Real time dense slam in unstructured dynamic cluttered 3d environments
Yapılandırılmamış dağınık dinamik 3 boyutlu ortamlarda gerçek zamanlı yoğun anlık konumlama ve haritalama
- Tez No: 723595
- Danışmanlar: PROF. DR. AYDAN MÜŞERREF ERKMEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 178
Özet
SLAM (Eşzamanlı Yer Belirleme ve Haritalandırma) problemi robotik alanında araştırmacılar tarafından sıklıkla çalışılan bir konu olmasına rağmen haritalama alanındaki geleneksel yaklaşımlar bulunulan ortamın durgun bir ortam olduğunu varsaymaktadır. Durgun ortam varsayımı sadece küçük alanlar için geçerli olmakta ve görsel SLAM'ın dinamik ortamdaki uygulamalarını sınırlandırmaktadır. Son zamanlarda dinamik ortamlar için önerilen son teknoloji SLAM çözümleri, Mask RCNN ve SegNet gibi farklı anlamsak bölümleme metotları kullanmaktadır ancak bu yazılımlar seyrek haritalama yazılım çerçevelerine (ORBSLAM) dayanmaktadır. Bu çalışmada; üç boyutlu (3D) yeniden yapılandırma hatalarının, genelleştirilmiş Gauss dağılımı kullanılarak statik ve dinamik sınıfların tanımlanabilmesi amacıyla manipüle edilmesi ve bu şekilde dinamik ortamlar için yeni bir gerçek zamanlı yoğun SLAM metodu oluşturulması amaçlanmıştır. Hedeflenen bu yaklaşımın belirgin obje takibi ve obje sınıflandırıcıya gerek duymaması, bu yaklaşımı herhangi bir hareketli objeye dayanıklı ve gerçek zamanlı haritalandırmaya uygun hale getirmektedir. Bu metot tekrarlanan görünümleri elemekte ve hacimsel füzyon performansını geliştiren tutarlı verileri kullanmaktadır.
Özet (Çeviri)
SLAM problem has been extensively studied by researchers in the field of robotics , however, conventional approaches in mapping assume a static environment. The static assumption is valid only in a small region, it limits the application of visual SLAM in dynamic environments. Recently proposed state of art SLAM solutions for dynamic environment use different semantic segmentation methods such as Mask RCNN and SegNet; however, these frameworks are based on a sparse mapping framework (ORBSLAM) Our proposed approach requires neither explicit object tracking nor object classifier, which makes it robust to any type of moving object and suitable for real-time mapping. Our method eliminates the repeated views and uses consistent data that enhance the performance of volumetric fusion. For completeness, we compare our proposed method using different type of high dynamic dataset, which are publicly available, in order to demonstrate the versatility and robustness of our approach. Experiments shows that its tracking performance better than other dense and dynamic SLAM approaches.
Benzer Tezler
- Utilization of timed automata as a verification tool for real-time security protocols
Zamanlı özdevinim kuramının gerçek zamanlı güvenlik protokollerinin doğrulanmasında kullanımı
BURCU KÜLAHÇIOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET KOLTUKSUZ
PROF. DR. SITKI AYTAÇ
- Guidelines for structural health monitoring systems on tall buildings and a case study
Yüksek binalarda kurulacak yapı sağlığı izleme sistemi standardının belirlenmesi ve örnek uygulaması
OĞUZHAN GÜMÜŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Deprem MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OZAN CEM ÇELİK
- Damping from vibration records of tall buildings
Yüksek binaların titreşim kayıtlarından sönüm hesaplamaları
ANIL CAN GÜMÜŞTEPE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Deprem MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OZAN CEM ÇELİK
- Relaying opportunities for wireless networks by applying network coding
Kablosuz ağlar için ağ kodlamalı aktarma fırsatları
SEMİHA TEDİK BAŞARAN
Doktora
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
- Akıllı kampüsler için topluluk hareketliliğinin derin öğrenme temelli yöntemlerle gerçek zamanlı izlenmesi
Real-time monitoring of community mobility with deep learning based methods for smart campuses
AHMET BESTAMİ KÖSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN UĞUZ