Küresel Konumlandırma Sistemleri'nin olmadığı iç mekanlarda haritalama ve konum kestirimi
Mapping and position estimation in indoor environments without Global Navigation Satellite Systems
- Tez No: 921169
- Danışmanlar: PROF. DR. SEDAT NAZLIBİLEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Küresel Konumlandırma Sistemleri'nin (KKS) olmadığı iç ortamlarda konum kestirimi ve haritalama, önemli ve zorlayıcı bir konudur. KKS'nin olmadığı ortamlarda konum kestirimi problemi yıllardır üzerinde çalışılan bir konudur. Özellikle işlem güçlerinin her geçen gün artması, ergonomik yapıları ve elde edilebilirlikleri ile kamera ve ataletsel ölçüm birimleri (IMU) birlikte kullanılarak konum kestirim problemlerini çözme fikri bir hayli artmıştır. Bu tezde, KKS'nin olmadığı/etkisiz olduğu iç mekanlarda robotik sistemlerin haritalama ve konum kestirimi süreçleri ele alınmıştır. Günümüzde KKS'den gelen sinyallerin engellendiği ya da erişilemediği iç mekanlarda doğru ve güvenilir bir konumlandırma sağlamak, özellikle savunma sanayii için kritik öneme sahiptir. Bu bağlamda, görsel ataletsel eş zamanlı lokalizasyon ve haritalama (ViSLAM) algoritmaları, iç mekan konumlandırması için etkin bir yaklaşım sunmaktadır. Tez kapsamında, kamera ve IMU entegre edilerek görsel ve ataletsel veriler birleştirilmiştir. Kullanılan algoritma, çift (stereo) Oak-D-Pro kameradan elde edilen görsel verileri ve IMU verilerini eş zamanlı işleyerek haritalama ve konum kestirimini gerçekleştirmektedir. Algoritmanın doğruluğunu ve performansını arttırmak amacıyla IMU kalibrasyonu detaylı bir şekilde yapılmıştır. Bu sayede sistemin sensör verilerini doğru şekilde işleyebilmesi sağlanmıştır. ViSLAM algoritmalarının temel avantajları olan gürültüye dayanıklılık ve yüksek hassasiyet bu çalışmada derinlemesine analiz edilmiştir. Çalışmada kullanılan deneysel platform ile hem stereo kameradan aktarılan görüntü hem de ataletsel ölçüm birimi sensöründen gelen veriler Robot Operating Sistem (ROS) altyapısı kullanılarak işlenmiş ve ORB-SLAM3 algoritması ile entegre edilmiştir. Geliştirilen sistem, iç mekanlarda hareket eden bir insan/robotun çevresini doğru bir şekilde haritalayabilmesini ve kendi konumunu yüksek doğrulukla belirleyebilmesini sağlamıştır. Bu tez, Luxonis firmasının üretmiş olduğu Oak-D-Pro adlı kamerası kullanılarak ViSLAM algoritması ile gerçek dünyadaki iç mekan uygulamalarında kullanım potansiyelini göstermekte ve bu alandaki literatüre katkı sağlamaktadır. Oak-D-Pro kamerası literatürde kullanılmamış olması, bu çalışmayı diğerlerinden farklı kılmaktadır. Elde edilen sonuçlar, Oak-D-Pro kamerası ile geliştirilen sistemin hem akademik hem de endüstriyel uygulamalar için umut vaat eden bir çözüm sunduğunu ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Position estimation and mapping in the absence of Global Navigation Satellite Systems (GNSS) is an important and challenging problem. The problem of position estimation in the absence of GNSS has been studied for many years. Especially with the increase in processing power, ergonomics, and availability of cameras and inertial measurement units (IMUs), the idea of using them together to solve position estimation problems has grown considerably. This thesis discusses the mapping and position estimation processes of robotic systems in indoor environments where GNSS is absent or ineffective. Nowadays, providing accurate and reliable positioning in indoor environments where GNSS signals are blocked or inaccessible is of critical importance, especially for the defense industry. In this context, visual-inertial simultaneous localization and mapping (ViSLAM) algorithms provide an effective approach for indoor positioning. In this thesis, the camera system is integrated with an IMU and visual and inertial data are combined. The algorithm used performs mapping and position estimation by simultaneously processing visual data from dual (stereo) cameras and IMU data. To improve the accuracy and performance of the algorithm, detailed IMU calibration has been performed. This ensures that the system can accurately process the sensor data. The main advantages of the ViSLAM algorithms, namely noise robustness and high precision, are analyzed in detail in this study. In the experimental platform used in the study, both the image transmitted by the stereo camera and the data from the inertial measurement unit sensor were processed using the Robot Operating System (ROS) infrastructure and integrated with the ORB-SLAM3 algorithm. The developed system enabled a human/robot moving in an indoor environment to accurately map its environment and determine its own position with high accuracy. This thesis demonstrates the potential of using the ViSLAM algorithm with the Luxonis Oak-D-Pro camera in real indoor applications and contributes to the literature in this area. The fact that the Oak-D-Pro camera has not been used in the literature makes this study different from others. The results obtained show that the system developed with the Oak-D-Pro camera is a promising solution for both academic and industrial applications.
Benzer Tezler
- Bertrand eğri çiftleri üzerine genelleştirmeler
Başlık çevirisi yok
NAZMİ ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
MatematikGazi ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN HİLMİ HACISALİHOĞLU
- İç ve dış yöneltme elemanlarının bilinmesi durumunda uzaysal kestirme problemlerinin çözümü ve yersel fotogrametride uygulama olanaklarının araştırılması
The Investigation of the solution of spatial intersection problems and the application possibilities on terrestrial photogrammetry in the case of interior and exterior orientation parameters are known
HÜSEYİN GAZİ BAŞ