مع تزايد تعقيد وصعوبة سيناريوهات تطبيق الروبوتات المتنقلة، أصبح فهم المشهد أمرًا متزايد الأهمية. يجب أن يمتلك الروبوت المتنقل الذي يُفترض أنه يعمل بشكل مستقل في البيئات الداخلية معرفة دقيقة بالكائنات الموجودة، وموقعها، وحجمها المكاني، وكيفية الوصول إليها؛ أي أن المعلومات المتعلقة بالمساحات الخالية تُعد أيضًا حاسمة. وتمثل الخرائط البانوبتيك أداة قوية توفر هذه المعلومات. ومع ذلك، فإن بناء خرائط بانوبتيك ثلاثية الأبعاد بتحليل مكاني عالي يُعد تحديًا كبيرًا على الروبوتات المتنقلة، نظرًا لقيود قدراتها الحاسوبية. في هذا البحث، نقترح طريقة "بانوبتيك-إن دي تي" (PanopticNDT) – وهي نهج فعّال ومقاوم لخرائط البانوبتيك يستند إلى خريطة التحويل الطبيعي للامتلاء (Occupancy Normal Distribution Transform - NDT). قمنا بتقييم منهجنا على مجموعتي بيانات متاحتين للعامة، وهما "هيبيرسيم" (Hypersim) و"سكاننت فو2" (ScanNetV2). أظهرت النتائج أن منهجنا قادر على تمثيل المعلومات البانوبتيكية بمستوى تفصيل أعلى من الطرق الحديثة الأخرى، مع تمكين خرائط بانوبتيك في الزمن الحقيقي على الروبوتات المتنقلة. وأخيرًا، نثبت جدوى التطبيق العملي لـ"بانوبتيك-إن دي تي" من خلال نتائج نوعية في تطبيق سكني حقيقي.