Marc Arends

• Ein mobiles System, das sich automatisiert im Outdoor-Bereich fortbewegen soll, muss dafür über ausreichende Kenntnisse des umliegenden Terrains verfügen. Zur Analyse des Terrains werden hierbei häufig ein oder mehrere Laserentfernungsmesser, teilweise auch in Kombination mit Kameras verwendet. Probleme entstehen bei lückenhaften oder verrauschten Daten, da dies zu einer fehlerhaften Bestimmung des Geländes führen kann. Diese Arbeit hat das Ziel ein bereits vorhandenes Verfahren zu erweitern. Dieses basiert auf 3D-Daten, ermittelt durch einen 3D-Laserscanner und soll um eine kontextsensitive Komponente und Daten anderer Sensoren ergänzt werden. Die erste Erweiterung besteht aus einem Markov-Zufallsfeld, welches zum Modellieren der Nachbarschaftsbeziehungen der einzelnen Terrainabschnitte verwendet wird und somit zur Segmentierung eingesetzt werden kann. Als zweite Erweiterung werden die Laserdaten mit Kamerabildern fusioniert,um so die Verwendung zusätzlicher Terrainmerkmale zu ermöglichen.
• A mobile system, that has to navigate automatically in an outdoor environment,rnneeds to have knowledge about its surrounding terrain. Laser-range-finders, sometimes combined with cameras, are often used to analyse terrain. Several problems, like missing or noisy data, lead to erroneous identification of environment. The target of this work is to add a context-sensitive classification component and data of other sensors to a procedure, based on 3d-data, obtained by a laser-range-finder. The first upgrade consists of a Markov Random Field, which is used to model the relationships between neighbouring terrainsegments and allows a segmentation of the whole terrain. The second upgrade fuses laserdata with pictures from cameras to obtain additional terrainfeatures.