Show simple item record

LIDAR and Stereocamera in Localization of Mobile Robots

dc.contributor.advisorOrság, Filipcs
dc.contributor.authorVyroubalová, Janacs
dc.date.accessioned2019-05-17T07:19:53Z
dc.date.available2019-05-17T07:19:53Z
dc.date.created2017cs
dc.identifier.citationVYROUBALOVÁ, J. LIDAR a stereokamera v lokalizaci mobilních robotů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2017.cs
dc.identifier.other106213cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/69521
dc.description.abstractLidar (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.cs
dc.description.abstractLIDAR (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.en
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectLIDARcs
dc.subjectstereo kameracs
dc.subjectmapovánícs
dc.subjectMetoda nejmenších čtverců ve 3Dcs
dc.subjectfúze senzorůcs
dc.subjectdisparitní mapacs
dc.subjectdetekce pozemní rovinycs
dc.subjectmobilní robotikacs
dc.subjectLIDARen
dc.subjectstereo cameraen
dc.subjectmappingen
dc.subjectLeast square plane methoden
dc.subjectsensors fusionen
dc.subjectdisparity mapen
dc.subjectground plane detectionen
dc.subjectmobile roboticsen
dc.titleLIDAR a stereokamera v lokalizaci mobilních robotůcs
dc.title.alternativeLIDAR and Stereocamera in Localization of Mobile Robotsen
dc.typeTextcs
dcterms.dateAccepted2017-06-19cs
dcterms.modified2020-05-10-16:12:52cs
thesis.disciplinePočítačová grafika a multimédiacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémůcs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
sync.item.dbid106213en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2020.06.23 11:11:06en
sync.item.modts2020.06.23 10:15:18en
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
dc.contributor.refereeDrahanský, Martincs
dc.description.markAcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
but.committeeprof. 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)cs
but.defenceStudentka 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)?cs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
but.programInformační technologiecs
but.jazykčeština (Czech)


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record