Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 10 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
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.
Navigace mobilních robotů v neznámém prostředí s využitím měření vzdáleností
Jež, Ondřej ; Žalud, Luděk (vedoucí práce)
Schopnost lokalizace a navigace je podmínkou autonomního provozu mobilních robotů. Předmětem této disertační práce jsou navigační metody se zaměřením na metodu pro simultánní lokalizaci a mapování (SLAM) mobilních robotů v šesti stupních volnosti (6DOF). Nedílnou součástí tohoto výzkumu byl vývoj platformy pro sběr 3D vzdálenostních dat s využitím kontinuálně naklápěného laserového řádkového scanneru. Tato platforma byla vyvinuta jako samostatný modul, aby mohla být umístěna na různé šasi mobilních robotů. Úkol lokalizace a mapování je ekvivalentní registraci více 3D obrazů do společného souřadného systému. Pro tyto účely byla vyvinuta metoda založená na algoritmu Iterative Closest Point Algorithm (ICP). Původně implementovaná verze navigační metody využívá ICP s akcelerací pomocí kd-stromů přičemž jsou zhodnoceny její kvalitativní a výkonnostní aspekty. Na základě této analýzy byly vyvinuty rozšíření původní metody založené na ICP. Jednou z hlavních modifikací je faktorizace registračního procesu, kdy tato faktorizace je založena na redukci dat: vytvoření 2D „leveled“ map (ve smyslu jednoúrovňových map) ze 3D vzdálenostních obrazů. Pro tuto redukci je technologicky i algoritmicky zajištěna invariantnost těchto map vůči třem stupňům volnosti. Tyto redukované mapy jsou registrovány pomocí ICP ve zbylých třech stupních volnosti, přičemž získaná transformace je aplikována na 3D data za účelem před-registrace 3D obrazů. Následně je provedena robustní 6DOF registrace. Rozšířená metoda je v disertační práci v popsána spolu se všemi podstatnými modifikacemi. Vyvinutá metoda byla otestována a zhodnocena s využitím skutečných 3D vzdálenostních dat naměřených v různých vnitřních prostředích. Jsou zhodnoceny přínosy faktorizace a jiných modifikací ve srovnání s původní jednofázovou 6DOF registrací, také jsou zmíněny nevýhody implementované metody a navrženy způsoby jejich řešení. Nakonec následuje návrh budoucího výzkumu a diskuse o možnostech dalšího rozvoje.
Provedení rešeršní studie v oblasti metod simultánní lokalizace a mapování.
Gärtner, Jan ; Marada, Tomáš (oponent) ; Věchet, Stanislav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá metodami simultánní lokalizace a mapování používanými v aplikacích mobilní robotiky ve světě. Cílem této práce je popsat existující a používané metody simultánní lokalizace a mapování. V první části je uvedeno rozdělení a popis jednotlivých podproblémů simultánní lokalizace a mapování. V druhé části jsou popsány konkrétní metody simultánní lokalizace a mapování. Třetí část se věnuje praktickým aplikacím metod simultánní lokalizace a mapování používaných v robotických úlohách ve světě. Poslední část je věnována robotickým aplikacím v rámci FSI VUT v Brně a použitelnosti jednotlivých metod pro tyto aplikace.
Simultalní lokalizace, mapování a vytváření modelu prostředí pro autonomní robotiku
Pilch, Tomasz ; Krček, Petr (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
Tato diplomová práce pojednává o problematice SLAM (simultalní lokalizace a mapování) a představuje možnosti její implementace. Hlavním cílem je implementovat zvolený algoritmus k tvorbě mapy a zpracovat naměřená data ze senzoru LIDAR.
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.
Simultalní lokalizace, mapování a vytváření modelu prostředí pro autonomní robotiku
Pilch, Tomasz ; Krček, Petr (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
Tato diplomová práce pojednává o problematice SLAM (simultalní lokalizace a mapování) a představuje možnosti její implementace. Hlavním cílem je implementovat zvolený algoritmus k tvorbě mapy a zpracovat naměřená data ze senzoru LIDAR.
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.
Navigace mobilních robotů v neznámém prostředí s využitím měření vzdáleností
Jež, Ondřej ; Žalud, Luděk (vedoucí práce)
Schopnost lokalizace a navigace je podmínkou autonomního provozu mobilních robotů. Předmětem této disertační práce jsou navigační metody se zaměřením na metodu pro simultánní lokalizaci a mapování (SLAM) mobilních robotů v šesti stupních volnosti (6DOF). Nedílnou součástí tohoto výzkumu byl vývoj platformy pro sběr 3D vzdálenostních dat s využitím kontinuálně naklápěného laserového řádkového scanneru. Tato platforma byla vyvinuta jako samostatný modul, aby mohla být umístěna na různé šasi mobilních robotů. Úkol lokalizace a mapování je ekvivalentní registraci více 3D obrazů do společného souřadného systému. Pro tyto účely byla vyvinuta metoda založená na algoritmu Iterative Closest Point Algorithm (ICP). Původně implementovaná verze navigační metody využívá ICP s akcelerací pomocí kd-stromů přičemž jsou zhodnoceny její kvalitativní a výkonnostní aspekty. Na základě této analýzy byly vyvinuty rozšíření původní metody založené na ICP. Jednou z hlavních modifikací je faktorizace registračního procesu, kdy tato faktorizace je založena na redukci dat: vytvoření 2D „leveled“ map (ve smyslu jednoúrovňových map) ze 3D vzdálenostních obrazů. Pro tuto redukci je technologicky i algoritmicky zajištěna invariantnost těchto map vůči třem stupňům volnosti. Tyto redukované mapy jsou registrovány pomocí ICP ve zbylých třech stupních volnosti, přičemž získaná transformace je aplikována na 3D data za účelem před-registrace 3D obrazů. Následně je provedena robustní 6DOF registrace. Rozšířená metoda je v disertační práci v popsána spolu se všemi podstatnými modifikacemi. Vyvinutá metoda byla otestována a zhodnocena s využitím skutečných 3D vzdálenostních dat naměřených v různých vnitřních prostředích. Jsou zhodnoceny přínosy faktorizace a jiných modifikací ve srovnání s původní jednofázovou 6DOF registrací, také jsou zmíněny nevýhody implementované metody a navrženy způsoby jejich řešení. Nakonec následuje návrh budoucího výzkumu a diskuse o možnostech dalšího rozvoje.
Provedení rešeršní studie v oblasti metod simultánní lokalizace a mapování.
Gärtner, Jan ; Marada, Tomáš (oponent) ; Věchet, Stanislav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá metodami simultánní lokalizace a mapování používanými v aplikacích mobilní robotiky ve světě. Cílem této práce je popsat existující a používané metody simultánní lokalizace a mapování. V první části je uvedeno rozdělení a popis jednotlivých podproblémů simultánní lokalizace a mapování. V druhé části jsou popsány konkrétní metody simultánní lokalizace a mapování. Třetí část se věnuje praktickým aplikacím metod simultánní lokalizace a mapování používaných v robotických úlohách ve světě. Poslední část je věnována robotickým aplikacím v rámci FSI VUT v Brně a použitelnosti jednotlivých metod pro tyto aplikace.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.