In this paper, a new automated algorithm is proposed that finds the optimum locations of a terrestrial laser scanner (TLS), ensuring completeness of data and minimising the number of scanning locations. The process starts with an initial scan and placing a 3D grid of candidate stations over the entire scan area. A global visibility analysis is then performed to identify the next best view (NBV) location. The TLS is placed on this selected point and a new scan is recorded. Having updated the initial scan with the resulting point cloud, the model is checked for completeness and density. The process is repeated until full coverage of the scan area is achieved by determining the best global arrangement with the minimum number of stations. Experiments show that the algorithm is able to automatically determine the station positions and provide a coverage of 99·5% for simulated data and 91% for real data. Résumé Un nouvel algorithme automatisé est proposé pour déterminer les positions optimales d'un laser terrestre à balayage afin de garantir la complétude des données et de minimiser le nombre de stations. Après un balayage initial, une grille 3D de stations candidates est placée sur la zone relevée. Une analyse globale de visibilité est ensuite réalisée pour localiser la prochaine meilleure vue. L'instrument est placé sur le point ainsi localisé est un nouveau balayage est effectué. Le levé initial ayant été mis à jour au moyen du nouveau nuage de points, la complétude et la densité du modèle obtenu sont vérifiés. Le processus est répété jusqu'à ce que la zone à lever soit entièrement couverte en déterminant la meilleure disposition avec le plus petit nombre de stations. L'expérience montre que l'algorithme est capable de déterminer automatiquement des positions de stations qui donnent une couverture de 99,5% pour des données simulées et 91% pour des données réelles. Zusammenfassung Dieser Beitrag stellt einen neuen, automatischen Algorithmus zur Wahl von optimalen Standpunkten fur einen Terrestrischen Laserscanner (TLS), unter Sicherstellung der Vollständigkeit der Daten und der Minimierung der Anzahl der Scanstationen, vor. Der Prozess wird mit einem initialen Scan gestartet, mit Hilfe dessen ein 3D Gitter von möglichen Standpunkten fur das gesamte aufgenommen Gebiet erstellt wird. Mit einer globalen Sichtbarkeitsanalyse wird der Standpunkt mit der nächst besten Sicht (NBV) ausgewählt. Auf diesem Standpunkt wird das TLS platziert und ein neuer Scan aufgenommen. Mit der damit erzeugten Punktwolke wird der initiale Scan fortgefuhrt und das Modell auf Vollständigkeit und Punktdichte gepruft. Dieser Vorgang wird wiederholt bis die vollständige Abdeckung des aufzunehmenden Gebietes durch eine bestmögliche Anordnung einer minimalen Anzahl von Standpunkten erreicht ist. Experimentelle Untersuchungen bestätigen, dass der Algorithmus die Standpunkte automatisch bestimmen kann und eine Abdeckung von 99·5% fur simulierte Daten und 91% fur reale Daten erreicht. Resumen Se propone un nuevo algoritmo automatizado para escoger los estacionamientos óptimos de un escáner láser terrestre (TLS), asegurando la integridad de los datos y reducir al mínimo el número de estacionamientos de escaneo. El proceso comienza con una exploración inicial y la colocación de una rejilla 3D de estacionamientos candidatos sobre toda el área de exploración. A continuación se realiza un análisis global de la visibilidad para identificar el estacionamiento siguiente con la mejor vista (NBV). El TLS se coloca en este punto seleccionado y se capta una nueva exploración. Después de haber actualizado la exploración inicial, se comprueba la integridad y la densidad del modelo con la nube de puntos resultante. El proceso se repite hasta que la cobertura del área de escaneado se completa, determinando la mejor disposición global con el número mínimo de estacionamientos. Los experimentos muestran que el algoritmo es capaz de determinar automáticamente las posiciones de los estacionamientos y proporcionar una cobertura de 99·5% para datos simulados y 91% para datos reales.