Angesichts der zunehmend komplexeren und anspruchsvolleren Anwendungsszenarien mobiler Roboter wird die Szenenverstehensfähigkeit zunehmend entscheidend. Ein mobiler Roboter, der autonom in Innenräumen operieren soll, muss über präzise Kenntnisse darüber verfügen, welche Objekte vorhanden sind, wo sie sich befinden, welchen räumlichen Umfang sie haben und wie sie erreicht werden können – d. h. auch Informationen über freie Räume sind von zentraler Bedeutung. Die panoptische Kartierung stellt ein leistungsfähiges Werkzeug zur Bereitstellung solcher Informationen dar. Die Erstellung hochaufgelöster 3D-panoptischer Karten auf mobilen Robotern ist jedoch aufgrund der begrenzten Rechenleistung herausfordernd. In diesem Artikel stellen wir PanopticNDT vor – einen effizienten und robusten Ansatz zur panoptischen Kartierung, der auf der Occupancy-Normal-Verteilungs-Transformation (NDT)-Kartierung basiert. Wir evaluieren unseren Ansatz anhand der öffentlich verfügbaren Datensätze Hypersim und ScanNetV2. Die Ergebnisse zeigen, dass unser Ansatz panoptische Informationen auf einer höheren Detailgenauigkeit darstellen kann als andere state-of-the-art-Verfahren, während gleichzeitig eine Echtzeit-panoptische Kartierung auf mobilen Robotern ermöglicht wird. Abschließend belegen wir die praktische Anwendbarkeit von PanopticNDT anhand qualitativer Ergebnisse in einer realen häuslichen Umgebung.