Geri Dön

Relative localization and coordination for air-ground robot teams

Hava-yer robot ekipleri için bağıl lokalizasyon ve koordinasyon

PDF İndir

  1. Tez No: 703289
  2. Yazar: İSA EMRE YILDIRIM
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SAMET GÜLER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Electrical and Electronics Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Bağıl lokalizasyon, Heterojen çoklu-robot sistemleri, tahmin algoritmaları, ultrawideband sensörler, Relative localization, Heterogeneous multi-robot systems, estimation algorithms, ultrawideband sensors
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Abdullah Gül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Son yıllarda, otonom robotlar yangın söndürme, tarım, arama kurtarma, haritalandırma, hedef takibi ve yönelme gibi bir çok sosyal ve askeri uygulamalarda yaygınca kullanılmıştır. Görevleri verimli ve gürbüz bir şekilde tamamlamak için bir robot takımı içerisinde çeşitli tiplerde yer robotları ve hava araçları kullanılabilmektedir. Bu tür heterojen sistemler, karmaşık görevlerin icrasında tek tip robotlardan oluşan takımlara göre benzersiz faydalar sunmaktadır. Heterojen bir robot takımında, hassas bağıl konumlandırma-bir robotun komşularına göre konumunu tahmin etmesi-önemli bir yere sahiptir. Hava-yer robot takımları için, bir hava aracının ve çok sayıda yer robotunun koordineli bir şekilde bağıl konum tahminini gerçekleştirdiği bir bağıl konumlandırma sistemi türetiyoruz. Hava aracı, üzerindeki mono kamerasıyla yer robotları üzerindeki özel örgüleri teşhis ederken, yer robotları da ultrawideband sensörlerden aldıkları robotlar arası mesafeleri ve hava aracından iletişimle aldıkları yönelme açısı ve duruş açısına göre bağıl konum tahmini gerçekleştirmektedirler. Böylece, hava aracı, bütün takım için mutlak düzlem sağlayıcısı olarak görev yapmaktadır. Özellikle, takımdaki her bir robot herhangi bir dış konumlandırma altyapısına ihtiyaç duymadan üzerindeki iletişim ve hesaplama yeteneklerini kullanmaktadır ve bu özellik takımı GNSS olmayan çevreler de dahil olmak üzere her koşulda gerçeklenebilir yapmaktadır. Farklı hızlara sahip sensor ölçümlerini işlemek için bir çok-oranlı genişletilmiş Kalman filtresi önermekteyiz. Bir dron ve lider-ilk takipçi formasyonunda beş yer robotu ile kapsamlı bir simülasyon çalışması gerçekleştirdik. Simülasyon sonuçları her iki eksendeki bağıl konum tahmininde beş santimetreye kadar hata payı olan başarılı bir tahmin performansı göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Recently, autonomous robot teams have been implemented broadly in many social and military applications such as firefighting, agriculture, search and rescue, mapping, target tracking, and docking. A mix of different types of ground robots and aerial vehicles can be employed in a robot team to accomplish tasks efficiently and robustly. Such heterogeneous systems show unparalleled benefits in complex tasks compared to teams composed of identical robot types. In a heterogeneous robot team, precise relative localization, i.e., estimating a robot's position with respect to its neighbor robots, plays a key role. We develop a relative localization system for air-ground robot teams where an aerial vehicle and multiple ground robots work in coordination to perform a reliable relative position estimation. The aerial vehicle is employed to detect special patterns on the ground robots by an onboard monocular camera, while the ground robots perform relative position estimation based on inter-robot distances acquired by ultrawideband sensors and the bearing and heading angles received from the aerial vehicle by communication. Thus, the aerial vehicle serves as an absolute frame provider for the entire team. Notably, each robot in the team uses onboard communication and computation capabilities solely without any need for an external localization infrastructure, making the team realizable in all conditions including GNSS-denied environments. We propose a multi-rate extended Kalman filter algorithm to handle different data rates of the sensor measurements. We carried out an extensive simulation study with a drone and five ground robots in a leader-first follower formation. Simulation results showed a successful estimation performance with an error rate of up to five centimeters in the relative position estimations in both axes.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    199317

    An energy-efficient real-time coordination and routing framework for wireless sensor actor networks

    Sensör ve aktör ağları için enerji-etkin koşum-zamanı koordinasyon ve yol verme çerçevesi

    GHALİB ASADULLAH SHAH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜSLİM BOZYİGİT

  2. Tez No

    196859

    S-loc and my environment: A new localization system for autonomous robots

    S-loc and my environment: Otonom robotlar için yeni bir lokalizasyon sistemi

    BULUÇ ÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. LEVENT AKIN

  3. Tez No

    637659

    Comparison of TDOA based source localization methods and improvement in source localization accuracy with sensor position uncertainties

    Varış zaman farkı temelli kaynak konumlandırma yöntemlerinin karşılaştırılması ve algılayıcı konumu hataları dikkate alındığında kaynak konumlandırma doğruluğundaki ıyileşme

    ASLAM SHAIKH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnadolu Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER NEZİH GEREK

    DOÇ. DR. TANSU FİLİK

  4. Tez No

    453586

    Digital map and gnss fusion to enhance localization for intelligent vehicle applications

    Akıllı araç uygulamalarında daha iyi konumlandırma için sayısal harita ve gnss füzyonu

    ALİ UFUK PEKER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN LEVENT AKIN

    PROF. DR. OĞUZ TOSUN

  5. Tez No

    505160

    Infrastructure independent pedestrian localization using dead reckoning and particle filter

    Parakete seyri hesabı ve parçacık filtresi ile altyapısız yaya konum belirleme

    MEHMET ENES CAVLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

Geri Dön