|
|
Pokročilá navigace v heterogenních multirobotických systémech ve vnějším prostředí
Jílek, Tomáš ; Duchoň,, František (oponent) ; Mazal, Jan (oponent) ; Žalud, Luděk (vedoucí práce)
Dizertační práce pojednává o současných možnostech navigace pozemních mobilních robotů se zaměřením na dosažení vysoké absolutní shody žádané a skutečné trajektorie jejich pohybu. V práci jsou rozebrány současné možnosti klíčových sebelokalizačních metod – globálních družicových navigačních systémů, inerciálních navigačních systémů a odometrie. V jádru práce je popsána navigační metoda umožňující dosáhnout s uvedenými sebelokalizačními metodami centimetrové přesnosti sledování žádané trajektorie jízdy mobilního robotu. Nová navigační metoda je navržena s ohledem na její velmi snadnou parametrizovatelnost, respektující omezení použitého podvozku. Po vhodné parametrizaci navigační metody tak může být tato metoda nasazena na jakýkoliv typ podvozku. Koncepce navigační metody umožňuje integrovat a využívat současně více sebelokalizačních systémů a externích navigačních metod, což přispívá ke zvýšení celkové robustnosti procesu navigace mobilního robotu. Práce se dále zabývá řešením kooperované jízdy skupiny heterogenních mobilních robotů v konvoji. Navržené algoritmy byly ověřeny v reálných podmínkách provozu ve třech odlišných experimentech.
|
|
|
Kalibrace snímačů pro multispektrální datovou fúzi v mobilní robotice
Kalvodová, Petra ; Hanzl, Vlastimil (oponent) ; Mazal,, Jan (oponent) ; Pospíšil,, Jiří (oponent) ; Weigel, Josef (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá datovou fúzí, kalibrací senzorických systémů robotu Orpheus-X3 a mapovacího robotu EnvMap. Tyto roboty jsou součástí robotického systému Cassandra, který slouží pro průzkum člověku nebezpečných nebo nedostupných oblastí. V práci jsou určeny korekce měřených vzdáleností skenerů Velodyne HDL-64, Velodyne HDL-32 a dálkoměrné kamery SwissRanger SR4000. Dále je v práci popsán vytvořený program MultiSensCalib sloužící k určení prvků vnitřní orientace jednotlivých heterogenních kamerových snímačů senzorické hlavice a pro určení vzájemné polohy a orientace těchto snímačů. V práci je navržen algoritmus datové fúze senzorické hlavice skládající se ze stereovizního páru CCD kamer, stereovizního páru termovizních kamer a dálkoměrné kamery. Dosažené parametry kalibrace a datové fúze jsou ověřeny několika experimenty.
|
|
|
Multimodální systém pro multi-object tracking v reálném čase
Kučera, Adam ; Šátek, Václav (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tématem multi-objektového multi-senzorového sledování. V programovacím jazyce C++ je implementován konvenční řetězec pro track-oriented multiple hypothesis tracking (TOMHT) a je navrženo implementovatelné rozhraní, které umožňuje snadno rozšířit základní algoritmus o libovolné senzory a měřené cílové atributy, čímž se systém stává multimodálním, tj. použitelným v heterogenních systémech senzorů. Je navržen nový algoritmus pro řešení kombinatorické optimalizace vznikající v TOMHT. Nakonec je poskytnuto několik příkladů implementace rozhraní a systém je vyhodnocen v simulovaných a reálných scénářích.
|
|
|
Analýza senzorických dat pro pokročilé uživatelské rozhraní
Chmiel, Filip ; Polok, Lukáš (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Práce se zabývá tvorbou uživatelského rozhraní založeného na více vstupních signálech, tedy multimodálním rozhraním. Za tímto účelem nejprve rozebírá výhody daného přístupu ke komunikaci s přístroji. Dále práce obsahuje přehled úrovní, na kterých lze fúzi dat provádět, a různé přístupy k rozvržení architektury systému pro zpracování multimodálních dat. Důležitou částí je samotný návrh systému, kde pro výsledné rozhraní byla zvolena distribuovaná architektura používající softwarové agenty pro zpracování vstupů. Ze studovaných metod pro integraci dat byla vybrána hybridní fúze. Cílem má být rozhraní umožňující ovládání multimediálního centra a interakci s dalšími zařízeními v okolí uživatele.
|
|
|
Methods for Simultaneous Self-localization and Mapping for Depht Cameras
Ligocki, Adam ; Jelínek, Aleš (oponent) ; Žalud, Luděk (vedoucí práce)
This Master’s thesis deals with existing visual SLAM and wheel odometry data fusion. The result of this data connection is the possibility of suppressing measurement error of each position estimation method and creating more accurate 3D model of examined environment. At the beginning this thesis is aiming on theoretical principles that are nec- essary to deal with 3D SLAM.Next, the features of used open source SLAM project and its modi cations are described. Then the principles of visual and wheel odometry data fusion are explained, followed by speci cation of di erential chassis used for odometry. In conclusion, the thesis summarises the results obtained by data fusion and compares them with the original accuracy of visual SLAM.
|
|
|
Využití neuronových sítí pro fúzi obrazových a neobrazových dat
Reich, Bořek ; Maršík, Lukáš (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá využitím konvolučních neuronových sítí pro fúzi obrazových a neobrazových dat. V práci jsou zkoumány jak detekční systémy využívající principy hlubokého učení spoléhající se pouze na obrazová data (snímky z kamery), tak detekční systémy, které využívají obrazová i neobrazová data (snímky z kamery a data z milimetrového radaru). Pro účely porovnání těchto typů metod (metod využívajících fúzi a metod spoléhajících se pouze na obrazová data) byla vytvořena jedinečná datová sada obsahující nezpracovaná data z milimetrového radaru a odpovídající časově synchronizované snímky z kamery zaměřená na monitorování dopravy. Dále je v této práci navržena časově synchronizační metoda pro milimetrový radar a kameru s použitím volně dostupného hardware. Za použití vytvořené datové sady je pak ověřena detekční schopnost systému využívajícího pouze data z kamery a fúzního systému využívajícího data z milimetrového radaru i kamery.
|
|
|
Navigation and Information System for Visually Impaired
Hrbáček, Jan ; Volf, Jaromír (oponent) ; Grepl, Robert (oponent) ; Singule, Vladislav (vedoucí práce)
Visual impairment is one of the most widespread physical handicaps -- as much as 3 % of the world's population suffers from visual impairment or complete blindness. Vision loss substantially worsens one's ability to orient in the environment -- without the knowledge of spatial arrangement, normally acquired predominantly by one's vision, the impaired simply does not know which way to go. The most usual solution is an accompanying person; this service is very demanding though and the sightless have to fully rely on the accompaniment. This thesis explores ways to support visually impaired users' orientation in space by employment of existing sensory technology and application of appropriate processing methods. The subject is researched through an analogy to mobile robotics, by partitioning the subject to the separate problems of localization and path planning. While the methods of path planning are generally existing, pedestrian localization often suffers from major inaccuracies and complicates usage of standard navigation devices by the visually impaired users. An improvement of pose estimate quality can be accomplished by a multitude of approaches studied by the analytical section. In the first stage, the thesis proposes data fusion between an ordinary GPS receiver and a pedestrian dead reckoning unit, leading to preserving local trajectory shape feature faithfully. To mitigate remaining offset errors, design of a globally referenced mechanism of natural landmark detection and matching is provided. Building on the existing graph search formalism, the path planning part of the thesis examines optimality criteria suitable for navigating the visually impaired user through urban terrain. A human-oriented fuzzy logic driven high-level instructions generator is then devised together with a real-time haptic feedback delivering heading directions. The performance of the proposed techniques was evaluated in real-world scenarios, aiming to capture the particularities of the target urban environment. The outcomes have shown considerable improvements in both maximum and mean positioning errors.
|
|
|
Určování polohy robota na základě měření ze senzorů
Čakloš, Ondrej ; Žák, Marek (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvoriť program, ktorý bude prijímať merania zo senzorov robota a previesť ich fúziu. Následne použiť fúziu vybraných senzorov na vyhodnotenie polohy daného robota. Ako riešenie týchto problémov som použil znalosti Kalmanovho filtra, resp. jeho rozšírenej podoby. Kalmanov filter dokáže pri správne formulovaných správach o meraniach previesť fúziu týchto meraní a zároveň jeho výsledkom je žiadaná poloha robota. Filter dokáže prijímať merania z viacerých zdrojov a to aj duplicitných. Výsledné hodnoty stavov sa preukázali ako dostatočne presné pre úspešné lokalizovanie robota v priestore.
|
|
|
Vizualizace 3D scény pro ovládání robota
Blahož, Vladimír ; Polok, Lukáš (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na možnosti využití datové fůze 3D skenu - point cloudu a barevného digitálního videa v procesu vzdáleného ovládání robotů. Diskutují se zde výhody zobrazení okolí robota kombinací dat z více senzorů, prostředky umožňující takovou fůzi a jsou navrženy dvě varianty grafické vizualizace kombinovaných dat z point cloudu a barevného videa. První navržená alternativa se zabývá myšlenkou zobrazení výstupu barevné kamery, a tedy barevné informace o okolí, v prostoru zobrazené 3D scény z dat laserového skeneru na poloprůhledném polygonu umístěném v pohledovém objemu robota. Druhou navrženou možností je přímé obarvování dat 3D skeneru za vzniku barevného point cloudu reprezentujícího barevnou i hloubkovou informaci o okolí.
|
|
|
Využití neuronových sítí pro fúzi obrazových a neobrazových dat
Pařilová, Michaela ; Reich, Bořek (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá využitím neuronových sítí pro fúzi obrazových a neobrazových dat. Primárně se zaměřuje na porovnání vlastností detekčních algoritmů pro obrazová data (data získaná z kamery) s detekčními algoritmy využívající fúzi obrazových dat a neobrazových dat (data získaná z kamery a radaru). V rámci porovnání těchto dvou přístupů byl vytvořen vlastní fúzní model, který byl následně otestován na zvolené datové sadě.
|
host ::
RSS.