[{"supervisor":[{"full_name":"Kutter, Alexander","last_name":"Kutter","first_name":"Alexander","id":"83513"},{"id":"77083","first_name":"Colin","last_name":"Behrens","full_name":"Behrens, Colin"}],"file_date_updated":"2025-03-04T09:48:08Z","keyword":["3D-Rekonstruktion","Gaussian Splatting","Photogrammetrie","LiDAR","autonome Robotik","digitale Zwillinge","Industrie 4.0"],"_id":"12646","ddc":["000"],"publication_status":"published","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>. 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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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