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Mobile Serviceroboter nehmen vermehrt Einzug in das tägliche Leben und das industrielle Umfeld. Um ihre Aufgaben umzusetzen, müssen sie die Fähigkeit besitzen, ihre Umgebung ausreichend wahrzunehmen. Viel Aufmerksamkeit wurde bisher der visuellen Erfassung durch Kameras oder Laser-scanner gegeben. Im Vergleich dazu konzentriert sich hingegen wenig Forschung auf die akustische Wahrnehmung. In vielen Einsatzgebieten zeigt sich, dass Mikrofone relevante Informationen aus der Umgebung ermitteln können, die durch visuelle Sensoren nicht erfassbar sind. Ziel dieser Dissertation ist es, ein neues Verfahren zu entwickeln, um die dreidimensionale Kartierung von mehreren statischen Soundquellen innerhalb einer metrischen Karte durchzuführen. Dabei wird eine mobile Plattform verwendet, die mit mehreren Mikrofonen ausgerüstet ist und autonom durch die Umgebung navigiert. Für die Kartierung wird in dieser Arbeit das neue Verfahren IB-SSM (engl. Interval-based Sound Source Mapping) vorgestellt. IB-SSM basiert auf der Intervall-Arithmetik und führt mathematische Berechnungen auf begrenzten Mengen durch. Im Vergleich zu bekannten Verfahren der Soundquellenkartierung werden einige Einschränkungen aufgehoben. So wird für IB-SSM die Gesamtzahl der aktiven Soundquellen nicht als bekannt vorausgesetzt. Bekannte Verfahren heben geometrische Mehrdeutigkeiten durch die Randbedingungen in der Versuchsdurchführung auf. Demgegenüber werden in IB-SSM die geometrischen Mehrdeutigkeiten explizit mit modelliert. Falls mehrere Soundquellen aktiv sind, muss keine Datenzuordnung zwischen der möglichen Position einer Soundquelle und der Messung durchgeführt werden. Um die Robustheit des Verfahrens für reale Anwendungen zu steigern, werden in dieser Arbeit die Unsicherheiten der akustischen Merkmale und der Mikrofonpositionen durch Methoden der Intervall-Arithmetik beschrieben. Um die Unsicherheit der akustischen Merkmale zu ermitteln, werden in dieser Dissertation zur vergleichenden Evaluation die zwei alternativen Verfahren DoATiD (engl. Direction-of-Arrival-based Time Difference) und InTiD (engl. Interval-based Time Difference) entwickelt. DoATiD verwendet für die Berechnung die Ergebnisse von bekannten Ansätzen der Soundquellenlokalisierung. Im Gegensatz dazu basiert InTiD direkt auf intervall-basierten Methoden, die auf die Mikrofonsignale angewendet werden. Die vorgestellten Verfahren werden jeweils zunächst mit simulierten sowie nachfolgend mit realen Daten evaluiert. Weiterhin erfolgt ein systematischer Vergleich mit klassischen Verfahren. Diese Arbeit zeigt, dass das vorgestellte Kartierungsverfahren IB-SSM korrekte Bereiche für die Position von mehreren Soundquellen berechnet und in realen Umgebungen anwendbar ist.