Lokalizace mobilního robota v prostředí

Loading...
Thumbnail Image
Date
ORCID
Mark
E
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato práce se zabývá problémem lokalizace mobilního robota na základě aktuálních senzorických 2D a 3D dat a záznamů z minulosti. Především se zaměřuje na praktickou detekci smyček v trase robota. Cílem bylo zhodnotit současné metody zpracování obrazu a hloubkových dat se zaměřením na problematiku lokalizace v prostředí. Práce se zabývá využitím modelu Bag of Words pro zpracování 2D dat a metodu Viewpoint Feature Histogram v prostředí mračna bodů pro 3D data. Návrh systému byl v práci realizován a byly na něm prováděny experimenty. 
This paper addresses the problem of mobile robot localization based on current 2D and 3D data and previous records. Focusing on practical loop detection in the trajectory of a robot. The objective of this work was to evaluate current methods of image processing and depth data for issues of localization in environment. This work uses Bag of Words for 2D data and environment of point cloud with Viewpoint Feature Histogram for 3D data. Designed system was implemented and evaluated. 
Description
Citation
NĚMEC, L. Lokalizace mobilního robota v prostředí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2016.
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) doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (místopředseda) Prof. RNDr. Mária Lucká, Ph.D. (člen) Ing. Petr Matoušek, Ph.D., M.A. (člen) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen) Ing. Michal Španěl, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2016-06-22
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 E. Otázky u obhajoby: Neexistuje nějaký vhodnější dataset pro testování detekce uzavření smyčky než KITTI? Jestli to chápu dobře, tak pouze trasa 00 obsahuje pozice, kterými auto projelo vice než jednou aspoň přibližně stejným směrem. Bylo by možné alespoň části navrženého systému porovnat s existujícími metodami? Třeba i jen na příbuzných problémech? Proč jste použil právě hodnotu 12 pro práh korespondnecí, 50 % jako práh poměru inlier/outlier a 200 slov ve slovníku? Vysvětlete prosím, proč podle Vás L1 norma může mít několik řešení a L2 norma je mít nemůže. Jak jste využíval Velodyne Lidar? Jak jste spojoval 2D a 3D výslkedky?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO