Mobil robotlarda parçacık filtresi kullanarak eş zamanlı lokalizasyon ve haritalama
Simultaneous localization and mapping for mobile robots with particle filters
- Tez No: 252453
- Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- 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: 107
Özet
Parçacık filtresi, genişletilmiş Kalman filtresi(GKF) gibi doğrusal olmayan denklemleri, doğrusal gauss tipi denklemlere yakınsatarak SLAM problemini çözmek yerine, gauss tipi olmayan süreçleri ve dağılımları içeren ardışıl Monte Carlo tekniklerini kullanır.Tezin amacı, parçacık filtresinin SLAM problemindeki başarısını ölçmektir. Tezde popüler olarak tercih edilen parçacık filtrelerinin özelleştirilmiş bir modeli olan, Rao-Blackwellisation adlı variyans azaltma tekniğini içinde barındıran FastSLAM adlı Rao-Blackwellised parçacık filtreleri incelenmiştir. Her parçacık, çoklu veri eşleştirmesine izin veren bir biçimde, çevre haritasını ve robot lokalizasyonunu saklar. Mobil robotun yer bulma probleminde Monte Carlo lokalizasyonu(MCL) tarafından işaretçi nesnelerin konumlarının kestirimi ise GKF ile yapılır. Bu yapı ile gauss tipi işaretçi nesne kestirimi parçacık filtresine kazandırılmış olur.RBPF'nin anlaşılması açısından iteratif Bayes kestirimi, Kalman filtresi, MCL, maksimum benzerlik kestirimi konuları açıklanmış ve filtrenin adımlarını olan örnekleme, ardışıl önem ağırlıkları hesaplaması, haritalama, yeniden örnekleme ve kriterlerinden bahsedilmiştir.
Özet (Çeviri)
Particle filters which contain non-linear Gaussian process and distributions use sequential Monte Carlo techniques instead of approximating the non-linear, non-Gaussian process to the linear Gaussian ones such as made by the extended Kalman filter (EKF).The purpose of the thesis is to measure the success rate of the particle filters for the SLAM problem. In the thesis, popularly used and specialized form of the particle filters, the FastSLAM algorithm in which a variance reduction technique named as Rao-Blackwellisation is found, is observed. FastSLAM divides the SLAM problem into two categories such as the robotic mapping problem and the estimation of the locations of the landmarks. Each particle of the algorithm stores the landmarks? map and the robot pose rendering the multiple hypothesis data associations. The robot pose estimation is computed by Monte Carlo localization (MCL) algorithms and the coordinates and their uncertainties of the landmarks are estimated by the EKF. This model implements the Gaussian estimation of the observations into the particle filters.Sequential Bayes estimation, Kalman filter, MCL, maximum likelihood estimation and the application steps which are sampling, importance weighting, mapping, resampling and its criteria are included in the thesis for a better comprehension of RBPF.
Benzer Tezler
- Otonom mobil robotlarda dağılımlı kalman filtresi tabanlı eş zamanlı lokalizasyon ve haritalama
Unscented kalman filter based simultaneous localizatoin and mapping in autonomous mobile robots
KADİR PASLIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- 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
- Mobile robot odometric localization using decentralized kalman filter
Dağıtık kalman filtresi kullanılarak mobil robot odometrik konumlandırması
N'DJADJO ROMUALD KOUAKOU
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AŞKIN DEMİRKOL
- Gezgin robot sistemlerinde konumlandırma ve haritalama
Localization and mapping in mobile robot systems
YUNUS ATAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VEYSEL GAZİ
- Eş zamanlı konum belirleme ve haritalamaya yönelik akıllı algoritmaların geliştirilmesi
Development of intelligent algorithms for simultaneously localization and mapping
ZEYNEB KURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SIRMA YAVUZ