Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Vergleich der Registriergenauigkeit verschiedener Varianten des Iterative Closest Point (ICP) Algorithmus, welcher in der Verarbeitung von Punktwolken angewandt wird. Es wird festgestellt, dass trotz verschiedener Forschungen noch keine einheitlichen Methoden oder Benchmark-Datensätze existieren, um die unterschiedlichen aktuellen ICP-Varianten umfassend zu bewerten und zu vergleichen. Die Zielsetzung dieser Untersuchung besteht darin, einen ausführlichen Vergleich durchzuführen und Anhaltspunkte für die Auswahl geeigneter Algorithmen in verschiedenen Anwendungsszenarien zu liefern.
Die Arbeit gliedert sich in Einleitung, welche die Problematik und Zielsetzung umfasst, theoretische Grundlagen, die angewandte Methodik zur Untersuchung der Re-gistriergenauigkeit und die Zusammenfassung der Ergebnisse. Schlussendlich folgen eine abschließende Diskussion und Fazit.
Das in dieser Arbeit erstellte Konzept zur Untersuchung der Registriergenauigkeit integriert verschiedene ICP-Algorithmen. Es ermöglicht eine umfassende Bewertung der Registriergenauigkeit durch die Erstellung einer modularen Umgebung, basierend auf dem Protokoll von Pomerleau et al. [11]. Die Untersuchung umfasst vier Teilschritte, beginnend mit der Erstellung der initialen Transformationsmatrix und der Vorbereitung der Punktwolken. Anschließend werden die verschiedenen ICP-Varianten angewendet, wobei die Ergebnisse verglichen und gespeichert werden. Die Untersuchung erfolgt iterativ über ein Linux-Batch-Skript und beinhaltet verschiedene Szenarien. Darunter befinden sich die Registrierungen von Punktwolken aus verschiedenen Epochen und unterschiedlichen Aufnahmemethoden wie TLS, MLS und UAV.
Die Ergebnisse zeigen, dass bestimmte ICP-Varianten wie Robust ICP, FGICP und VGICP über alle betrachteten Szenarien gute Ergebnisse erzielten, während andere Varianten die Grenzwerte für Rotations- und Translationsfehler mäßig bis deutlich überschritten. Die Arbeit betont die Bedeutung verschiedener Faktoren wie die Qualität der initialen Transformation, der Inhalte der Punktwolken und die Wahl der einzelnen Komponenten für die Leistungsfähigkeit der Algorithmen. Es wird darauf hingewiesen, dass trotz der Fortschritte aktueller ICP-Varianten weiterhin Raum für die Verbesserung des Genauigkeitspotentiales existiert. Dies gilt insbesondere in Bezug auf die Anpassung der Parameter der Algorithmen an spezifische Datensätze und die Optimierung der Implementierungen.