Lazer mesafe ölçüm sistemli otonom robotlarda kalman filtresi tabanlı eşzamanlı lokalizasyon ve haritalama
Simultaneously map building and localization techniques for autonomous robots using laser range finders
- Tez No: 222573
- Danışmanlar: PROF.DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kalman Filtresi, Robot yönlendirme, Kalman Filter, Robot navigation
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Bu çalışmada lazer mesafe ölçüm sistemli bir otonom robotun Kalman Filtesi tabanlı kestirim yöntemleri kullanılarak tamamen bilgi sahibi olmadığı bir ortamda lokalizasyon ve haritalama işlemlerini yapma süreci ele alınmıstır. Lineer sistemler için başarılı bir kestirim yöntemi olan Kalman Filtresinin algoritması incelenmiş ve doğrusal olmayan sistemlerde uygulanması için geliştirilmiş olan Genişletilmiş Kalman Filtresi ve Dağılımlı Kalman Filtresi açıklanarak bu algoritmaların SLAM problemine uygulanması ve elde edilen sonuçlar incelenmiştir. Birinci bölümde genel kavramlardan bahsedilmiş ikinci bölümde mobil robotlar, otonom robotlar ve robotlardaki sensör sistemleri üzerinde durulmuştur. Mobil robotlarda haritalama ve lokalizasyon amaçlı olarak kullanılan kızılötesi, ultrasonik ve lazer sensörlerin özelliklerine değinilmiştir. Üçüncü bölümde kestirim teorisinin, Kalman Filtresinin temeli ve algoritmanın aşamaları anlatılmış, bu yapı temel alınarak doğrusal olmayan sistemlerde kestirim için geliştirilmis yöntemlerden olan genişletilmiş kalman filtresi ve dağılımlı kalman filtreleri ele alınmış ve karşılaştırılmıştır. Dördüncü bölümde Mobil Robotlarda Eşzamanlı Lokalizasyon ve Haritalama algoritması olan SLAM, bu işlem için kullanılabilen haritalama yöntemleri ile lokalizasyon ve haritalama için oluşturulan ortak olasılıksal yapı açıklanmıştır. Beşinci bölümde lokalizasyon ve haritalama probleminin genişletilmiş kalman filtresi ve dağılımlı kalman filtresi yöntemleri ile simulasyon uygulamaları elde edilmiştir. Burada robot diferansiyel sürüş sistemine sahip olarak modellenmiş ve lazer sensöre ait olasılıksal sensör modeli oluşturulmuştur. Bu yöntemlerde elde edilen sonuçlar robot konumunun ve ortam yapılarının konumlarına ait kestirimlerdeki hatalar açısından karşılaştırılmıstır. Son bolümde bu tez çalısmasından elde edilen sonuçlar açıklanmış ve ileride yapılabilecek çalısmalardan bahsedilmiştir.
Özet (Çeviri)
Although different techniques have been used for localization and map building with autonomous robots, SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) is a new approach in robotic researchs field. In this study SLAM algorithm is applied to a mobile robot by simulation with given some waypoints for its path. The aim of SLAM is to obtain a convergent map of the environment while the robot taking measurements by its sensors. It makes observations and estimates its own position and the features position. Two version of Kalman Filter is applied for SLAM algorithm.Because of the linearization errors of EKF, this filter has the results of estimated feature pozitions with an error. EKF SLAM and UKF SLAM are compared by the means of localization and mapping results. The result of the simulations shows that UKF SLAM gives more accurate estimation results than EKF SLAM. First chapter is about the general concepts about robotic studies and their aims. In the second chapter mobil robots, autonomous robots and sensor types for measurements are explained. Third chapter tells about the estimation theory, the basis of Kalman Filter and the structure of Kalman Filter algorithm. Further versions of Kalman Filter for nonlinear system estimation as Extended Kalman Filter and Unscented Kalman Filters are explained. Fourth part of this thesis is about The SLAM algorithm, its mathematical foundation and application for robotic systems. Localization and mapping techniques are also the components of this chapter. Simulation applications and its results are given in the fifth cahapter with the comparisons of EKF SLAM and UKF SLAM. And in the last chapter the conclusion and the further studies take place.
Benzer Tezler
- Rp-lıdar kullanılarak mobil robotlar için eş zamanlı konum belirleme ve haritalama
Simultaneous localization and mapping for mobile robots using rp-lidar
SELMAN AKYOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL UÇAR
- 2-step indoor localization for 'smart AGVs'
'Akıllı AGV'ler' için iki aşamalı iç mekan konumlama yaklaşımı
ABDURRAHMAN YILMAZ
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Semi - autonomous warehouse counting system
Yarı otonom depo sayım sistemi
GİZEM MELİKE CİDAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Mekatronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ÜVET
- EOG signal interface based autonomous navigation of wheelchairs for disabled people
Engelli insanları için tekerlekli sandalyelerin EOG sinyal arayüz tabanlı otonom yöneltilmesi
LÜTFİ MUTLU
Doktora
İngilizce
2017
Mekatronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKİ KIRAL
- Thermoelectric properties of laser-induced graphene based nanocomposites
Lazer indüklenmiş grafen tabanlı nanokompozitlerin termoelektrik özellikleri
CEM KINCAL
Doktora
İngilizce
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ SOLAK