Geri Dön

Accurate robot localization with noisy sensors

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 518912
  2. Yazar: MERİÇ KIRAN
  3. Danışmanlar: Dr. THRISHANTHA NANAYAKKARA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: King's College London
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

Mobile robots have to know where they are on the environment in order to perform their task efficiently. Extended Kalman Filter is one of the algorithms which can handle localization problem of the mobile robots. When the task of the robot is related with accurate localization, significance of accurate localization increases. In order to recognize patches, accurate localization have to be done and recognition of the patches helps to foresee the whole shoot without knowing entire data. The thesis seeks to explore the distribution of the patches with high accuracy and as rapid as possible. In this regard, being accurate in terms of positioning and defining the positions of the patches are must. Test results show that accurate curve fitting depends on the accuracy of the localization and number of points detected and speed of the exploration. High positional accuracy and high exploring speed increase the chance of foreseeing distribution less improperly.

Benzer Tezler

  1. Endosensorfusion: Particle filtering-based multi-sensory data fusion with switching state-space model for endoscopic capsule robots using recurrent neural network kinematics

    Kapsül endoskopi robotları için değişen durum-uzay modeli ile yinelenen yapay sinir ağları kullanarak parçacık filtreleme temelli çoklu duyarga verisi ilişkilendirmesi

    YASİN ALMALIOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ TAYLAN CEMGİL

  2. 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

  3. Tarımsal mobil robot tasarımı ve görsel odometre uygulaması

    Design of agricultural mobile robot and visual odometry application

    CANER BELDEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Mekatronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OKAN UYAR

  4. Navigation based on inertial sensor data using deep learning techniques

    Ataletsel sensör verileriyle derin öğrenme teknikleri kullanılarak navigasyon

    MUHAMMET SERHAT SOYER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET CENGİZ ONBAŞLI

  5. A collaborative multi-robot localization technique for autonomous robots

    Otonom robotlar için bir çoklu robot konuşlandırma tekniği

    HATİCE KÖSE BAĞCI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. LEVENT AKIN