3D-Kartierung durch fortlaufende Registrierung und Verschmelzung hochgradig reduzierter Teilkarten

Autonome Fahrzeuge, die im Untertagebau, in verfahrenstechnischen Anlagen oder im Freien eingesetzt werden, benotigen dreidimensionale, gleichwohl kompakte und fur die Navigation und Aktionsplanung aussagefahige Geometriemodelle. Wir zeigen, wie explorative Kartierung bei gleichzeitiger Selbstlokalisierung durch fortlaufende Zuordnung, Registrierung und Verschmelzung uberlappender Flachenmodelle erfolgen kann. Es handelt sich um attributierte Graphen auf der Grundlage segmentierter Laserscannerdaten. Fur die gemeinsame Zuordnung und Lageschatzung stellen wir ein neues und schritthaltendes Verfahren vor, das die Gesamtahnlichkeit auf der Basis von Neuro-Fuzzy-Flachenahnlichkeitsmasen auf drei zeitlich voneinander entkoppelten Ebenen optimiert. Unbekannte Uberlappung, beliebige Zuordnungsrelationen und grobe Segmentierungsfehler werden dabei toleriert.