|
|
Neural Networks in Inertial Navigation Systems
Tejmlová, Lenka ; Ochodnický,, Ján (oponent) ; Masopust, Jiří (oponent) ; Šebesta, Jiří (vedoucí práce)
The dissertation is focused on inertial navigation systems and dead reckoning positioning. The issue in the problematics is that the dead reckoning systems and inertial navigation systems are inaccurate for medium-term and long-term application due to cumulative errors, assuming that the positioning is not supported by another external system. The dissertation shows possible approaches to the issue of more accurate positioning system based only on the inertial sensors. Basically we are talking about 9-DOF inertial measurement unit that allows sensing the global acceleration, rotation rate and magnetic field strength in three particular axes. The new approach brings artificial neural networks into data processing, where proper neural network is able to recognize the character of motion leading to improvement in positioning. The description of the proposed method includes an analytical procedure of its development and, if possible, the analytical performance assessment. Proposed artificial neural networks are modelled in MATLABTM and they are used for the determination of the state of the inertial unit. Due to this determination, the position of the inertial measurement unit is evaluated with higher accuracy. An application using Qt framework was developed to create an evaluation system with user interface for standard inertial measurement unit. The designed system based on artificial neural networks was verified by experiments using real sensor data.
|
|
|
Analýza robustnosti měření AHRS jednotky
Honkyš, Pavel ; Králík, Jan (oponent) ; Spáčil, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá měřením levných MEMS senzorů a jejich nepřesnosti měření způsobené vlivem zrychlení, tento efekt je v anglické literatuře popsán jako G-sensitivity. Cílem bylo uvést do chodu testovací stanici, navrhnout elektroniku obsahující mikrokontroler, který pomocí bezdrátového modulu posílá naměřené informace do počítače, zde pomocí vhodného algoritmu odhadovat úhel natočení senzoru a navrhnout kompenzační algoritmus, který by potlačil působení zrychlení. Naměřená data byla zpracována pomocí Madgwickova algoritmu, kdy během působení zrychlení docházelo k chybě naměřeného úhlu natočení.
|
|
|
Telemetrický systém pro RC letadlo s navigací
Orolin, Jakub ; Šteffan, Pavel (oponent) ; Háze, Jiří (vedoucí práce)
Tento projekt je zameraný na návrh telemetrického systému pre rádiom ovládané modely lietadiel. Výstup z tohto systému predstavuje dôležité letové údaje ako sú napríklad rýchlosť, nadmorská výška, smer letu, natočenia alebo geografická pozícia na mape. Ďalej je systém schopný kontrolovať všetky interné palubné stavové parametre. Všetky tieto parametre sú v reálnom čase zobrazované v prijímacej stanici, ktorej súčasťou je hlasová navigácia na pristátie. Ďalšou súčasťou prijímacej stanice je letový záznamník alebo databáza, do ktorej sa počas letu zapisujú jednotlivé údaje pre ich poletovú analýzu.
|
|
| |
|
| |
|
|
Development localization board
Szabó, Michal ; Novotný, Radovan (oponent) ; Levek, Vladimír (vedoucí práce)
This document describes a device capable to determine geographical position thanks to its GNSS module and measure the change of movement with the help of an accelerometer and gyroscope. Outputs of these integrated circuits are combined, data are processed and fused thanks to a numerical integration and mathematical filters. Results are stored on a memory card. The whole development is described from a concept, through the making of the device and software algorithms to the testing of its functions.
|
|
|
Lokalizace robota pomocí OpenStreet mapy
Rajnoch, Zdeněk ; Veľas, Martin (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá lokalizací robota v rámci výřezu z OpenStreet mapy. Pro rekonstrukci uražené trajektorie jsou použity senzory robota IMU, odometrie a kompas, ta je poté porovnána s referenční GPS trajektorií. Následná lokalizace probíhá pomocí rozšířené Monte Carlo lokalizace a shlukování. Jako implementační jazyk je použit C++ a middleware ROS.
|
|
|
9DOF senzor pro měření orientace zbraně v prostoru
Růžička, Jiří ; Richter, Miloslav (oponent) ; Šedivá, Soňa (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou víceosých snímačů polohy, jejich podstatou a jednotlivými částmi a typy těchto snímačů. Je zde nastíněn jejich historický původ i nejpoužívanější moderní typy, jako například snímače mikro-elektro-mechanické. Dále jsou probrány vlastnosti těchto snímačů, zdroje chyb a jejich kompenzace. Formáty výstupních dat jsou zde též probrány, například Eulerovy úhly, jejich výpočet a aplikace. Vybraný snímač je implementován do elektroniky simulátoru a v grafické aplikaci jsou názorně demonstrovány jeho funkce.
|
|
|
Estimating Human Movement Using Accelerometers
Matula, Tomáš ; Růžička, Richard (oponent) ; Dobai, Roland (vedoucí práce)
This work is aimed at analysis of human movement, especially measurement of knee angle, which is important data for monitoring in process of rehabilitation on patients with knee arthroplasty or after surgery. For measurement IMUs - Inertial Measurement Units from Xsens are used, while only data from 3-axis accelerometer and gyroscope are gathered. Appropriate unit position is chosen, as well as methods for calibration and angle calculation from stored measured data. These methods are implemented and experimentally validated. Experiments shows, that results are pretty accurate and this solution is useful in analysis of patients for example by doing gait analysis.
|
|
|
3D Mapping from Sparse LiDAR Data
Veľas, Martin ; Hofierka,, Jaroslav (oponent) ; Kaartinen,, Harri (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
This work deals with the proposal of novel algorithms for sparse 3D LiDAR data processing, including the design of a whole mobile backpack mapping solution. This research was driven by the need for such solutions in the field of geodesy, mobile surveying, and the building construction. Firstly, there is a proposal of the iterative algorithm for reliable point cloud registration and odometry estimation from 3D LiDAR point clouds. The sparsity and the size of these data are overcome using random sampling by Collar Line Segments (CLS). The evaluation, using standard KITTI dataset, showed superior accuracy over the well known General ICP algorithm. Convolutional neural networks play an important role in the second method of odometry estimation, which processes encoded LiDAR data in form of 2D matrices. The method is able to run online, while the accuracy is preserved when only translation motion parameters are required. This can be handy when the online preview of mapping is required and the rotation parameters can be reliably provided by e.g. IMU sensor. Based on the CLS algorithm, mobile backpack mapping solution 4RECON was designed and implemented. Using the calibrated and synchronized pair of Velodyne LiDARS and the deployment of dual antenna GNSS/INS solution, the universal system, providing accurate 3D modeling of both small indoor and large open environments, was developed. Our evaluation proved that the requirements set for this system were fulfilled -- relative accuracy up to $5$~cm and the average error of georeferencing under $12$~cm. The last pages contain the description and the evaluation of another method based on the convolutional neural networks -- designed for ground segmentation of 3D LiDAR point clouds. This method outperformed the current state-of-the-art in this task and represents the way semantics cad be introduced into the 3D laser data.
|
host ::
RSS.