Geri Dön

3B lidar ile üretilen model doğruluğunun araştırılması

Investigation of the accuracy of 3D lidar-derived models

  1. Tez No: 961228
  2. Yazar: ALEYNA BAŞARAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. VELİ İLÇİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Bu çalışmada, 3B LiDAR sensörü, mobil bir insansız kara aracına entegre edilerek bir iç mekânın taranması gerçekleştirilmiştir. Elde edilen nokta bulutu verileri, LiDAR tabanlı konumlandırma ve haritalama görevlerinde yaygın olarak kullanılan HDL-Graph-SLAM algoritması ile işlenmiş ve 3B çevre modeli oluşturulmuştur. Bu çalışmanın temel amacı, elde edilen 3B modelin doğruluğunu test etmektir. Bu kapsamda iki farklı doğruluk analizi gerçekleştirilmiştir. İlk analiz türü olan nesne temelli ölçüm analizinde, çalışma alanında yer alan 26 farklı nesnenin boyutları, yüksek hassasiyetli Total Station cihazı ile fiziksel olarak ölçülmüş ve bu veriler, LiDAR ile elde edilen ölçümlerle karşılaştırılmıştır.“En”ve“boy”yönlerindeki ortalama farkların sırasıyla ±0.012 m ve ±0.011 m olarak hesaplanması, sistemin 1-2 cm seviyesinde yüksek doğruluk sunduğunu göstermiştir. İkinci analiz olan genel yüzey doğruluğu analizinde ise, LiDAR tabanlı SLAM yöntemiyle oluşturulan 3B model, lazer tarayıcıdan elde edilen referans 3B model ile karşılaştırılmıştır. Bu kapsamda, 7 sol duvar, 7 sağ duvar ve 10 zemin yüzeyi olmak üzere toplam 24 yüzey incelenmiş; LiDAR-SLAM verileri ile referans veriler arasındaki farklar RMSE, ortalama mesafe ve standart sapma metrikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Analiz sonuçlarına göre, tüm yüzeyler için ortalama RMSE değeri ±2.12 cm, ortalama mesafe ±4.16 cm ve standart sapma değeri ±1.06 cm olarak hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar, LiDAR-SLAM tekniğinin iç mekân haritalama ve çevresel modelleme gibi uygulamalarda yüksek doğruluk sunduğunu ve pratik bir çözüm alternatifi oluşturduğunu göstermektedir. Bununla birlikte, daha ileri düzey hassasiyet gerektiren özel mühendislik uygulamaları için, sistemin ilave tarama yöntemleri veya destekleyici teknolojilerle birlikte kullanılması önerilebilir. Bu çalışma, LiDAR-SLAM tekniğinin iç mekân modelleme potansiyelini ortaya koyarken, uygulama şartlarına bağlı olarak karşılaşılabilecek sınırlamaların da göz önünde bulundurulması gerektiğini vurgulamaktadır.

Özet (Çeviri)

In this study, a 3D LiDAR sensor was integrated into a mobile unmanned ground vehicle to scan a specific indoor environment. The acquired point cloud data were processed using the HDL-Graph-SLAM algorithm, which is widely used in LiDAR-based localization and mapping tasks, and a 3D environmental model was created. The primary aim of this study is to assess the accuracy of the generated 3D model. For this purpose, two different accuracy analyses were conducted. In the first type of analysis, object-based measurement analysis, the dimensions of 26 different objects located within the study area were measured with a high-precision Total Station device, and these measurements were compared with those obtained from LiDAR-SLAM data. The calculated mean differences of ±0.012 m in width and ±0.011 m in length demonstrated that the system provides 1-2 cm accuracy. In the second analysis, general surface accuracy analysis, the 3D model created using the LiDAR-based SLAM method was compared with a reference 3D model obtained from a laser scanner. In this context, a total of 24 surfaces, including 7 left walls, 7 right walls, and 10 floor surfaces, were examined, and the differences between the LiDAR data and the reference data were evaluated using RMSE, mean distance, and standard deviation metrics. According to the analysis results, the average RMSE value for all surfaces was calculated as ±2.12 cm, the mean distance as ±4.16 cm, and the standard deviation as ±1.06 cm. The obtained results indicate that LiDAR-based SLAM provides high accuracy and offers a practical solution for applications such as indoor mapping and environmental modeling. However, for specialized engineering applications requiring higher levels of precision, the system is recommended to be used in conjunction with additional scanning methods or supporting technologies. This study highlights the potential of LiDAR technology for indoor modeling while emphasizing the need to consider the limitations that may arise depending on the application conditions.

Benzer Tezler

  1. Nokta bulutlarının otomatik birleştirilmesinde yeni bir yöntem önerisi

    A new method for automatic point cloud registration

    RAMAZAN ALPER KUÇAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERDAR EROL

  2. Taşkın modellemede LiDAR verisi ile performans analizleri

    Performance analyses with with LiDAR data in flood modelling

    HAKAN ÇELİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİLAL GONCA COŞKUN

  3. Enhancing UCAV operations with AI-driven point cloud semantic segmentation for precision gimbal targeting in defense industry

    Savunma sanayiinde hassas gimbal hedefleme için yapay zeka tabanlı nokta bulutu semantik segmentasyon yaklaşımlarıyla S/İHA operasyonlarının iyileştirilmesi

    SALİH BOZKURT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZAİDE DURAN

  4. Nokta tabanlı sınıflandırma yöntemleri ile LiDAR verilerinin sınıflandırılması

    Classification of LiDAR data with point based classification methods

    ZEHRA ERİŞİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NACİ YASTIKLI

  5. Deep learning based road segmentation from multi-source and multi-scale data

    Çok kaynaklı ve çok ölçekli veriyle derin öğrenme tabanlı yol bölütlenmesi

    OZAN ÖZTÜRK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER