Efficient inertially aided visual odometry towards mobile augmented reality
Gezgin zenginleştirilmiş gerçekliğe yönelik eylemsizlik destekli görsel etkin poz takibi
- Tez No: 340955
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gündelik yaşamda kullanılan akıllı telefon, tablet bilgisayar gibi mobil cihazların sayısındaki ve işlemci gücündeki artışla birlikte, zenginleştirilmiş gerçeklik uygulamaları gittikçe daha çok hacim kazanmaktadır. Gerçek sahnelere etkili biçimde sanal nesne yerleştirilebilmesi için, kamera pozunun yüksek hassaslık ve hızla bulunması gerekir. Bu tezde eylemsizlik algılayıcılarının görsel poz kestirimine destek için kullanımı çalışılmıştır. ullanılan mobil cihaz üzerindeki eylemsizlik algılayıcılarının gürültü özellikleri analiz edilmiştir. Jiroskop ölçümleri 2B nokta takibine yardım etmek için kullanılırken, ivmeölçer ölçümleri, sonradan görsel poz kestiriminde kullanılmak üzere seyreltik 3B noktalardan oluşan haritanın yaratılmasına yardım için kullanılmaktadır. Metrik hız kestirimi eylemsizlik ölçümleri ve 2B bir noktanın gözlemleri kullanılarak formüle edilmiştir. Kestirilen değişkenler üzerindeki belirsizliklerin ayrıntılı formülleştirilmesi sunulmuştur. Son olarak, kamera pozunu metrik ölçekle birlikte kestirme yetisine sahip, özgün, hafif bir süzgeç önerilmektedir. Önerilen süzgeç, kovaryans türetmek için hiçbir buluşsal parametre gerektirmemektedir.
Özet (Çeviri)
With the increase in the number and computational power of commercial mobile devices like smart phones and tablet computers, augmented reality applications are gaining more and more volume. In order to augment virtual objects effectively in real scenes, pose of the camera should be estimated with high precision and speed. Today, most of the mobile devices feature cameras and inertial measurement units which carry information on change in position and attitude of the camera. In this thesis, utilization of inertial sensors on mobile devices in aiding visual pose estimation is studied. Error characteristics of the inertial sensors on the utilized mobile device are analyzed. Gyroscope readings are utilized for aiding 2D feature tracking while accelerometer readings are used to help create a sparse 3D map of features later to be used for visual pose estimation. Metric velocity estimation is formulated using inertial readings and observations of a single 2D feature. Detailed formulations of uncertainties on all the estimated variables are provided. Finally, a novel, lightweight filter, which is capable of estimating the pose of the camera together with the metric scale, is proposed. The proposed filter runs without any heuristics needed for covariance propagation, which enables it to be used in different devices with different sensor characteristics without any modifications. Sensors with poor noise characteristics are successfully utilized to aid the visual pose estimation.
Benzer Tezler
- Development and testing novel guidance algorithms for visual drone interception
Görsel dron yakalama için yeni güdüm algoritmalarının geliştirilmesi ve testi
AHMET TALHA ÇETİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU
- Coğrafi bilgi sistemleri, bir coğrafi bilgi sisteminin (AKBIS) tasarımı ve gerçekleştirilmesi
Geographic information sytems, design and implementation of a geographic information system (AKBIS)
HAYATİ TAŞTAN
- Bodrum guletinin gelişimi ve ustalığın değişen rolü
The evolution of the bodrum gulet and the changing role of the boatbuilders
MEHMET TURGUT ÇIRPANLI
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstriyel Tasarım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLNAME TURAN
- Generating a high-definition map (HD MAP) via yolo (you only look once) deep learning-based object detection model
Yolo (you only look once) derin öğrenme tabanli nesne tespit modeli ile yüksek tanimli hari̇ta (HD MAP) oluşturma
YASİN MEMİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDE DEMİREL
- Breast cancer diagnosis in histopathological images using autoencoder-enhanced convolutional neural network
Histopatolojik görüntülerde meme kanseri teşhisi için otokodlayıcı ile geliştirilmiş evrişimsel sinir ağı kullanımı
İSMAİL İÇME
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ