Accurate robot localization with noisy sensors
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 518912
- Danışmanlar: Dr. THRISHANTHA NANAYAKKARA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: King's College London
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ TAYLAN CEMGİL
- 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
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Tarımsal mobil robot tasarımı ve görsel odometre uygulaması
Design of agricultural mobile robot and visual odometry application
CANER BELDEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mekatronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OKAN UYAR
- Navigation based on inertial sensor data using deep learning techniques
Ataletsel sensör verileriyle derin öğrenme teknikleri kullanılarak navigasyon
MUHAMMET SERHAT SOYER
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET CENGİZ ONBAŞLI
- A collaborative multi-robot localization technique for autonomous robots
Otonom robotlar için bir çoklu robot konuşlandırma tekniği
HATİCE KÖSE BAĞCI
Doktora
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. LEVENT AKIN