Intelligentes autonomes Roboterhandeln in Alltagsumgebungen erfordert den Einsatz von 3D-Karten, in denen Objekte klassifiziert sind. 3D-Karten sind u.a. zur Steuerung notwendig, damit der Roboter komplexen Hindernissen ausweichen und sich mit sechs Freiheitsgraden (x-, y-, z-Position, Nick-, Gier- und Rollwinkel) lokalisieren kann. Soll der Roboter mit seiner Umgebung interagieren, wird Interpretation unumgänglich. Über erkannte Objekte kann der Roboter Schlussfolgerungen ziehen, sein Wissen wird inspizier- und kommunizierbar. Aus diesen Gründen ist die automatische und schnelle semantische 3D-Modellierung der Umgebung eine wichtige Fragestellung in der Robotik. 3D-Laserscanner sind eine junge Technologie, die die Erfassung räumlicher Daten revolutioniert und Robotern das dreidimensionale Abtasten von Objekten möglich macht. Die vorliegende Arbeit untersucht und evaluiert mit Hilfe eines 3D-Laserscanners und des mobilen Roboters Kurt3D die zur automatischen semantischen 3D-Kartenerstellung notwendigen Algorithmen.