Agenten, die im physischen Raum existieren, orientieren sich anhand ihrer Wahrnehmung der Umgebung über Sensoren unter Zuhilfenahme eines Weltmodells. In einer dynamischen Umgebung muss dieses Weltmodell permanent den real herrschenden Gegebenheiten angepasst werden. Stimmt eine Messung der Sensoren nicht mit den Daten des Weltmodells überein, wird von einer Inkonsistenz gesprochen. An dieser Stelle muss über die Ursache dieser Diskrepanz entschieden werden. Hat sich in der realen Welt etwas verändert, muss also das Weltmodell korrigiert werden, oder handelt es sich bei der Messung um ein Artefakt oder den Defekt eines Sensors?

Bei einem einzelnen Agenten, der mit seinem lokalen Weltmodell agieren muss, ist diese Frage schwer zu beantworten und erfordert umfassendes Wissen über die abgebildete Welt und die verwendeten Sensoren. In dieser Arbeit wird jedoch das Szenario eines globalen Weltmodells betrachtet, das vielen Agenten gleichzeitig zur Verfügung steht und von ihnen gepflegt wird. Im Falle einer Inkonsistenz ist es also möglich, weitere Agenten hinzuzuziehen, um das Ergebnis zu überprüfen. Das Gerüst dafür bildet das NEXUS Konzept.

In dieser Arbeit werden verschiedene Verfahren vorgestellt und bewertet, die aus einer Vielzahl verschiedener Messungen einen einzigen Datensatz generieren. Zusätzlich wird ein mögliches Pre-Processing der Daten untersucht, um stark abweichende Messwerte zu erkennen und von der weiteren Verarbeitung auszuschließen.