Geri Dön

3D pose uncertainty estimation for visual aided navigation

Görüntü yardimli navigasyonda 3B poz belirsizlik kestirimi

  1. Tez No: 920288
  2. Yazar: RAMAZAN TEMÜR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Robotik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

Eş zamanlı yer belirleme ve haritalandırma (SLAM) teknolojilerinde, bilinmeyen ortamlarda sensör ölçümleri kullanılarak navigasyon yapmak hayati öneme sahiptir. Navigasyon sistemleri; ataletsel ölçüm birimleri, GNSS alıcıları, LIDAR ve kameralar gibi çeşitli sensörlerden oluşur. Bu sensörlerin bir araya getirilmesi, SLAM sistemlerinin belirli bir düzeye kadar hassasiyet ve güvenlik sağlamasına olanak tanır ancak sensörlerin ve navigasyon hesaplamalarında kullanılan algoritmaların potansiyel hataları nedeniyle doğruluk hala sorgulanabilir durumdadır. Bu çalışma, görsel destekli navigasyon sistemleri için 3B poz kestirim algoritmalarındaki belirsizliğin niceliksel olarak incelenmesini ele almaktadır. Poz kestirimi için analitik belirsizlik hesaplama yöntemleri; homografi ve 8-nokta algoritması çıktılarını navigasyona direkt entegre etmeden önce sonuçların doğruluğunun farkında olunmasını sağlayacaktır. Belirtilen algoritmalarda görüntü noktalarının belirsizliğini kullanmak üzere, farklı özellik çıkarma algoritmaları temelli özellik konum belirsizlikleri analiz edilecektir. Bu çalışmanın diğer bir odak noktası ise, özellik hatalarının izotropik veya anizotropik olarak modellenmesinin poz kestirim sonuçlarını nasıl etkilediğinin ortaya çıkarılmasıdır. Sonuç olarak, hata dağılım özelliklerini, poz kestirim algoritma yapılarına dahil etmek sonuçları geliştirecek ve gerçek hayat navigasyon algoritmalarında kullanılacak bir performans metriği sağlayacaktır.

Özet (Çeviri)

In Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) technologies, it is crucial to navigate unknown environments by utilizing sensor measurements. Navigation systems consist of different types of sensors, such as IMUs, GNSS receivers, LIDAR, and cameras. Fusing this range of sensors ensures precision and safety up to a level; however, accuracy still needs to be improved due to the potential errors of the sensors and the algorithms used in navigation calculations. This study investigates uncertainty quantification in 3D pose estimation algorithms for visual-aided navigation systems. The analytical uncertainty derivations for pose estimation will be obtained to be aware of the correctness of the results before fusing the outputs of homography and the 8-point algorithm. The uncertainties in feature location will be analyzed based on different feature extraction methods to employ the uncertainty of image points to these algorithms. The other focus of this study is to reveal how pose estimation outcomes are influenced by modeling the feature errors as isotropic or anisotropic. Consequently, incorporating error characteristics into pose estimation algorithm frameworks will enhance the results and provide a performance metric to be used in real-world navigation algorithms.

Benzer Tezler

  1. A social navigation approach for mobile assistant robots

    Asistan mobil robotlar için sosyal bir navigasyon yaklaşımı

    HASAN KIVRAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE KÖSE

  2. A tool for synthetic evaluation of active calibration algorithms

    Aktif kalibrasyon algoritmalarının sentetik değerlendirmesi için bir araç

    BUĞRAHAN DÖNMEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ÖZUYSAL

  3. 3D pose estimation from stereo images

    Stereo görüntülerden 3B poz tahmini

    YILMAZ CENGİZ AKARSU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TARKAN AYDIN

  4. 3D human pose estimation from multi-view rgb images

    Çok açılı görüntülerden 3 boyutlu insan pozu çıkarımı

    HÜSEYİN TEMİZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LALE AKARUN ERSOY

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BERK GÖKBERK