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Der Schwerpunkt dieser Arbeit war die statische Bahnplanung, d.h. die Aufgabe, in einer Lagerumgebung eine optimale Bahn von einer Start- zu einer Zielposition unter Vermeidung von statischen Hindernissen zu ermitteln. Daher war es wichtig für diese Arbeit, zunächst ein effizientes Verfahren zur statischen Hinderniserkennung zu entwickeln. Die Vorgabe, dass der Boden mit einem Symbol-Muster belegt wird, ist für das Konzept einer automatischen Lagerhaltung durchaus realisierbar. Die entwickelte Methode, Hinderniserkennung durch Verwendung eines strukturierten Hintergrunds, ermöglicht die sichere Detektion aller relevanten Hindernisse im Arbeitsraum. Es wurden drei Methoden zur statischen Bahnplanung entwickelt, die unterschiedliche Vorgehensweisen für das Auffinden von Stützstellen verwenden. Die Grundidee dieser neuen Methoden basiert auf approximativen Strecken (d.h. die Bahnen bestehen lediglich aus geraden Strecken und Lenkungen) und der Nutzung der aus der Bildverarbeitung bekannten Konturapproximation. Durch die Verwendung der Ausweicheckentabelle in Verbindung mit der Benutzung von Minimum Area Rectangles zur Einschließung der Hindernisse konnten die besten Ergebnisse erzielt werden, denn damit konnte der für die Bahnplanung nutzbare Bereich des Arbeitsraumes vergrößert werden. Durch Veränderung der Reihenfolge der Hindernisse konnten alle möglichen Bahnen generiert werden, von denen dann die am besten geeignete Bahn durch den Einsatz eines Gutekriteriums ausgewählt wurde. Die neuentwickelten Methoden wurden in Matlab programmiert und an Hand iealer Bildaufnahmen in einem Laborraum getestet.