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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.