Geri Dön

An implementation of 3D SLAM with planar segments

Düzlem kesitleri ile 3D SLAM uygulaması

  1. Tez No: 318864
  2. Yazar: ÇAĞRI TURUNÇ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: İşaret Tabanlı EKF SLAM, Orta Nokta ve Yön ile SLAM, Düzlem Kesitleri Çıkarma, Uzaklık Tarayıcı Sensör Modelleme
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 233

Özet

Kendini konumlandırma ve haritalama mobil robotların önemli özelliklerindendir. Bu iki özellik birbiriyle ciddi biçimde ilintilidir ve her ikisini birlikte çalıştırma işlemi Eş Zamanlı Konumlandırma ve Haritalama (SLAM) şeklinde adlandırılır. SLAM problem çevrenin soyut bir modelle haritalandırılmasını gerektirir. Tarayıcı sensor sistemleri tarafından oluşturulmuş bir nokta kümesi haritalama amacıyla kullanılabilir. Bununla birlikte nokta kümesinden daha üst seviyede işaretler çıkarılması ve bu işaretlerin haritalama sisteminde girdi olarak kullanılması da SLAM problemine çözüm olarak kullanılabilir.Bu çalışmada 4B işaret tabanlı EKF SLAM sistemi oluşturulmuş ve sistemin denklemleri açık biçimleriyle verilmiştir. Yazılan algoritma nesnelerin kütle merkezi ve yön bilgisini girdi olarak kullanmakta ve bu şekilde EKF SLAM algoritmasını koşabilmektedir. 4B işaret tabanlı EKF SLAM algoritması detaylı biçimde incelenmiş ve monte-carlo analiz yöntemi kullanılarak 3B EKF SLAM algoritmalarıyla kıyaslanmıştır. Böylece 3B işaretlere yön bilgisi eklenmesinin ne tür bir gelişme sağladığı incelenmiş ve monte-carlo analizi grafikleriyle görselleştirilmiştir.Çalışmanın ikinci bölümünde, bir tarayıcı sensör sistemi tasarlanmış ve üretilmiştir. Sistemin oluşturduğu nokta kümesinden düzlemsel işaret çekilmesi için bir algoritma sunulmuş, uygun bir hata modeli geliştirilmiş ve bu modelle sensörden alınan veri kullanılarak 4B EKF SLAM algoritması koşturulmuştur. Son adımda 4B EKF SLAM algoritmasın gerçek veri ile çalıştırılarak sonuçları 3B algoritma sonuçlarıyla karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Böylece bu çalışmada, 4B işaret kullanılarak sağlanan gelişme simülasyon ortamı ve gerçek veri ile 3B sonuçlarla karşılaştırılarak incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

Localization and mapping are vital capabilities for a mobile robot. These two capabilities strongly depend on each other and simultaneously executing both of these operations is called SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). SLAM problem requires the environment to be represented with an abstract mapping model. It is possible to construct a map from point cloud of environment via scanner sensor systems. On the other hand, extracting higher level of features from point clouds and using these extracted features as an input for mapping system is also a possible solution for SLAM.In this work, a 4D feature based EKF SLAM system is constructed and open form of equations of algorithm are presented. The algorithm is able to use center of mass and direction of features as input parameters and executes EKF SLAM via these parameters. Performance of 4D feature based EKF SLAM was examined and compared with 3D EKF SLAM via monte-carlo simulations. By this way; it is believed that, contribution of adding a direction vector to 3D features is investigated and illustrated via graphs of monte-carlo simulations.At the second part of the work, a scanner sensor system with IR distance finder is designed and constructed. An algorithm was presented to extract planar features from data collected by sensor system. A noise model was proposed for output features of sensor and 4D EKF SLAM algorithm was executed via extracted features of scanner system. By this way, performance of 4D EKF SLAM algorithm is tested with real sensor data and output results are compared with 3D features. So in this work, contribution of using 4D features instead of 3D ones was examined via comparing performance of 3D and 4D algorithms with simulation results and real sensor data.

Benzer Tezler

  1. Otononom mobil robotlarda optik akış tabanlı görsel eş zamanlı lokalizasyon ve haritalama

    Optical flow based visual simultaneous localization and map building in autonomous mobile robots

    ONUR ŞENCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  2. An implementation of functionalized carbon nanotubes on optical biosensors

    Optik biyosensörlerde karbon nanotüp uygulaması

    NALAN LİV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    BiyomühendislikSabancı Üniversitesi

    Biyoloji Bilimleri ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜVEYDA BAŞAĞA

  3. Çimento harmanlama prosesinin kalman kestirimcisi ile tanılanması

    Identification of cement blending process with kalman estimation

    ÖMER ÖZGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAN ÖZSOY

  4. 2010 - 2015 yılları arası animasyon film afişlerinin 3D tekniği ile uygulanması

    Implementation of 3D technical animation movie posters from the years 2010 - 2015

    KÖKSAL BİLİRDÖNMEZ

    Sanatta Yeterlik

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Güzel SanatlarAkdeniz Üniversitesi

    Sanat ve Tasarım Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH BAŞBUĞ