dc.contributor.advisor | Can, Ahmet Burak | |
dc.contributor.author | Güçlü, Oğuzhan | |
dc.date.accessioned | 2019-01-31T07:52:38Z | |
dc.date.available | 2019-01-31T07:52:38Z | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.date.submitted | 2018-05-15 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11655/5768 | |
dc.description.abstract | In order to fulfill its mission in an unknown environment, an autonomous mobile
robot needs to create map of the environment and locate itself instantly on the
map at the same time. This problem, called Simultaneous Localization and
Mapping (SLAM) in the literature, is one of the most fundamental research areas
in the field of robotics.
In the context of SLAM, the abilities of computing the motions made by the robot
while navigating in the environment (odometry estimation) and realizing that it is
passing through an area again where it has previously visited (loop closure
detection) form the basis of the system. In order to build a consistent map of the
environment, the robot motions should be estimated with as low error as possible
and loop closures should be detected successfully. As the mapping environment
expands, performing these two basic functions effectively becomes even more
difficult.
Within the scope of this thesis, various studies have been carried out to construct
3D maps of indoor environments by using color and depth frames together
iv
obtained from an RGB-D sensor. In the first phase, the feature detector and
feature descriptor pair that will be used for performing the motion estimation
successfully has been chosen with an analysis study. After that, a loop closure
detection method that exploits global and local image features has been
developed to detect loop closures effectively, especially in large-scale
environments. In the next study, the loop closure detection method has been
extended to work faster and more efficiently. For this purpose, a matching method
based on using local features in the image frames more efficiently has been
integrated into the system and a mechanism that enables outlier loop closure
candidates to be eliminated dynamically has been developed. Finally, an RGB-D
SLAM system that is able to construct 3D maps of indoor environments in real
time has been developed with the experience gained from previous studies. This
system, which performs feature based motion estimation, detects loop closures
through indexing global image features in a tree structure that enables
approximate nearest neighbor search.
In consequence of extensive experiments carried out on widely used data sets in
this area, the results regarding the developed methods have been analyzed using
the error metric which has become standard in the literature, The loop closure
detection method developed in the first phases has increased the performance of
the RGB-D SLAM system that it was integrated considerably and made it capable
of working in large environments. The SLAM system developed in the last stage
can effectively map both small and large environments in real time on the CPU
and outperforms most of the advanced RGB-D based mapping systems in
performance. | tr_TR |
dc.language.iso | tur | tr_TR |
dc.publisher | Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | tr_TR |
dc.subject | Eş Zamanlı Konum Belirleme ve Haritalama | tr_TR |
dc.subject | Döngü Kapama Tespiti | tr_TR |
dc.subject | Mekan Tanıma | tr_TR |
dc.subject | Histogram | tr_TR |
dc.subject | Autocorrelogram | tr_TR |
dc.subject | Yerel Görüntü Nitelikleri | tr_TR |
dc.title | RGB-D Algılayıcılar Kullanılarak Eş Zamanlı Konum Belirleme ve Haritalama | tr_TR |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | tr_TR |
dc.description.ozet | Otonom mobil bir robotun bilinmeyen bir ortamda görevini yerine getirebilmesi için,
aynı anda hem ortamın haritasını oluşturması hem de harita üzerindeki anlık
konumunu belirlemesi gereklidir. Literatürde Eş Zamanlı Konum Belirleme ve
Haritalama (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM) olarak adlandırılan
bu problem, robotik alanındaki en temel araştırma alanlarından birisidir.
SLAM bağlamında, robotun ortamda gezinirken yapmış olduğu hareketlerin
hesaplanması (odometri tahmini) ve ortamda daha önce bulunmuş olduğu bir
alandan tekrar geçmekte olduğunun anlaşılması (döngü kapama tespiti)
yetenekleri sistemin temelini oluşturur. Ortamın tutarlı bir haritasının
oluşturulabilmesi için, robot hareketlerinin mümkün olduğunca düşük hata ile
tahmin edilmesi ve döngü kapamaların başarılı şekilde tespit edilmesi gereklidir.
Haritalanan ortam genişledikçe, bu iki temel işlevin etkili şekilde gerçekleştirilmesi
daha da zorlaşmaktadır.
Bu tez kapsamında, RGB-D algılayıcıdan elde edilen renk ve derinlik
çerçevelerinin birlikte kullanımıyla kapalı ortamların 3 boyutlu haritalarının
ii
oluşturulması için çeşitli çalışmalar gerçekleştirilmiştir. İlk aşamada, bir analiz
çalışması ile hareket tahmininin başarılı şekilde gerçekleştirilebilmesi için
kullanılacak nitelik bulucu ve nitelik tanımlayıcı ikilisinin seçimi gerçekleştirilmiştir.
Sonrasında, özellikle geniş ölçekli ortamlarda döngü kapamaların etkin şekilde
tespit edilebilmesi için, genel ve yerel görüntü niteliklerinden faydalanan bir döngü
kapama tespiti yöntemi geliştirilmiştir. Daha sonraki çalışmada ise, döngü kapama
tespiti yöntemi daha hızlı ve verimli çalışması için genişletilmiştir. Bu amaçla,
görüntü çerçevelerindeki yerel niteliklerin daha verimli şekilde kullanımına dayalı
bir eşleşme yöntemi sisteme entegre edilmiş ve modele aykırı döngü kapama
adaylarının dinamik şekilde elenmesini sağlayan bir mekanizma geliştirilmiştir. Son
olarak ise, önceki çalışmalardan elde edilen birikimle, kapalı ortamların 3 boyutlu
haritasını gerçek zamanlı çıkarabilen bir RGB-D SLAM sistemi geliştirilmiştir.
Nitelik tabanlı hareket tahmini yapan bu sistem, genel görüntü niteliklerinin
yaklaşık en yakın komşu aramasına imkân sağlayan bir ağaç yapısında
indekslenmesi yoluyla döngü kapamaları tespit etmektedir.
Geliştirilen yöntemlere dair sonuçlar, bu alanda yaygın olarak kullanılan veri
kümeleri üzerinde gerçekleştirilen kapsamlı deneyler neticesinde, literatürde
standart haline gelmiş hata metriği kullanılarak analiz edilmiştir. İlk aşamalarda
geliştirilen döngü kapama tespiti yöntemi, entegre edildiği RGB-D SLAM sisteminin
başarımını önemli oranda arttırmış ve geniş ortamlarda çalışabilecek düzeye
gelmesini sağlamıştır. Son aşamada geliştirilen SLAM sistemi ise, CPU üzerinde
gerçek zamanlı olarak hem küçük hem de geniş ortamların haritalamasını etkin
şekilde yapabilmekte ve diğer gelişmiş RGB-D tabanlı haritalama sistemlerinin
çoğunluğunu performans açısından geride bırakmaktadır. | tr_TR |
dc.contributor.department | Bilgisayar Mühendisliği | tr_TR |