Metody generowania modelu sceny dla autonomicznego robota kroczącego z wielomodowym systemem wizyjnym
[ 1 ] Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej, Wydział Elektryczny, Politechnika Poznańska | [ P ] employee
[ 1 ] Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej, Wydział Elektryczny, Politechnika Poznańska | [ P ] employee
EN Methods of generating a scene model for an autonomous walking robot using a multimodal vison system
polish
- roboty kroczące
- mapa terenu
- niepewność pomiarów
- walking robots
- terrain mapping
- measurement uncertainty
PL W niniejszej rozprawie przedstawiono metody generowania modelu sceny dla autonomicznego robota kroczącego z wykorzystaniem sensorów wizyjnych. Do zastosowanych sensorów należą: układ z oświetleniem strukturalnym w postaci arkusza świetlnego, kamera stereowizyjna zwracająca gęstą mapę głębi oraz skaner laserowy. Dla wymienionych sensorów wyznaczono modele niepewności pomiarów, które zostały wykorzystane w algorytmie budowy rastrowej mapy wysokości 2,5D, a także do określenia optymalnej konfiguracji, sensora z oświetleniem strukturalnym w kontekście budowy mapy terenu. Dla części sensorów przedstawiono metody akwizycji i filtracji danych. Przedstawiono również metodę kalibracji wzajemnego położenia skanera laserowego oraz kamery stereowizyjnej, wraz z modelem niepewności. Zaproponowano również prosty koncepcyjnie sposób samolokalizacji robota, oparty na minimalizacji różnic pomiędzy kolejnymi mapami terenu tworzonymi przy użyciu kamery stereowizyjnej.
EN This thesis presents methods of generation of the scene model for an autonomic six-legged robot, with the use of vision sensors. Among the applied sensors there are: a light stripe structured light system, a stereovision camera that provides a dense depth map and a laser scanner. For the aforementioned sensors, measurement uncertainty models were developed, and were later used in an algorithm for building a 2,5D raster elevation map, and also for determining the optimal configuration of the structured light system in the context of terrain map building. For some sensors, methods for acquisition and filtering of data were shown. A method for calibrating the mutual position of a stereovision camera and a laser scanner was presented, accompanied with an uncertainty model. A simple self-localization algorithm was also shown, based on the concept of minimizing the differences between subsequent maps created using the sterovision camera.
140
electrical engineering, electronics, computer engineering
automation and robotics
DrOIN 1631
public
Paweł Drapikowski
Poznań, Polska
12.09.2014
polish
public
Barbara Siemiątkowska
Warszawa, Polska
09.09.2014
polish
public
dissertation
Poznań, Polska
20.11.2014
Rada Wydziału Elektrycznego Politechniki Poznańskiej
doktor nauk technicznych w dyscyplinie: automatyka i robotyka, w specjalności: robotyka