Aktive daten- und modellbasierte Sensorpositionierung zur 3D-Vermessung

三维物体的自动重构与世界上最重要的研究一样，在今天的世界上也是如此。问题不仅仅是从传感器上获取信息，也是从传感器上获取信息。Bisher wenig untersucht wurden Ansätze，die mittels optimal aufgenommener Ansichten des Objekts eine möglichst robuste Reconstruktion mit hoher Genauigkeit und minimaler Anzahl von Ansichten ermöglicht. Ziel dieses Projekts ist es deshalb，eine allgemeine Methodik zu entwickeln，die es ermöglicht，die Positionen des Sensors bei der 3-D-Rekonstruktion automatisch so auszuwählen，dass die nachfolgende 3-D-Rekonstruktion mit möglichst hoher Genauigkeit und möglichst wenigen Fehlstellen in der Tiefenkarte ermöglicht wird.大北是最佳的信息融合点，也是最好的信息融合点。Die Methodik soll so allgemein sein，dass sie sowohl zur Sensorpositionierung bei der Reconstruktion aus Bildfolgen als auch für Verfahren mittels der Streifenprojektion eingesetzt韦尔登kann.因此，在几何-代数方法的基础上，通过对几何-代数方法的改进，可以使几何-代数方法在韦尔登中得到更好的应用。Zur Beurteilung der gewonnenen Rekonstruktionsdaten sollen Ground- Truth-Körper zum Einquirkommen.

Die automatische Rekonstruktion von 3-D-Objekten stellt nach wie vor weltweit einen wichtigen Forschungsgegenstand dar und ist bis heute im Allgemeinen ungelöst. Probleme treten nicht nur aufgrund von Sensorrauschen auf, sondern auch durch unzureichende Information, die aus der aufgenommen Sensorinformation vorliegt. Bisher wenig untersucht wurden Ansätze, die mittels optimal aufgenommener Ansichten des Objekts eine möglichst robuste Rekonstruktion mit hoher Genauigkeit und minimaler Anzahl von Ansichten ermöglicht. Ziel dieses Projekts ist es deshalb, eine allgemeine Methodik zu entwickeln, die es ermöglicht, die Positionen des Sensors bei der 3-D-Rekonstruktion automatisch so auszuwählen, dass die nachfolgende 3-D-Rekonstruktion mit möglichst hoher Genauigkeit und möglichst wenigen Fehlstellen in der Tiefenkarte ermöglicht wird. Dabei ist als weiterer wesentlicher Punkt die optimale Fusionierung der Informationen aus mehreren Aufnahmen zu untersuchen. Die Methodik soll so allgemein sein, dass sie sowohl zur Sensorpositionierung bei der Rekonstruktion aus Bildfolgen als auch für Verfahren mittels der Streifenprojektion eingesetzt werden kann. Neben der verfahrensunabhängigen Methodik sollen auch Bedingungen und Auswirkungen bezüglich bestimmter mathematischer Verfahren der Rekonstruktion untersucht und optimiert werden, dies sowohl für geometrisch-algebraische als auch für probabilistische Verfahren. Zur Beurteilung der gewonnenen Rekonstruktionsdaten sollen Ground- Truth-Körper zum Einsatz kommen.