Otonom Robotlarla Lokalizasyon ve Nokta Bulutu Tabanlı 3B Haritalama
Öz
Bu çalışmada otonom bir robot ile çevre haritalaması ve konum takibi
yapılması amaçlanmıştır. Daha geniş bir alanın taranması, daha hızlı ve doğru
sonuçların üretilmesi amacıyla yeni bir algoritma sunulmuştur. Haritalama
işleminin ortam hareketlerinden etkilenmemesi amaçlanmıştır. Askeri alanlarda,
maden alanında insan gücünden kazanç sağlamak veya sanal gerçeklik
uygulamalarında ortam modeli çıkarmak amacıyla kullanılabilmektedir. Otonom
robot tasarımında iki adet servo motor ile Lidar Lite V3’e yatay ve düşey açı
değerleri verilmiştir. Dört tekerlekli bir araba modeli kullanılmıştır. Robotun
ön, sağ ve sol yüzeylerine birer ultrasonik sensör ve üzerine Raspberry Pi 3
yerleştirilmiştir. Hareketli ortalamalar filtresinin haritada oluşan
gürültüleri giderdiği görülmüştür. Lidar Lite V3 ile daha uzak mesafelerden
ölçüm alınabilmiştir. Hareket algılama algoritması sayesinde gürültü oluşumu
engellenmiştir. Pratikte iç mekan haritalamada, ortam modellemede, sanal
gerçeklik uygulamalarında, askeri alanlarda, maden sektöründe ve grafik
uygulamalarında kullanılabilir. Dış mekan haritalamada ise kırk metre çapında
bir alanın haritasını oluşturmakta kullanılabilir. Haritalama işlemi, hareketli
ortalamalar filtresi ve Lidar Lite V3 kullanılarak gerçek değerlere en yakın
şekilde gerçekleştirilmiştir. Hareket algılama sistemi ile haritalama işlemi
duraklatılmıştır ve GPS kullanılarak gerçek konum verileri elde edilmiştir.
Anahtar Kelimeler
References
- Açıkel, S. & Gökçen A. (2018). Two-dimensional environmental mapping and route tracking by using lidar in otonom robots. IV. INES Internatıonal Academic Research Congress (INES - 2018), Antalya.
- Altuntaş, N., Uslu, E., Çakmak, F., Amasyalı, M. F., & Yavuz, S. (2017, October). Comparison of 3-dimensional SLAM systems: RTAB-Map vs. Kintinuous. In Computer Science and Engineering (UBMK), 2017 International Conference on (pp. 99-103). IEEE.
- Ankışhan, H., & Efe, M. (2010). Kalman filter approaches for simultaneous localization and mapping. DÜMF Engineering Journal, 1(1), 13-20.
- Bradski, G., & Kaehler, A. (2008). Learning OpenCV: Computer vision with the OpenCV library. "O'Reilly Media, Inc.",(pp. 265-271)
- Carlone, L., Tron, R., Daniilidis, K., & Dellaert, F. (2015, May). Initialization techniques for 3D SLAM: a survey on rotation estimation and its use in pose graph optimization. In Robotics and Automation (ICRA), 2015 IEEE International Conference on (pp. 4597-4604). IEEE.
- Dissanayake, M. G., Newman, P., Durrant-Whyte, H. F., Clark, S., & Csorba, M. (2000). An experimental and theoretical investigation into simultaneous localisation and map building. In Experimental robotics VI (pp. 265-274). Springer, London.
- Durrant-Whyte, H., & Bailey, T. (2006). Simultaneous localization and mapping: part I. IEEE robotics & automation magazine, 13(2), 99-110. Fowler, R. A. (2000). The lowdown on LIDAR. Earth Observation Magazine, 9(3), 5.
- Golestan, S., Ramezani, M., Guerrero, J. M., Freijedo, F. D., & Monfared, M. (2013). Moving average filter based phase-locked loops: Performance analysis and design guidelines. IEEE Transactions on Power Electronics, 29(6), 2750-2763.
Details
Primary Language
English
Subjects
-
Journal Section
Research Article
Publication Date
October 31, 2019
Submission Date
August 1, 2019
Acceptance Date
October 22, 2019
Published in Issue
Year 1970