Geri Dön

Camera trajectory estimation for indoor robot odometry using stereo images and inertial measurements

Kapalı alanlarda robot konumlaması için stereo görüntüler ve eylemsizlik duyucusu kullanılarak kamera yörüngesinin kestirilmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 442033
  2. Yazar: ANIL HORASAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MELİK DÖLEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Bilgisayarlı görüntüleme, Hareketli robotlar, Sayısal görüntü işleme, Stereoskopik görüntüleme, Computer imaging, Mobile robots, Digital image processing, Stereoscopic imaging
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada bir görsel-ataletsel odometre algoritmasının geliştirilmesi ve uygulanması anlatılmıştır. Çalışma, duyu verisinin incelenmesinden robot odometre algoritmasına kadar olan bütün süreci kapsamaktadır. Kapalı alanlarda görsel/ataletsel odometre için belirlenen ölçütler, düşük maliyetli duyucu sistemlerin kullanılması, hareket edilen mesafeden bağımsız olarak yüzde beşten az hata payına sahip olunması ve gürültü, fotometrik ve geometrik değişimler altında gürbüz bir algoritma oluşturulmasıdır. İki farklı duyucu sisteminin tamamlayıcı özellikleri kullanılarak şu aşamalar izlenmiştir: İlk olarak, ataletsel duyuculardan gelen ölçümler kullanılarak doğrultu, hız ve konum tahmini yapılmıştır. İkinci olarak, özellik bulma ve çıkarma, özellik takibi, fark değeri haritası çıkarma, aykırı değerleri temizleme, hareket kestirimi ve en iyileme aşamalarıyla yapay görü algoritması oluşturulmuştur. Son olarak, EKF ve önerilen filtre ile tahminler görüntüden elde edilen tahminlerle birleştirilmiştir. Bu çalışmada tüm algoritmalar çevrimdışı olarak çalıştırılmış ve EuRoC MAV veri kümesi ile test edilmiştir. Sonuçlar, farklı kapalı alanlarda yüzde beşten daha düşük hataları yakalamanın mümkün olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

In this study, the development and implementation of an algorithm for stereo visual-inertial odometry are described. The study spans the complete process from analyzing the sensory data to the development of a robot odometry algorithm. The criteria for indoor visual-inertial odometry include using low-cost sensor systems, having an error less than five percent of the movement regardless of the distance covered, and building a robust algorithm in the presence of geometric and photometric invariances as well as noise. Utilizing the complementary characteristics of two different sensors, these steps are followed: First, orientation, velocity and position are estimated using inertial measurements. Second, the machine vision algorithm is developed consisting of feature detection and extraction, feature tracking in consecutive images, disparity map calculation, outlier rejection, motion estimation and optimization. Finally, inertial estimates are fused to visual pose estimates using EKF and a proposed filter. In this research, all the algorithms are implemented offline and tested using EuRoC MAV datasets. The results show that it is possible to achieve less than five percent positional errors in different indoor environments.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    947875

    İsaretçi takibi ile PnP tabanlı 6DoF poz tahminive CFD simülasyon karşılaştırması

    PnP-based 6DoF pose estimation with marker trackingand CFD simulation comparison

    YUSUF DEMİREL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET NURİ AKINCI

  2. Tez No

    948733

    Optimized visual odometry and satellite image matching-based localization for UAVS in GPS-denied environments

    GPS olmayan ortamlarda İHA'lar için optimizasyonlu görsel odometri ve uydu görüntüsü eşleştirme tabanlı konumandırma

    ÖMER SEFA ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPTEKİN YILDIZ

  3. Tez No

    680376

    Developing learning algorithms for enhancing industrial machine vision systems and improving task accuracy of robotic manipulators

    Endüstriyel yapay görme sistemlerini iyileştirmek ve robotik manipülatörlerin görev doğruluğunu artırmak için öğrenme algoritmalarının geliştirilmesi

    DIYAR KHALIS BILAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mekatronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ÜNEL

  4. Tez No

    919389

    Lie algebra based augmented state EKF design for information fusion in odometry

    Odometride bilgi füzyonu için lie cebirine dayalı çoklu durum EKF tasarımı

    HAKTAN YALÇIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AFŞAR SARANLI

    DOÇ. DR. MUSTAFA MERT ANKARALI

  5. Tez No

    986407

    Virtual GPS for uav navigation in GPS-denied environments: sensor fusion of ınertial navigation system and google maps-based virtual gps using kalman filtering

    Gps erişimi kısıtlı bölgelerde iha navigasyonu için sanal gps: kalman filtrelemesi kullanılarak ataletsel navigasyon sistemi ve google haritalar tabanlı sanal GPS'in sensör füzyonu

    EMRE KESKİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Makine MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAN ULAŞ DOĞRUER

Geri Dön