Methods for the Fusion of Quantitative and Qualitative Information Using Factor Graph Optimization for the Simultaneous Localization and Mapping Problem
[ 1 ] Instytut Automatyki, Robotyki i Inżynierii Informatycznej, Wydział Elektryczny, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik
[ 1 ] Instytut Automatyki, Robotyki i Inżynierii Informatycznej, Wydział Elektryczny, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik
PL Metody fuzji danych ilościowych i jakościowych wykorzystujące optymalizację grafu ograniczeń w problemie jednoczesnej samolokalizacji i budowy mapy środowiska
angielski
- Robot localization
- personal localization
- graph optimization
- simultaneous localization and mapping
- Android
- Lokalizacja robotów
- lokalizacja ludzi
- optymalizacja grafu
- jednoczesna lokalizacja i budowa mapy
- Android
EN Outdoor localization is usually solved with the help of Global Positioning System (GPS) adapters but the GPS signal is not available indoors. The proposed solution is based on multi-sensor fusion. The localization system utilizes different sources of information. In the case of an RGB-D sensor mounted on a robot, the Visual Odometry, the pose-based SLAM, and the feature-based SLAM systems are proposed. Personal localization is performed on the basis of the sensors available in the mobile device. The available sensors allow to detect a floor change, detect user orientation, count steps, utilize WiFi signals and available landmark information. The dissertation proposes to extract and utilize qualitative information from detecting motion using stairs or elevators, utilizing map layout, visual place recognition and also utilizing user input. The proposed methods allow to detect incorrect measurements in a graph-based optimization. The contribution of the dissertation is a complete indoor localization system that is accurate, robust, and provides localization even when some localization subsystems yield wrong or inaccurate measurements.
PL Problem lokalizacji poza budynkami jest rozwiązywany za pomocą systemu GPS, który nie jest zazwyczaj dostępny wewnątrz budynków. Zaproponowany system lokalizacji oparty jest na fuzji wielosensorycznej za pomocą grafu ograniczeń. Dla sensora RGB-D zamontowanego na robocie zaproponowano system odometrii wizyjnej, system oparty na pozach sensora oraz system dodatkowo optymalizujący pozycję cech. Osobisty system lokalizacji wykorzystuje sensory urządzenia mobilnego, które są użyte do wykrywania zmiany piętra, wykrycia orientacji urządzenia, zliczanie kroków, wykorzystania sygnałów WiFi do lokalizacji oraz wykorzystania znaczników w środowisku. W rozprawie przedstawione są metody ekstrakcji oraz wykorzystanie informacji jakościowej w celu zwiększenia precyzji oraz niezawodności systemu. Informacja jakościowo może pochodzić z wykrywania ruchu na schodach lub w windach, wykorzystania planów budynku, wizyjnego rozpoznawania miejsc oraz bezpośrednio od użytkownika. Zaproponowane metody umożliwiają wykrywanie błędnych pomiarów. Wynikiem badań jest kompletny system lokalizacji w budynkach, który jest precyzyjny oraz niezawodny.
224
elektrotechnika, elektronika, inżynieria informatyczna
automatyka i robotyka
DrOIN 1920
publiczny
Bogdan Kwolek
Kraków, Polska
08.05.2018
polski
publiczny
Dariusz Uciński
Zielona Góra, Polska
10.05.2018
polski
publiczny
rozprawa doktorska
Poznań, Polska
19.06.2018
Rada Wydziału Elektrycznego Politechniki Poznańskiej
doktor nauk technicznych w dyscyplinie: automatyka i robotyka, w specjalności: robotyka