Metric scale and 6dof pose estimation using a color camera and distance sensors
Renkli kamera ve mesafe sensörleri kullanılarak metrik ölçek ve 6 eksenli pozisyonlama hesaplaması
- Tez No: 661700
- Danışmanlar: PROF. DR. TEMEL ENGİN TUNCER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- 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: 111
Özet
Renkli monoküler kameralar, 6 eksenli poz tahmini ve seyrek 3B nokta bulutu oluşturulması için hareketten yapı, görsel odometri ve görsel eşzamanlı yerelleştirme ve haritalama algoritmaları kullanılarak yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tezde, bir mesafe sensörü kullanarak bir monoküler görsel odometri algoritmasının metrik ölçek bilgisini tahmin etmek için yeni bir algoritma sunulmuştur. Bu yöntem, seyrek bir 3B nokta bulutu elde etmek için literatürde sıklıkla kullanılan bir görsel odometri algoritması Yarı-Doğrudan Görsel Odometri (SVO) \cite {SVO} kullanır ve ardından bu noktaları, metrik ölçeği tahmin etmek için mesafe sensöründen alınan ölçümlerle eşleştirir. Ayrıca, ölçek parametresi bir Gauss rastgele değişkeni olarak modellenir ve daha kararlı bir sonuç için bir Kalman filtresi kullanılarak hesaplanan ölçekle güncellenir. Buna ek olarak, ölçeği daha doğru tahmin etmek için birden fazla mesafe sensörü eklenmiştir. Birden fazla sensör durumunda, ölçek doğruluğunun önemli ölçüde geliştirilebileceği bulunmuştur. Bir başka yeni yaklaşım, kamera platformu için dönüş ve eğim açılarının tahmin edilmesidir. Bu, belirli bir geometri ile yerleştirilmiş üç mesafe sensörü ve bunlara karşılık gelen 3B nokta bulutu eşleşmeleri kullanılarak yer düzlemine göre elde edilir. Mesafe sensörlerinden gelen doğrudan metrik ölçümler sayesinde, bu açı bilgisi zamanla kaymaz. Son olarak, çevreye işaret bırakabilen dört özel mesafe sensörüyle, model referanslanarak doğrudan 6 eksenli poz tahmini yapılabilen metod öne sürülmüştür. Yeni bir sezgisel model ve örüntü tanıma algoritması önerilmiştir. Gelişmiş bir \textit{döngüde yazılım} ortamında kamera ve mesafe sensörleri ile donatılmış bir İHA üzerinde çeşitli simülasyonlar yapılmış ve önerilen yaklaşımların performansının farklı senaryolarda önceki çalışmalardan daha iyi olduğu gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Monocular color cameras are widely used for 6DoF pose estimation and sparse creation of 3D point cloud of environment over decades with SfM, VO and V-SLAM algorithms. In this thesis, a novel algorithm is presented to estimate the metric scale information of a monocular visual odometry algorithm using a distance sensor. This method uses a state-of-the-art visual odometry algorithm Semi-Direct Visual Odometry(SVO)\cite{SVO} for obtaining sparse 3D point cloud and then matches these points with the measurements obtained from the distance sensor to estimate the metric scale. Moreover, scale parameter is modeled as a Gaussian random variable and updated with the calculated scale using a Kalman filter for a more stable result. Additionally, multiple distance sensors are added to estimate the scale more accurately. It is observed that the scale accuracy can significantly be improved in case of multiple sensors. As another novel approach, the estimation of the roll and pitch angles for the camera platform is considered. This is achieved with respect to the ground plane using three distance sensors placed with a specific geometry and their corresponding 3D point cloud matches. This angle information do not drift in time thanks to direct metric measurements from distance sensors. Finally, with four special distance sensors, which can leave marks to the environment, direct 6DoF pose estimation with respect to the pattern is found. A novel heuristic pattern and pattern recognition algorithm is proposed. Several simulations are performed on a MAV equipped with a camera and distance sensors in an advance SITL environment and the performance of the proposed approaches are shown to be better than the previous works in different scenarios.
Benzer Tezler
- İsaretçi takibi ile PnP tabanlı 6DoF poz tahminive CFD simülasyon karşılaştırması
PnP-based 6DoF pose estimation with marker trackingand CFD simulation comparison
YUSUF DEMİREL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET NURİ AKINCI
- Optimized visual odometry and satellite image matching-based localization for UAVS in GPS-denied environments
GPS olmayan ortamlarda İHA'lar için optimizasyonlu görsel odometri ve uydu görüntüsü eşleştirme tabanlı konumandırma
ÖMER SEFA ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPTEKİN YILDIZ
- İmplante edilebilen kardiyoverter defibrilatör (ICD) hastalarında algılanan sosyal destek ve umutsuzluk düzeyleri
Implantable cardioverter defibrillator (ICD) in patients perceived social support, and hopelessness
MELİKE ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Hemşirelikİstanbul Üniversitesiİç Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURAY ENÇ
- Edirne ili buğday ekim alanlarında görünen önemli yabancı ot türleri, yoğunlukları ve rastlanma sıklıklarının belirlenmesi
Determination of significant weed species in wheat growing areas of Edi̇rne province, their intense and frequency of coincidance
FİLİZ KARTAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
ZiraatNamık Kemal ÜniversitesiBitki Koruma Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ADNAN KARA