Estimation, mapping and navigation with micro aerial vehicles for infrastructure inspection
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 717514
- Danışmanlar: DR. VİJAY KUMAR, DR. CAMİLO J. TAYLOR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: University of Pennsylvania
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 212
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Multi-rotor Micro Aerial Vehicles (MAV) have become popular robotic platforms in the last decade due to their manufacturability, agility and diverse payload options. Amongst the most promising applications areas of MAVs are inspection, air delivery, surveillance, search and rescue, real estate, entertainment and photography to name a few. While GPS offers an easy solution for outdoor autonomy, using onboard sensors is the only solution for autonomy in constrained indoor environments. In this work, we study onboard state estimation, mapping and navigation of a small MAV equipped with a minimal set of sensors inside GPS-denied, axisymmetric, tunnel-like environments such as penstocks. We primarily focus on state estimators formulated for different sensor suits which include 2D/3D lidars, cameras, and Inertial Measurement Units (IMU). Penstocks are pitch dark environments and offer very weak visual texture even with onboard illumination, hence our estimators primarily rely on lidars and IMU. The point cloud data returned by the lidar consists of either elliptical contours or indiscriminate partial cylindrical patches making localization along the tunnel axis theoretically impossible. Cameras track features on the walls using the onboard illumination to estimate the velocity along the tunnel axis unobservable to range sensors. Information from all sensors are then fused in a central Kalman Filter for 6 Degrees-of-Freedom (DOF) state estimation. These approaches are validated through onsite experiments conducted in four different dams demonstrating state estimation, environment mapping, autonomous and shared control.
Benzer Tezler
- Mikro hava araçlarının bilinmeyen ortamlarda görüntü temelli kontrolü
Vision based control of micro air vehicles in unknown environments
CİHAT BORA YİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Kapalı ortamlarda yerelleştirme ve haritalama için sensör füzyonu
Sensor fusion for gps denied environment for localization and mapping
HÜSEYİN BURAK KURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Elde taşınabilir bir gömülü sistem üzerinde kapalı alan konum tahmin yöntemlerinin gerçeklenmesi ve karşılaştırılması
Implementation and comparison of indoor location estimation methods on a handheld embedded system
OZAN VAHİT ALTINPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- Otonom araçlar için 2B lazer tarayıcı kullanılarak yeni 3B LIDAR sistemi elde edilmesi ve engel tespiti
Obtaining a new type 3D LIDAR system using 2D laser scanner for autonomous vehicles and obstacle detection
AHMET KAĞIZMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Visual aided navigation and mapping for an autonomous rotorcraft
Başlık çevirisi yok
MEHMET SUAT KAY
Doktora
İngilizce
2013
Uçak MühendisliğiPolitechnico di Milano (Technical University of Milan)PROF. CARLO L. BOTTASSO