LIDAR a stereokamera v lokalizaci mobilních robotů
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Lidar (2D) se velmi často používá v mapování, lokalizaci a navigaci mobilních robotů. Jeho využití má však svá omezení a to převším využitelnost spíše v jednoduchém prostředí. Tento problém může být odstraněn přidáním dalších senzorů a jejich zpracování dat. Naše práce představuje metodu, jak spolu mohou být data ze stereo kamery a LIDARu fúzována za účelem lepšího dynamického mapování. Za prerekvizitu považujeme 2D mapu obsazenosti z LIDARu, která je rozšířena 2D mapou opsazenosti získanou ze stereo kamery. Princip našeho přístupu je založen na detekci pozemní roviny v disparitní mapě získané ze stereo vize. Pro detekci pozemní roviny využíváme metod RANSAC a Metody nejmenších čtverců. Dále po určení překážek v disparitní mapě generujeme z těchto informací 2D mapu obsazenosti. Výstupem naší metody je 2D mapa, která je tedy výsledkem fúze doplňujících se informací ze senzorů LIDARu a stereo kamery. Experimentální výsledky získány z dat školního robota RUDA a data setu MIT Stata Center Data Set jsou dostatečné na to, abychom mohli prohlásit tuto metodu za velký přínos, ačkoliv je naše implementace pouze prototypem. Kromě prezentace našeho přístupu zde také analyzujeme výstupy a diskutujeme různá vylepšení a rozšíření za získáním lepších výsledků.
LIDAR (2D) has been widely used for mapping, localization and navigation in mobile robotics. However, its usage is limited to simple environments. This problem can be solved by adding more sensors and processing these data together. This paper explores a method how measurements from a stereo camera and LIDAR are fused to dynamical mapping. An occupancy grid map from LIDAR data is used as prerequisite and extended by a 2D grid map from stereo camera. This approach is based on the ground plane estimation in disparity map acquired from the stereo vision. For the ground plane detection, RANSAC and Least Squares methods are used. After obstacles determination, 2D occupancy map is generated. The output of this method is 2D map as a fusion of complementary maps from LIDAR and camera. Experimental results obtained from RUDA robot and MIT Stata Center Data Set are good enough to determine that this method is a benefit, although my implementation is still a prototype. In this paper, we present the applied methods, analyze the results and discuss the modifications and possible extensions to get better results.
LIDAR (2D) has been widely used for mapping, localization and navigation in mobile robotics. However, its usage is limited to simple environments. This problem can be solved by adding more sensors and processing these data together. This paper explores a method how measurements from a stereo camera and LIDAR are fused to dynamical mapping. An occupancy grid map from LIDAR data is used as prerequisite and extended by a 2D grid map from stereo camera. This approach is based on the ground plane estimation in disparity map acquired from the stereo vision. For the ground plane detection, RANSAC and Least Squares methods are used. After obstacles determination, 2D occupancy map is generated. The output of this method is 2D map as a fusion of complementary maps from LIDAR and camera. Experimental results obtained from RUDA robot and MIT Stata Center Data Set are good enough to determine that this method is a benefit, although my implementation is still a prototype. In this paper, we present the applied methods, analyze the results and discuss the modifications and possible extensions to get better results.
Description
Citation
VYROUBALOVÁ, J. LIDAR a stereokamera v lokalizaci mobilních robotů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2017.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Počítačová grafika a multimédia
Comittee
prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík (předseda)
prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Vítězslav Beran, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen)
prof. RNDr. Milan Češka, CSc. (člen)
Doc. Ing. Valentino Vranić, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2017-06-19
Defence
Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky oponenta a na další otázky přítomných, týkajících se identifikace náklonu roviny, disparitních map, implementace metody RANSAC, formulace složitosti výpočtu disparitní mapy. Studentka se účastnila konference Excel@FIT. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A, po hlasování v poměru 3:1 (dr. Beran hlasoval pro B). Otázky u obhajoby: Jakým způsobem by bylo možné využít současných laciných 3D kamer (např. Kinect, Intel RealSense)? Jak moc ovlivní jejich princip (strukturované světlo versus ToF) kvalitu dat? Co by pomohlo ke zpřesnění dat z lidaru či stereokamery v indoor navigaci (např. bodový laserový dálkoměr, inklinometr/IMU jednotka, více kamer s pevnými různě zaostřenými objektivy)?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení