|
|
Automatická tvorba mapy terénu dronem
Kapsa, Jan ; Bambušek, Daniel (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
V této práci je vysvětleno, jak funguje mapování terénu pomocí dronu se zaměřením na mapování v reálném čase. Pozornost je věnována metodě image stitchingu, na základě níž jsou vytvořeny dvě řešení. K řešením je vyroben dataset, reprezentující různé situace, na které při mapování může nastat. Pomocí metod jsou vytvořeny mapy terénu, které jsou mezi sebou porovnány a vyhodnoceny.
|
|
|
Algoritmy a metody pro fúzi dat maticových snímačů při mapování interiéru budovy
Klečka, Jan ; Hlaváč, Václav (oponent) ; Železný, Miloš (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Dizertace se zabývá metodami pro souběžné zpracování dat z množiny typově odlišných snímačů pro tvorbu virtuální mapy. Koncepčně byl vývoj zaměřen na algoritmy pro tzv. souběžnou lokalizaci a mapování. V rámci teoretického rozboru je problém zkoumán z hlediska pravděpodobnostního přístupu k této problematice. Praktická část práce je zaměřena na nový koncepční přístup označovaný jako částečně kolektivní mapování, jehož aplikace vede k tvorbě mapy ve formě množiny jednoduchých geometrických entit modelujících rozhraní mezi překážkami a volným prostorem.
|
|
|
Lokalizace mobilního robota a mapování pomocí Kalmanovy filtrace
Caha, Matěj ; Orság, Filip (oponent) ; Herman, David (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je navrhnout metodu lokalizace a mapování (zvané SLAM) pomocí mobilního robota s ohledem na jeho senzorický systém a pohyb ve vnitřních statických prostorách. Pro metodu SLAM využít Kalmanovy filtrace a toto navržené řešení implementovat. V této práci je také rozebrána problematika odometrie a problematika extrakce a asociace vhodných význačných bodů.
|
|
|
Lokalizace kvadrokoptéry v 3D prostoru pomocí jedné kamery
Kubica, Petr ; Musil, Petr (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
V této bakalářské práci jsou prozkoumány možnosti existujících metod pro určení polohy UAV AscTec Pelican za pomoci monokulární kamery. Jsou testovány metody SVO, PTAM a LSD-SLAM ve vnitřních i venkovních prostorách za použití různých kamer, objektivů a různě výkonného hardware. Na základě výstupů testů jsou doporučeny postupy pro získání co nejlepších možných výsledků.
|
|
|
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.
|
|
| |
|
|
Navigace mobilního robota
Goldmann, Tomáš ; Luža, Radim (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Když se podíváme do oboru robotiky zjistíme, že existuje několik typů robotů. Někteří z nich využívají pro svou činnost lokální a globální navigace. Cílem této práce je zmapování možností lokální navigace a popis základních používaných technik. Především se budeme zabývat algoritmy pracujícími s optickými senzory, jakými například mohou být kamery, stereokamery nebo laserové skenery prostředí. Praktická část této práce je zaměřená na návrh a implementaci algoritmu pracujícího s lokální navigací pro návrat robota zpět do výchozí pozice. Celá tato práce je spojená s pásovým robotem, který vznikl v rámci výzkumného projektu na Fakultě informačních technologií.
|
|
|
ROS framework utilization for autonomous mobile robot control system
Vávra, Patrik ; Krejsa, Jiří (oponent) ; Appel, Martin (vedoucí práce)
This thesis deals with the development of localization and navigation system of a mobile robot for an indoor environment based on ROS framework. The project, ROS framework, and Gazebo simulation environment are briefly described in the theoretical survey section alongside sensors that the robot is equipped with. This is followed by the creation of a model of the robot and a simulation environment in which localization, navigation, and other routines are tested. In the experimental section, the sensors are tested, and the usage of their output is described. Subsequently, algorithms from the simulation are modified and tested on the real robot. In the end section are created educational mini-games described. The main outcome of this thesis is a functional state machine that allows to manually control the robot, give the goal position for navigation and if needed, takes care of autonomous charging of robot.
|
|
|
Vectorized Point Clouds for Mobile Robotics
Jelínek, Aleš ; Mazal, Jan (oponent) ; Duchoň,, František (oponent) ; Žalud, Luděk (vedoucí práce)
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.
|
|
| |
host ::
RSS.