[{"type":"bachelor_thesis","publisher":"Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe","file_date_updated":"2025-03-04T09:48:08Z","date_updated":"2025-03-04T15:29:49Z","department":[{"_id":"DEP2001"}],"year":"2025","user_id":"83781","status":"public","keyword":["3D-Rekonstruktion","Gaussian Splatting","Photogrammetrie","LiDAR","autonome Robotik","digitale Zwillinge","Industrie 4.0"],"file":[{"creator":"sa3-8ag","date_updated":"2025-03-04T09:48:08Z","access_level":"open_access","success":1,"relation":"main_file","file_name":"Bachelorarbeit_Sam-Wiemann_15457078_ELSA.pdf","content_type":"application/pdf","date_created":"2025-03-04T09:48:08Z","file_id":"12647","file_size":40444229}],"supervisor":[{"first_name":"Alexander","last_name":"Kutter","id":"83513","full_name":"Kutter, Alexander"},{"first_name":"Colin","last_name":"Behrens","id":"77083","full_name":"Behrens, Colin"}],"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. 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