|
|
Advanced Navigation in Heterogeneous Multi-robot Systems in Outdoor Environment
Jílek, Tomáš ; Duchoň,, František (referee) ; Mazal, Jan (referee) ; Žalud, Luděk (advisor)
The doctoral thesis discusses current options for the navigation of unmanned ground vehicles with a focus on achieving high absolute compliance of the required motion trajectory and the obtained one. The current possibilities of key self-localization methods, such as global satellite navigation systems, inertial navigation systems, and odometry, are analyzed. The description of the navigation method, which allows achieving a centimeter-level accuracy of the required trajectory tracking with the above mentioned self-localization methods, forms the core of the thesis. The new navigation method was designed with regard to its very simple parameterization, respecting the limitations of the used robot drive configuration. Thus, after an appropriate parametrization of the navigation method, it can be applied to any drive configuration. The concept of the navigation method allows integrating and using more self-localization systems and external navigation methods simultaneously. This increases the overall robustness of the whole process of the mobile robot navigation. The thesis also deals with the solution of cooperative convoying heterogeneous mobile robots. The proposed algorithms were validated under real outdoor conditions in three different experiments.
|
|
|
Neural Networks in Inertial Navigation Systems
Tejmlová, Lenka ; Ochodnický,, Ján (referee) ; Masopust, Jiří (referee) ; Šebesta, Jiří (advisor)
Disertační práce je zaměřena na oblast inerciálních navigačních systémů a systémů, které pro odhad polohy používají pouze výpočty. Důležitým faktem v dané problematice je vysoká nepřesnost určení polohy při střednědobém a dlouhodobém využívání takového systému díky kumulativní chybě za předpokladu, že inerciální systém není podpořen žádným dalším přídavným systémem. V disertační práci jsou uvedeny možné přístupy k této problematice a návrh na zvýšení přesnosti určování polohy pouze na základě inerciálních senzorů. Základem inerciální měřicí jednotky je systém s 9 stupni volnosti, který umožňuje snímat celkové zrychlení, rychlost rotace a sílu magnetického pole, jednotlivě ve třech osách. Klíčovou myšlenkou je zařazení umělých neuronových sítí do navigačního systému tak, že jsou schopny rozpoznat charakteristické rysy pohybů, a tím zvýšit přesnost určení polohy. Popis navrhovaných metod zahrnuje analytický postup jejich vývoje a tam, kde je to možné, i analytické hodnocení jejich chování. Neuronové sítě jsou navrhovány v prostředí MATLABTM a jsou používány k určení stavu inerciální jednotky. Díky implementaci neuronových sítí lze určit pozici jednotky s řádově vyšší přesností. Aby byl inerciální polohovací systém s možností využití neuronových sítí demonstrativní, byla vyvinuta aplikace v prostředí Qt. Navržený systém a neuronové sítě byly použity při vyhodnocování reálných dat měřených senzory.
|
|
|
Modeling of Inertial Sensors
Trličík, Jakub ; Klusáček, Stanislav (referee) ; Beneš, Petr (advisor)
This master thesis deals with measurement and modeling of MEMS inertial sensors. This paper describes basic principles of inertial sensors along with their most often errors. The next part shows results from inertial sensor market analysis, which enabling a selection of sensors to be measured. The following two chapters present methods for inertial sensor modeling and testing. The biggest part of text is dedicated to presentation of measurement results showing us static measurement of Allan variance, Earth rotation, temperature dependent bias and dynamic measurement of gyroscope sensitivity testing over temperature. In the last part of the thesis is presented a design of sensor error model by autocorrelation function and Allan variance and also an evaluation of achieved results.
|
|
|
Localization of device in wireless environment
František, Milan ; Komosný, Dan (referee) ; Botta, Miroslav (advisor)
The work is focused on localization in wireless networks and localization using inertial measurement units. There is also included a theoretical analysis of used localization techniques. The work also describes how to create application for data collection, application for receiving and processing data and used database. In conclusion of this work is verifying the functionality of whole system.
|
|
|
Neural Networks in Inertial Navigation Systems
Tejmlová, Lenka ; Ochodnický,, Ján (referee) ; Masopust, Jiří (referee) ; Šebesta, Jiří (advisor)
Disertační práce je zaměřena na oblast inerciálních navigačních systémů a systémů, které pro odhad polohy používají pouze výpočty. Důležitým faktem v dané problematice je vysoká nepřesnost určení polohy při střednědobém a dlouhodobém využívání takového systému díky kumulativní chybě za předpokladu, že inerciální systém není podpořen žádným dalším přídavným systémem. V disertační práci jsou uvedeny možné přístupy k této problematice a návrh na zvýšení přesnosti určování polohy pouze na základě inerciálních senzorů. Základem inerciální měřicí jednotky je systém s 9 stupni volnosti, který umožňuje snímat celkové zrychlení, rychlost rotace a sílu magnetického pole, jednotlivě ve třech osách. Klíčovou myšlenkou je zařazení umělých neuronových sítí do navigačního systému tak, že jsou schopny rozpoznat charakteristické rysy pohybů, a tím zvýšit přesnost určení polohy. Popis navrhovaných metod zahrnuje analytický postup jejich vývoje a tam, kde je to možné, i analytické hodnocení jejich chování. Neuronové sítě jsou navrhovány v prostředí MATLABTM a jsou používány k určení stavu inerciální jednotky. Díky implementaci neuronových sítí lze určit pozici jednotky s řádově vyšší přesností. Aby byl inerciální polohovací systém s možností využití neuronových sítí demonstrativní, byla vyvinuta aplikace v prostředí Qt. Navržený systém a neuronové sítě byly použity při vyhodnocování reálných dat měřených senzory.
|
|
|
Localization of device in wireless environment
František, Milan ; Komosný, Dan (referee) ; Botta, Miroslav (advisor)
The work is focused on localization in wireless networks and localization using inertial measurement units. There is also included a theoretical analysis of used localization techniques. The work also describes how to create application for data collection, application for receiving and processing data and used database. In conclusion of this work is verifying the functionality of whole system.
|
|
|
Advanced Navigation in Heterogeneous Multi-robot Systems in Outdoor Environment
Jílek, Tomáš ; Duchoň,, František (referee) ; Mazal, Jan (referee) ; Žalud, Luděk (advisor)
The doctoral thesis discusses current options for the navigation of unmanned ground vehicles with a focus on achieving high absolute compliance of the required motion trajectory and the obtained one. The current possibilities of key self-localization methods, such as global satellite navigation systems, inertial navigation systems, and odometry, are analyzed. The description of the navigation method, which allows achieving a centimeter-level accuracy of the required trajectory tracking with the above mentioned self-localization methods, forms the core of the thesis. The new navigation method was designed with regard to its very simple parameterization, respecting the limitations of the used robot drive configuration. Thus, after an appropriate parametrization of the navigation method, it can be applied to any drive configuration. The concept of the navigation method allows integrating and using more self-localization systems and external navigation methods simultaneously. This increases the overall robustness of the whole process of the mobile robot navigation. The thesis also deals with the solution of cooperative convoying heterogeneous mobile robots. The proposed algorithms were validated under real outdoor conditions in three different experiments.
|
|
|
Modeling of Inertial Sensors
Trličík, Jakub ; Klusáček, Stanislav (referee) ; Beneš, Petr (advisor)
This master thesis deals with measurement and modeling of MEMS inertial sensors. This paper describes basic principles of inertial sensors along with their most often errors. The next part shows results from inertial sensor market analysis, which enabling a selection of sensors to be measured. The following two chapters present methods for inertial sensor modeling and testing. The biggest part of text is dedicated to presentation of measurement results showing us static measurement of Allan variance, Earth rotation, temperature dependent bias and dynamic measurement of gyroscope sensitivity testing over temperature. In the last part of the thesis is presented a design of sensor error model by autocorrelation function and Allan variance and also an evaluation of achieved results.
|
guest ::
