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Ein neuer Ansatz wurde für mobile Roboter zur gleichzeitigen 3D (Drei-Dimensionaler) Kartierung und Lokalisierung vorgestellt. Die Grundlage bilden attributierte Flächenmodelle, die z.B. von segmentierten Laserscanner-Tiefenbildern stammen. Zur Optimierung der Gesamtähnlichkeit zwischen Flächenmodellen unter Zeitbedingungen werden mehrere Verfahren (Beschränkte Baumsuche, Iterative Verfeinerung, Evolutionäralgorithmus) kombiniert. Es wird speziell anhand der Ähnlichkeitsmaße gezeigt, wie das Wissen über die Lage stufenweise generiert und verwendet wird. Erste Messungen an realen segmentierten Tiefenbildfolgen zeigen, dass das Verfahren unbekannte übelappung, Verdeckung und Segmentierungsfehler toleriert sowie Echtzeitpotenzial besitzt.
The establishment of a software tool chain among requirements management tools, black box test approach tool CTE XL and RTRT is proposed in this paper. The use of Classification Tree Method ensures the reduction in the number of test cases and promises an increased efficiency when testing. The traceability of test cases and requirements is guaranteed by the established software tool chain with well defined interfaces. As the experimental results point out, a better test coverage can be achieved. Future work can be based on automatic generation of init and expected values for testing, requiring no interference from a software quality engineer. In conclusion, the tasks that need to be performed by the software quality engineers is to define the black box test cases using CTM/CTE XL, import the requirements from the requirements management tools, import the XML file to test tool RTRT. By giving the initial and expected values the testing can be performed in a comfortable way.