Geri Dön

Simultaneous localization and mapping for unmanned aerial vehicles

Insansız hava araçları için eşanlı konumlandırma ve haritalama

  1. Tez No: 222801
  2. Yazar: MEHMET KÖK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BİLLUR BARSHAN, PROF. DR. HİTAY ÖZBAY, YRD. DOÇ. DR. RUŞEN ÖKTEM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: İHA, EKVH, Genişletilmiş Kalman Süzgeci, Bilgi Süzgeci, Parçacık Süzgeci, çok-etmenli sistemler, UAV, SLAM, Extended Kalman Filter, Information Filter, Particle Filter, FastSLAM, SIFT, multi-agent systems
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

Gezgin robot uygulamalarının çoğu robotun bilinmeyen bir çevrede önceden bilgi sahibiolmadan kendini konumlandırarak gezinimi sağlamasını ve görevleri gerçekleştirmesinigerektirmektedir. Robot, bilinmeyen ortamın haritasını çıkarıp bu haritada kendisinikonumlandırabilmelidir. Eşanlı Konumlandırma ve Haritalama (EKVH) olarak bilinenbu problem son yirmi yıl içerisinde robotbilim araştırmaları arasında oldukçayoğun ilgi görmüştür. Bu çalışma, görü algılayıcıları ile donatılmış tek ve birden fazlarobot için EKVH problemi üzerinde durmaktadır. Sabit yükseklikte uçtuğu varsayılantek ve birden fazla İnsansız Hava Aracı (İHA) için görü-tabanlı bir Eşanlı Konumlandırmave Haritalama (EKVH) algoritması geliştirilmiştir. Farklı yer işaretleri eldeetmek için araç üzerindeki kameradan elde edilen görüntülerin öznitelikleri kullanılarak,Genişletilmiş Kalman Süzgeci (GKS), Bilgi Süzgeci (BS) ve de Parçacık Süzgeci EKVHproblemine uygulanmıştır. Bazı benzetim sonuçları sunularak bu yöntemler arasındabir karşılaştırma yapılmıştır. Parçacık Süzgecinin daha iyi kestirim başarımı olduğuama GKS ve BS'nin daha tutarlı sonuçlar verdiği gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Most mobile robot applications require the robot to be able to localize itself in anunknown environment without prior information so that the robot can navigate andaccomplish tasks. The robot must be able to build a map of the unknown environmentwhile simultaneously localizing itself in this environment. The Simultaneous Localizationand Mapping (SLAM) is the formulation of this problem which has drawn aconsiderable amount of interest in robotics research for the past two decades. Thiswork focuses on the SLAM problem for single and multiple agents equipped with visionsensors. We develop a vision-based 2-D SLAM algorithm for single and multipleUnmanned Aerial Vehicles (UAV) flying at constant altitude. Using the features ofimages obtained from an on-board camera to identify different landmarks, we applydifferent approaches based on the Extended Kalman Filter (EKF), the InformationFilter (IF) and the Particle Filter (PF) to the SLAM problem. We present some simulationresults and provide a comparison between the different implementations. Wefind Particle Filter implementations to perform better in estimations when comparedto EKF and IF, however EKF and IF present more consistent results.

Benzer Tezler

  1. İnsansız hava araçları için monoküler kamera kullanılarak iç mekânda konumlama ve haritalama

    Indoor localization and mapping for unmanned aerial vehicles by using monocular camera

    BUĞRA ŞİMŞEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE

  2. Active slam with informative path planning for heterogeneous robot teams

    Heterojen robot takımları için bilgilendirici yol planlamalı aktif EZKH

    MEHMET CANER AKAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  3. Otonom araçların yön güdümünde PAF tabanlı EZKH yönteminin geliştirilmesi

    PFF based SLAM method development for autonomous vehicles' navigation

    EROL DUYMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  4. Mikro hava araçlarının bilinmeyen ortamlarda görüntü temelli kontrolü

    Vision based control of micro air vehicles in unknown environments

    CİHAT BORA YİĞİT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  5. Kapalı ortamlarda otonom insansız hava sistemlerinin geliştirilmesi

    Development of autonomous unmanned aerial systems in indoor environments

    MUHAMMET FATİH ASLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AKİF DURDU

    DOÇ. DR. KADİR SABANCI