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Eine präzise Rekonstruktion der Umgebung ist ein notwendiger Bestandteil mobiler automatisierter Systeme und ermöglicht abstrakteres Szenenverstehen. Um Informationsredundanz zu erhalten, müssen heterogene Sensoren verwendet werden, wobei jeder Sensor spezifische Stärken und Schwächen besitzt. Ziel dieser Arbeit ist es daher, Information von mehreren Lidar-, Radarund Stereokamerasensoren sowie semantische Kamerainformation in einer gemeinsamen Szenenrepräsentation zu fusionieren. Im Gegensatz zu bisherigen Arbeiten wird hier das Hauptaugenmerk auf die Kombination von Distanzmessungen und semantischen Informationen aus dem Bildbereich in einem gemeinsamen evidenztheoretischen Rahmen gelegt. Dabei werden Rasterkarten verwendet, welche eine effiziente Datenverarbeitung ermöglichen. Der Ansatz wird mit einem automatisierten Versuchsträger anhand eines echten …