[{"status":"public","department":[{"_id":"DEP2001"}],"year":"2025","user_id":"83781","supervisor":[{"first_name":"Alexander","id":"83513","last_name":"Kutter","full_name":"Kutter, Alexander"},{"full_name":"Behrens, Colin","last_name":"Behrens","id":"77083","first_name":"Colin"}],"abstract":[{"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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