Original title:
LIDAR a stereokamera v lokalizaci mobilních robotů
Translated title:
LIDAR and Stereocamera in Localization of Mobile Robots
Authors:
Vyroubalová, Jana ; Drahanský, Martin (referee) ; Orság, Filip (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2017
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Lidar (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.
LIDAR (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.
Keywords:
disparity map; ground plane detection; Least square plane method; LIDAR; mapping; mobile robotics; sensors fusion; stereo camera; detekce pozemní roviny; disparitní mapa; fúze senzorů; LIDAR; mapování; Metoda nejmenších čtverců ve 3D; mobilní robotika; stereo kamera
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/11012/69521