Geri Dön

Improving visual SLAM by filtering outliers with the aid of optical flow

Görsel eşzamanlı haritalama ve konumlandırma probleminin performansını aykırı gözlemleri optik akı yardımıyla eleyerek artırma

  1. Tez No: 286301
  2. Yazar: TOLGA ÖZASLAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ULUÇ SARANLI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

Mobil robotlarla Eşzamanlı Haritalama ve Konumlandırma (EHK), robotikcamiasının en zorlu problemlerinden biridir. Geçtiğimiz birkaç yılda, üzerineyapılan yoğun çalışmalar neticesinde, bu konu teorik ve pratik açılardan doyumaulaşmıştır. Geçtiğimiz birkaç sene içerisinde, araştırmaların yönelimi EHK'den,ölçüm aygıtı olarak kameraların kullanıldığı Görsel EHK'ye doğru olmuştur.Düzlemsel uzayda çalışan birçok EHK uygulamasına kıyasen daha üstün olarak,GEHK, ortamın 3 boyutlu modelini ve robotun 6 serbestlik dereceli durumunuda kestirebilmektedir. Robotik çalışmalarına henüz uygulanmakla beraber,GEHK'nin geliştirilmesi gereken çok yönleri bulunmaktadır. Özellikle, EHK veGEHK algoritmalarının ortak problemi bilgi eşlemesidir. Hatalı bilgi eşlemesiEHK'nin kararlığını olumsuz yönde etkileyebilir ya da tamamen ıraksamasınaneden olabilir. Bu çalışmada, aykırı gözlemleri elemek için, tahmini izdüşümhatasını ve optik akı bilgisini kullanan iki yöntem öneriyoruz. İlk yöntem, haritaöğelerinin tahmini izdüşüm ve onlarla eşlenen ölçüm yerlerinin yakın olmasıgerektiği mantığını kullanmaktadır. İkinci yöntem ise, optik akı vektor alanınıreferans kabul edip, ardışık iki ölçüm ile belirlenen vektör ile, bölgesel optik akıalanını kıyas ediyor; ve optik akı alanı ile çelişen ölçümleri eliyor. Çalışmamızda,bu iki yöntemin, GEHK'nin ıraksamasını engellediğini ve genel performansınıartırdığını gösteriyoruz. Ayrıca, modüler bir EKH kütüphanesi olan SLAM++yazılımımızı açıklıyoruz.

Özet (Çeviri)

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) for mobile robots has been oneof the challenging problems for the robotics community. Extensive study of thisproblem in recent years has somewhat saturated the theoretical and practicalbackground on this topic. Within last few years, researches on SLAM have beenheaded towards Visual SLAM, in which camera is used as the primary sensor.Superior to many SLAM application run with planar robots, VSLAM allows us toestimate the 3D model of the environment and 6-DOF pose of the robot.Being applied to robotics only recently, VSLAM still has a lot of room for improvement.In particular, a common issue both in normal and Visual SLAM algorithms is th data association problem. Wrong data association either disturbs stability orresult in divergence of the SLAM process. In this study, we propose two outlierelimination methods which use predicted feature location error and optical flow field.The former method asserts estimated landmark projection and its measurement locationsto be close. The latter accepts optical flow field as a reference and compares the vectoformed by consecutive matched feature locations; eliminates matches contradicting withthe local optical flow vector field. We have shown these two methods to be saving VSLAMfrom divergence and improving its overall performance. We have also described our newmodular SLAM library, SLAM++.

Benzer Tezler

  1. Optimized visual odometry and satellite image matching-based localization for UAVS in GPS-denied environments

    GPS olmayan ortamlarda İHA'lar için optimizasyonlu görsel odometri ve uydu görüntüsü eşleştirme tabanlı konumandırma

    ÖMER SEFA ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPTEKİN YILDIZ

  2. Using shape information from natural tree landmarks for improving slam performance

    EKH verimini artırmak için ağaçların biçim bilgisinin kullanılması

    BİLAL TURAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SELİM AKSOY

  3. Mobil robotlarda sensör füzyon tekniklerine dayalı konum tahmininin geliştirilmesi

    Improving position estimation in mobile robots based on sensor fusion techniques

    BEHİCE BAKIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EBU YUSUF GÜVEN

  4. Kent merkezlerinin yenilenmesi

    City center redevelopment

    TÜLAY AYGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. VEDİA DÖKMECİ

  5. İç mekan görsel eş zamanlı haritalama ve konumlandırma senaryolarında dinamik anahtar kare optimizasyonu

    Dynamic keyframe optimization in indoor visual simultaneous localization and mapping scenarios

    HÜSEYİN ALP AKBACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Mekatronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERTUĞRUL BAYRAKTAR