittels Gaussian
    Splatting auf einem autonomen Robotersystem, Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe,
    Detmold, 2025.
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    zur 3D-Raumrekonstruktion in einer dynamischen Industrieumgebung mittels Gaussian
    Splatting auf einem autonomen Robotersystem</i>. Detmold: Technische Hochschule
    Ostwestfalen-Lippe, 2025.'
  mla: Wiemann, Sam. <i>Entwicklung und Evaluierung eines multisensorischen Kamera-Setups
    zur 3D-Raumrekonstruktion in einer dynamischen Industrieumgebung mittels Gaussian
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    2025.
  short: S. Wiemann, Entwicklung und Evaluierung eines multisensorischen Kamera-Setups
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    Splatting auf einem autonomen Robotersystem, Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe,
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  ufg: '<b>Wiemann, Sam</b>: Entwicklung und Evaluierung eines multisensorischen Kamera-Setups
    zur 3D-Raumrekonstruktion in einer dynamischen Industrieumgebung mittels Gaussian
    Splatting auf einem autonomen Robotersystem, Detmold 2025.'
  van: 'Wiemann S. Entwicklung und Evaluierung eines multisensorischen Kamera-Setups
    zur 3D-Raumrekonstruktion in einer dynamischen Industrieumgebung mittels Gaussian
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    2025.'
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keyword:
- 3D-Rekonstruktion
- Gaussian Splatting
- Photogrammetrie
- LiDAR
- autonome Robotik
- digitale Zwillinge
- Industrie 4.0
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publisher: Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe
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  last_name: Behrens
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year: '2025'
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