|
|
Detekce geometrie v mračnech bodů
Eldes, Pavol ; Materna, Zdeněk (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí jednoduché geometrie v mračnech bodů se speciálním důrazem na vlivy normál bodů na kvalitu a rychlost produkovaných výsledků. Hlavním produktem je pak aplikace demonstrující detekce ploch, koulí a válců. Na detekci je využit RANSAC algoritmus, který je v téhle práci modifikován na práci s více modelama současně. Další modifikací je úprava detekčních modelů pro přísnější výběr kandidátních útvarů.
|
|
|
Sebelokalizace a mapování ve vnitřním prostředí na bázi LiDAR snímačů
Minařík, Jakub ; Gábrlík, Petr (oponent) ; Ligocki, Adam (vedoucí práce)
Tato práce seznamuje s problémem sebelokalizace a mapování (SLAM) se zaměřením na použití snímače 3D LiDAR. Nejprve je proveden úvod od samotného SLAMu a vysvětlen SLAM založený na grafu a reprezentace mapy pomocí dense SLAM. Popsány jsou dva nejběžnější algoritmy pro porovnání mračen bodů ICP a NDT. Po popsání teorie SLAMu je provedena rešerše existujících projektů řešící tento problém. Popsané projekty jsou open-source a většina z nich podporuje ROS systém. Z popsaných projektů je vybrán projekt Optimized SC-F-LOAM pro další práci. Je popsána jak funguje jeho odometrie FLOAM a její spojení s optimalizací a hledání smyček. Hledání smyček je prováděno pomocí deskriptoru ScanContext. Následně je proveden návrh pro zprovoznění projektu pro offline a online dat ve vnitřních prostorách. V posledních kapitolách je řešen postup oživení, ladění projektu a jsou vyhodnoceny výsledku daného projektu pro použití ve vnitřních prostorech.
|
|
|
Vizualizace mračen bodů pomocí Unreal Enginu
Zejda, Martin
Tato bakalářská práce se zabývá vývojem aplikace pro vizualizaci mračen bodů pomocí virtuální reality. Obsahuje podrobný popis vývoje aplikace v herním enginu Unreal Engine 4 a propojení tohoto enginu s virtuální realitou Oculus Rift a HTC Vive. Součástí vývoje jsou problematiky importu a vykreslování mračen bodů, optimalizace výkonu, ovládání a interakce aplikace, nastavení virtuální reality a designu uživatelské nabídky.
|
|
|
Automatic Point Clouds Merging
Hörner, Jiří ; Obdržálek, David (vedoucí práce) ; Vodrážka, Jindřich (oponent)
Multirobotické systémy jsou zavedenou výzkumnou oblastí s rostoucím množstvím aplikací. Efek- tivní koordinace v těchto systémech zpravidla vyžaduje znalost polohy robotů a mapy daného prostředí. Tato práce prezentuje nový algoritmus pro spojování 3D map reprezentovaných mračny bodů v mul- tirobotických systémech, který vytváří globální mapu prostředí a poskytuje pozice robotů. Algoritmus je založen na odhadování transformace mezi mapami pomocí význačných bodů a s využitím nového algoritmu pro párování descriptorů. Algoritmus používá pouze mračna bodů bez dalších pomocných in- formací. Algoritmus může využít rozdílené SLAM metody a typy senzorů a je použitelný v heterogenních multirobotických systémech. Algoritmus pro spojování map byl testován na reálných datech z létajících a pozemních robotů s různými typy stereo kamer a aktivních RGB-D kamer. Algoritmus byl testován venku i uvnitř budov. Navržený algoritmus byl implementován jako ROS balíček a je v současné době distribuován v ROS distribuci. Pokud vím, jedná se o první ROS balíček pro spojování 3D map.
|
|
|
Detekce geometrie v mračnech bodů
Eldes, Pavol ; Materna, Zdeněk (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí jednoduché geometrie v mračnech bodů se speciálním důrazem na vlivy normál bodů na kvalitu a rychlost produkovaných výsledků. Hlavním produktem je pak aplikace demonstrující detekce ploch, koulí a válců. Na detekci je využit RANSAC algoritmus, který je v téhle práci modifikován na práci s více modelama současně. Další modifikací je úprava detekčních modelů pro přísnější výběr kandidátních útvarů.
|
host ::
RSS.