Otonom araçlarda kullanılan görsel seyir sistemleri için yeni bir yaklaşım
Yükleniyor...
Tarih
2016
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Niğde Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu tez çalışmasında, görsel algılayıcılar ile elde edilen görüntülerden, özgün algoritmalar yardımıyla çıkarılan yer izleri ve tanımlayıcılar kullanılarak, insansız araçlar için gürbüz görsel seyir sistemi gerçekleştirilmiştir. Görsel yer izi tabanlı konum değişimi hesaplama yöntemleri, bir görüntü akışı içerisindeki görüntülerde tekrarlanan yer izlerini tespit ederek konum değişimini bulmaya yarar. Tez kapsamında yeni bir yer izi tespit algoritması önerilmiştir. Önerilen yer izi tespit algoritması literatürdeki veri kümeleri üzerinde test edilmiş ve yaygın olarak kullanılan yer izi bulma algoritmasına (SIFT) göre daha fazla yer izi tespit ettiği benzetimlerle gösterilmiştir. İkinci olarak bu tez çalışmasında, yönelim açısı hesabı gerektiren yer izi tanımlayıcı algoritmalarında kullanılabilecek başarımı yüksek ve hızlı bir yönelim açısı hesaplama algoritması önerilmiştir. Önerilen yönelim açısı hesaplama algoritmasının, çeşitli görüntü bozulmalarında literatürde mevcut diğer algoritmalara kıyasla daha az etkilendiği veri kümeleri üzerinde gösterilmiştir. Üçüncü olarak yönelim açısı hesabını ortadan kaldıran bir tanımlayıcı eşleştirme algoritması ve bu algoritmada kullanılabilecek bir tanımlayıcı deseni önerilmiştir. Son olarak bu çalışma kapsamında önerilen algoritmalar ve Kalman filtresi kullanılarak gerçekleştirilen görsel seyir sistemi iki farklı veri kümesi üzerinde test edilerek elde edilen sonuçlar incelenmiştir.
This thesis presents a robust visual navigation system for autonomous unmanned vehicles. For this purpose novel algorithms are proposed to extract features and descriptors from images captured by visual sensors. Visual landmark-based localization methods detect repeating landmarks from images in a video stream to determine location change. In this thesis a new landmark detection algorithm is proposed. The proposed landmark detection algorithm was tested on commonly used benchmark problems and it was shown that the proposed algorithm could detect more landmarks than algorithm (SIFT) well known in the literature. As a second contribution of the thesis, a fast and effective new method is proposed to reduce the overhead cost of orientation estimation and it could be easily integrated to any image matching algorithms which require orientation estimation. It was shown that the proposed orientation estimation algorithm performs better immunity to some of the image distortion types than other algorithms available in the literature. Also, a new feature matching algorithm, aimed to eliminate the need for orientation estimation, and a descriptor pattern, used with the algorithm, is proposed. Finally, the visual navigation system, utilizing the proposed algorithms and Kalman filter, was tested on two different benchmark data sets and the results are presented.
This thesis presents a robust visual navigation system for autonomous unmanned vehicles. For this purpose novel algorithms are proposed to extract features and descriptors from images captured by visual sensors. Visual landmark-based localization methods detect repeating landmarks from images in a video stream to determine location change. In this thesis a new landmark detection algorithm is proposed. The proposed landmark detection algorithm was tested on commonly used benchmark problems and it was shown that the proposed algorithm could detect more landmarks than algorithm (SIFT) well known in the literature. As a second contribution of the thesis, a fast and effective new method is proposed to reduce the overhead cost of orientation estimation and it could be easily integrated to any image matching algorithms which require orientation estimation. It was shown that the proposed orientation estimation algorithm performs better immunity to some of the image distortion types than other algorithms available in the literature. Also, a new feature matching algorithm, aimed to eliminate the need for orientation estimation, and a descriptor pattern, used with the algorithm, is proposed. Finally, the visual navigation system, utilizing the proposed algorithms and Kalman filter, was tested on two different benchmark data sets and the results are presented.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Yer İzi Tanımlayıcıları, Görüntü Eşleştirme, Öznitelik Eşleştirme, Görsel Seyir Sistemi, Landmark Descriptors, İmage Matching, Feature Matching, Visual Navigation System
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Peker, M. (2016). Otonom araçlarda kullanılan görsel seyir sistemleri için yeni bir yaklaşım. (Doktora Tezi). Niğde Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Niğde
