Original title: Vektorizovaná mračna bodů pro mobilní robotiku
Translated title: Vectorized Point Clouds for Mobile Robotics
Authors: Jelínek, Aleš ; Mazal, Jan (referee) ; Duchoň,, František (referee) ; Žalud, Luděk (advisor)
Document type: Doctoral theses
Year: 2017
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Disertační práce se zabývá zpracováním mračenen bodů z laserových skenerů pomocí vektorizace a následnému vyhledávání korespondencí mezi takto získanými aproximacemi pro potřeby současné sebelokalizace a mapování v mobilní robotice. První nová metoda je určena pro segmentaci a filtraci surových dat a realizuje obě operace najednou v jednom algoritmu. Pro vektorizaci je představen optimalizovaný algoritmus založený na úplné metodě nejmenších čtverců, který je v současnosti patrně nejrychlejší ve své třídě a blíží se tak eliminačním metodám, které ovšem produkují výrazně horší aproxi- mace. Inovativní analytické metody jsou představeny i pro účely vyjádření podobnosti mezi dvěma vektorizovanými skeny, pro jejich optimální sesazení a pro vyhledávání korespondencí mezi nimi. Všechny představené algoritmy jsou intezivně testovány a jejich vlastnosti ověřeny množstvím experimentů. This doctoral thesis deals with processing of point clouds produced by laser scanners and subsequent searching for correspondences between the approximations obtained in this way for the purpose of simultaneous localization and mapping in mobile robotics. The first method performs filtration and segmentation of the data and is able to do both operations at the same time in one algorithm. For vectorization, an optimized total least squares algorithm is introduced. It is probably the fastest algorithm in its category, comparable even to the eliminating methods, which, however, provide significantly worse approximations. For similarity evaluation, optimal registration and correspondence search between two sets of vectorized scans, new analytical methods are presented as well. All of the algorithms introduced were thoroughly tested and their features investigated in many experiments.
Keywords: filtrace; kritérium podobnosti; metoda nejmenších čtverců; mračno bodů; segmentace; sesazování; SLAM; vektorizace; vyhledávání korespondencí; correspondence search; filtration; least squares; point cloud; registration; segmentation; similarity criterion; SLAM; vectorization

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/69928

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-364602


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Doctoral theses