Kontinuální lokalizace mobilního robota s využitím agregace dat z více pozičních systémů
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cílem práce je vytvořit aplikaci, která bude přijímat a agregovat data z pozičních systémů (senzorů) a následně pak odhadovat nejpravděpodobnější pozici robota. Řešením vznikne aplikace, která bude implementována v jazyce C++ s použitím robotického operačního systému (ROS). Aplikace bude konat funkci, která je popsána výše. Pro filtrování dat od šumu bude použit rozšířený Kalmanův filtr.
The main goal of this thesis is to create an application, which will receive and aggregate data from position systems (sensors) and then estimate the most likely position of the robot. The solution will be an application that will be implemented in language (C++) and will be using robot operating system (ROS). This application will perform whole process of aggregation and estimation. The Extended Kalman filter will be used for filtering noise from data.
The main goal of this thesis is to create an application, which will receive and aggregate data from position systems (sensors) and then estimate the most likely position of the robot. The solution will be an application that will be implemented in language (C++) and will be using robot operating system (ROS). This application will perform whole process of aggregation and estimation. The Extended Kalman filter will be used for filtering noise from data.
Description
Keywords
Lokalizace, agregace dat z více pozičních zdrojů, orientace ve venkovním prostředím, Robotický operační systém, ROS, C++, filtrování dat, odometrie, senzory, IMU, LiDARy, GPS, odhadování stavu robota., Localization, agregation of data from different position systems, orientation in outdoor environment, Robotic operating system, ROS, C++, odometry, sensors, IMUs, LiDARs, GPS, robot state estimation.
Citation
BRHEL, Z. Kontinuální lokalizace mobilního robota s využitím agregace dat z více pozičních systémů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2020.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (předseda)
doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Matěj Grégr, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen)
Ing. Lukáš Kekely, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2020-07-13
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B. Otázky u obhajoby: 1) V případě, že by nebyly k dispozici enkodéry na kolech, nebo byl jejich výstup příliš nespolehlivý, jak by se dala získat odometrická data jiným alternativním způsobem? 2) Proč jste pro implementaci vybral z podporovaných jazyků pro middleware ROS právě jazyk C++? 3) Jaký filtr jste implementoval? Kolik měl vstupů? 4) Která část práce pro vás byla nejzajímavější? Čeho si nejvíce vážíte na výsledku? 5) Jak se nastavují parametry filtru? Jak parametry nastaví běžný uživatel? 6) Co si lze představit pod pojmem "aktualizace funkce"?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení