Research Article

Localization and Point Cloud Based 3D Mapping with Autonomous Robots

October 31, 2019
TR EN

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

  1. 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.
  2. 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.
  3. Ankışhan, H., & Efe, M. (2010). Kalman filter approaches for simultaneous localization and mapping. DÜMF Engineering Journal, 1(1), 13-20.
  4. Bradski, G., & Kaehler, A. (2008). Learning OpenCV: Computer vision with the OpenCV library. "O'Reilly Media, Inc.",(pp. 265-271)
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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

APA
Açıkel, S., & Gökçen, A. (2019). Localization and Point Cloud Based 3D Mapping with Autonomous Robots. Avrupa Bilim Ve Teknoloji Dergisi, 82-92. https://doi.org/10.31590/ejosat.636389