Fast feature extraction from 3D point cloud
3 boyutlu nokta bulutundan hızlı nitelik çıkarımı
- Tez No: 341139
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. A. BUĞRA KOKU, DOÇ. DR. E. İLHAN KONUKSEVEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
İnsansız kara araçlarının uzaktan kontrolü veya otonom hareket etmesi için çevreden çok çeşitli bilgi alınması gerekmektedir. Yüksek miktarda veri gönderen pek çok sensör kullanılan bu sistemlerde, bu verilerin bir bilgisayar işlemcisi tarafından kullanılması zor olabilmektedir. Benzer şekilde, bu veriyi kullanan algoritmalar için de, verinin işlenmesi çok zaman almakta ve algoritmalar yavaş çalışabilmektedir. Bunun çözümü, araç üzerindeki sensörlerden alınan bilginin, bir ön işlemden geçerek sadece gerekli kısmının iletilmesi veya bu ön işlem sonucunda elde edilen sonuçların iletilmesidir. Bu tez kapsamında bir insansız kara aracının (İKA) önünde bulunan 180 derecelik lazer mesafe sensörü, yatay eksende yukarı aşağı döndürülerek ortamdan nokta bulutu elde edilmiştir. Bu bilgi, cihazın gideceği yolu tasarlamasını sağlayan yol planlama veya engelden kaçma algoritmalarına direk gönderilmek yerine, bir ön işleme tabi tutulmuştur. Bu ön işlemde öncelikle nokta bulutunda zemine ait olan noktalar tespit edilmiş ve aracın ilerleyebileceği yüzey ortaya çıkarılmış, bunun ardından da ortamdaki engeller tespit edilmiştir. Bahsedilen yol planlama programlarına nokta bulutu değil, zemini temsil eden bir düzlem ve engelleri temsil eden basit geometrik şekiller gönderilmiştir.
Özet (Çeviri)
To teleoperate an unmanned vehicle a rich set of information should be gathered from surroundings. These systems use sensors which sends high amounts of data and processing the data in CPUs can be time consuming. Similarly, the algorithms that use the data may work slow because of the amount of the data. The solution is, preprocessing the data taken from the sensors on the vehicle and transmitting only the necessary parts or the results of the preprocessing. In this thesis a 180 degree laser scanner at the front end of an unmanned ground vehicle (UGV) tilted up and down on a horizontal axis and point clouds constructed from the surroundings. Instead of transmitting this data directly to the path planning or obstacle avoidance algorithms, a preprocessing stage has been run. In this preprocess first, the points belonging to the ground plane have been detected and a simplified version of ground has been constructed then the obstacles have been detected. At last, a simplified ground plane as ground and simple primitive geometric shapes as obstacles have been sent to the path planning algorithms instead of sending the whole point cloud.
Benzer Tezler
- Investigation of artificial intelligence-based point cloud semantic segmentation
Yapay zeka tabanlı nokta bulutu semantik bölümlendirmesinin incelenmesi
MUHAMMED ENES ATİK
Doktora
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAİDE DURAN
- Deep learning based road segmentation from multi-source and multi-scale data
Çok kaynaklı ve çok ölçekli veriyle derin öğrenme tabanlı yol bölütlenmesi
OZAN ÖZTÜRK
Doktora
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Derin öğrenme tabanlı görüntü gürültü giderme için yoğun bağlantı kullanan yeni yaklaşımlar
Densely connected structures in deep learning based image denoising
VEDAT ACAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Nokta belirleme algoritmaları ile otomatik görüntü eşleştirme
Automatic image matching with point detection algorithms
HAYRETTİN ACAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEVZİ KARSLI
- LiDAR verilerinden bina çatı düzlemi otomatik çıkarım modeli geliştirme
Development of a model for automatic extraction of building roof plane from LiDAR data
SİBEL CANAZ SEVGEN
Doktora
Türkçe
2018
Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEVZİ KARSLI