Geri Dön

A novel mobile robot navigation method based on combined feature based scan matching and FastSLAM algorithm

Öznitelik tabanlı mesafe eşleme ve FastSLAM algoritmaları birleşimi özgün hareketli robot navigasyon yöntemi

  1. Tez No: 269051
  2. Yazar: AYHAN ÖZGÜR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AFŞAR SARANLI, YRD. DOÇ. DR. İLHAN KONUKSEVEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Mesafe eşleme, LADAR tabanlı öznitelik çıkarımı, Eş zamanlıkonumlama ve haritalandırma, Scan matching, LADAR based feature extraction, Simultaneous localization andmapping
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 176

Özet

Bu çalışmadaki temel amaç, geniş boyutlu detaylı iç ortamlarda pratik iç ortam konumlamave haritalama algoritması gerçeklenmesidir. Biriken tutarlı bir harita oluştururken bununkonumlama için kullanılması kısmen çözülmemiş bir problem olup hareketli robotnavigasyonunda başlıca öneme sahip bir konudur. Bu çatı altında, LADAR ve odometrealgılayıcılarını kullanılarak öznitelik tabanlı mesafe eşleme ve FastSLAM algoritmalarıbirleşimi bir yöntem sunulmaktadır. Bu yöntemde, SLAM modülüne odometre çıktısı yerinedaha iyi bir konumlama bilgisi verilerek, iyileştirilmiş veri eşleme ve konumlama hassasiyetisağlanmaktadır.Bu tez iç ortamda konumlama ve haritalama ile ilgili şu katkıları sağlamaktadır: Birinciolarak, öznitelik tabanlı FastSLAM ve mesafe eşleme algoritmalarını birleştirmektedir.İkinci olarak mesafe eşleme için geliştirilmiş geometrik ilişkiler kullanılmıştır; ek olarakkonum farkları için de vektör taşınmasına dayalı yeni bir metot önerilmiştir. Bu yöntemlerüzerinde dikkatle çalışılıp farklı gerçekçi LADAR veri kümelerinde, konumlama veharitalama hassasiyetinde oluşan hatalara göre düzenleme yapılmıştır. Üçüncü olarak, doğruparçası ve köşe tabanlı veri eşlemesi için konuma ek olarak, yön bilgisi kullanımı daFastSLAM modülüne bir eklenti olarak verilmiştir.Algoritmalar farklı iç ortamlarda çalışan gerçek robot platformlarından alınan LADAR veodometre verileri ile test edilmiştir. Literatürdeki bu veri kümelerine ek olarak, Pioneer 3ATdeney robot platformlarıyla alınmış kendi veri kümelerimiz de kullanılmıştır. Sonuç olarakgeniş boyutlu detaylı alanlarda çalışabilen gerçek zamanlı bir konumlama algoritmasıoluşturulmuştur.

Özet (Çeviri)

The main focus of the study is the implementation of a practical indoor localization andmapping algorithm for large scale, structured indoor environments. Building an incrementalconsistent map while also using it for localization is partially unsolved problem and of primeimportance for mobile robot navigation. Within this framework, a combined methodconsisting of feature based scan matching and FastSLAM algorithm using LADAR andodometer sensor is presented. In this method, an improved data association and localizationaccuracy is achieved by feeding the SLAM module with better incremental pose informationfrom scan matching instead of raw odometer output.This thesis presents the following contributions for indoor localization and mapping. Firstlya method combining feature based scan matching and FastSLAM is achieved. Secondly,improved geometrical relations are used for scan matching and also a novel method based onvector transformation is used for the calculation of pose difference. These are carefullystudied and tuned based on localization and mapping performance failures encountered indifferent realistic LADAR datasets. Thirdly, in addition to position, orientation informationusage in line segment and corner oriented data association is presented as an extension inFastSLAM module.The method is tested with LADAR and odometer data taken from real robot platformsoperated in different indoor environments. In addition to using datasets from the literature,own datasets are collected on Pioneer 3AT experimental robot platform. As a result, a realtime working localization algorithm which is pretty successive in large scale, structuredenvironments is achieved.

Benzer Tezler

  1. Efficient visual loop closure detection via localized moment descriptors

    Hızlı ve verimli çalışan yerelleştirilmiş görsel moment tanımlayıcılarıyla çevrim kapamaların saptanması

    CAN ERHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  2. Prioritized exploration strategy based on invasion percolation guidance

    Kuşatma amaçlı süzülüm temelli önceliklendirilmiş keşif stratejileri

    MURAT KARAHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDAN M. ERKMEN

    PROF. DR. İSMET ERKMEN

  3. 3D simultaneous localization and mapping methods in outdoor and large-scale environments for autonomous robot navigation

    Otonom robot navigasyonu için dış ve geniş-ölçekli ortamlarda 3D eş zamanlı konumlama ve haritalama yöntemleri

    CİHAN ULAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  4. Developing mobile robot obstacle avoidance methods with model-based and learning-based methods

    Mobil robotlarda model tabanlı ve öğrenme tabanlı engelden kaçınma yöntemleri geliştirilmesi

    AYKUT ÖZDEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA

  5. Path planning using heuristic algorithm in dynamic environment

    Dınamık ortamda sezgısel bır algorıtma kullanarak yol planlama

    ZAHRA ELMI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ÖNDER EFE