Mobil robotlarda SLAM uygulamaları için otomatik landmark belirleme yöntemi
Automatic landmark extraction method for SLAM applications in mobile robots
- Tez No: 983461
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET ÖZKURT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bir robotun bilinmeyen bir ortamda otonom olarak ilerleyebilmesi için eş zamanlı konum belirleme ve haritalama (SLAM-Simultaneous Localization and Mapping) yapması gerekmektedir. Günümüzde SLAM probleminin çözümü için bir çok algoritma geliştirilmiştir. Bu çalışmada EKF SLAM ve FAST SLAM algoritmaları kullanılmıştır. Bu tip algoritmaların çalışabilmesi için yer işareti (Landmark) denen ve konumları önceden belirlenmiş noktalara ihtiyaç duyulmaktadır. Fakat bilinmeyen bir ortamda yer işaretlerinin konumu da bilinmemektedir. Bu nedenle bu çalışmada geliştirilen vektörel zincir yöntemi kullanılarak yer işaretleri otomatik olarak ve minimum hata ile belirlenmiştir. Daha sonra belirlenen yer işaretleri kullanılan SLAM algoritmalarına eklenmiştir. Bu yöntemde diferansiyel sürüş sistemine sahip bir robot üzerine 360 derece tarama açısına sahip LIDAR sensörü yerleştirilmiştir. Bu sensör ile çevredeki engeller algılanarak nokta bulutu verisi vektörel zincir yapısına dönüştürülmüştür. Bu yapıda gürültülü nokta bulutu verisi vektörel zincir yapısına dönüştürülmüştür. Bu sayede hem nokta sayısı azaltılmış hem de sensörün gürültülü yapısı filtrelenmiştir. Bu yöntemde anlık olarak görülen engel noktaları engel vektörlerine dönüştürülmüştür. Farklı engeller arasındaki boşluğun kapatılması için de öncü vektörü oluşturulmuştur. Her iki vektör türü uç uca eklenerek kapalı bir yapı elde edilmiştir. Elde edilen vektörel zincir yapısında engel vektörlerinin kesişim noktası ile öncü vektörlerin başlangıç ve bitiş noktaları kullanılarak yer işareti çıkarımı yapılmıştır. Ayrıca öncü vektörleri ile otonom ilerleme işlemi için ihtiyaç duyulan hedef konum üretimi de mümkündür. Geliştirilen vektörel zincir algoritması hem EKF SLAM hem de FAST SLAM algoritması kullanılarak iki farklı kapalı ortamda test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar geliştirilen vektörel zincir yöntemi ile yer işareti çıkarımının başarılı olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In order for a robot to move autonomously in an unknown environment, it needs to perform simultaneous localization and mapping (SLAM). Nowadays, many algorithms have been developed to solve the SLAM problem. In this study, EKF SLAM and FAST SLAM algorithms are used. For these types of algorithms to work, they require predetermined locations, called landmarks. However, in an unknown environment, the location of landmarks is also unknown. Therefore, the vector chain method developed in this study was used to automatically determine landmarks with minimal error. Then, the determined landmarks were added to the SLAM algorithms used. In this method, a LIDAR sensor with a 360-degree scanning angle is placed on a robot with a differential driving system. With this sensor, obstacles in the environment are detected and the point cloud data is converted into a vector chain structure. In this structure, noisy point cloud data is converted into a vector chain structure. In this way, both the number of points is reduced and the noisy structure of the sensor is filtered. In this method, instantaneous obstacle points are converted into obstacle vectors. A frontier vector is also created to close the gap between different obstacles. Both vector types are added end to end to obtain a closed structure. In the resulting vector chain structure, landmark extraction was performed using the intersection point of the obstacle vectors with the start and end points of the frontier vectors. It is also possible to generate the target location needed for the autonomous moving process with the frontier vectors. The developed vector chain algorithm was tested in two different indoor environments using both EKF SLAM and FAST SLAM algorithms. The results obtained show that landmark extraction with the developed vector chain method is successful.
Benzer Tezler
- Lazer mesafe ölçüm sistemli otonom robotlarda kalman filtresi tabanlı eşzamanlı lokalizasyon ve haritalama
Simultaneously map building and localization techniques for autonomous robots using laser range finders
FATMA ECEHAN ERSÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Otonom mobil robotlarda görsel SLAM uygulamaları
Visual SLAM applications in autonomous mobile robots
MEHMET FATİH KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiNecmettin Erbakan ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIŞ GÖKÇE
- Rp-lıdar kullanılarak mobil robotlar için eş zamanlı konum belirleme ve haritalama
Simultaneous localization and mapping for mobile robots using rp-lidar
SELMAN AKYOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL UÇAR
- Alternative navigation methods: Fusion of optical flow and visual-inertial pose estimation using EKF
Alternatif navigasyon metotları: EKF kullanılarak, poz tahmini için optik akışı ile görsel ataletliyi füzyon etmektedir
ABDEL SALAM BAWARSHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE KOYUNCU
- Frontier point based autonomous exploration in 2D environment
2B ortamda sınır noktası tabanlı özerk keşif
ECEM SÜMER
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ