Otonom Robotlarla Lokalizasyon ve Nokta Bulutu Tabanlı 3B Haritalama

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.

Localization and Point Cloud Based 3D Mapping with Autonomous Robots

In this study, localization and environment mapping application is aimed with an autonomous robot. A new algorithm is presented toscan a larger area, to produce faster and more accurate results. The mapping process is intended not to be affected by environmentalmovements. It can be used in military areas to gain manpower in the mine area or to model the environment in virtual reality applications.In autonomous robot design, the horizontal and vertical angle values of the Lidar Lite V3 are provided by two servo motors. A fourwheeled car model was used. Ultrasonic sensors are placed on the front, right and left surfaces of the robot, Raspberry Pi 3 and PiCamera was placed on top. It is seen that the moving average filter removes the noise generated on the map. The Lidar Lite V3 was ableto take measurements at longer distances. Noise generation is prevented by motion detection algorithm. It can be used in interior spacemapping, environment modeling, virtual reality applications, military areas, mining sector and graphic applications. In outdoor mapping,it can be used to create a map of an area of 40 meters in diameter. The mapping process was performed as close to the actual values byusing the moving average filter and the Lidar Lite V3. The mapping process with the motion detection system is paused and actualposition data are obtained using GPS.

___

  • 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.
  • Graff, K. F. (1981). A history of ultrasonics. In Physical acoustics (Vol. 15, pp. 1-97). Academic Press.
  • Hosseinzadeh, M., Li, K., Latif, Y., & Reid, I. (2018). Real-Time Monocular Object-Model Aware Sparse SLAM. arXiv preprint arXiv:1809.09149.
  • Jury, E. I. (1964). Theory and Application of the z-Transform Method (pp. 176-179).
  • Kurt, Z. (2007). Development of intelligent algorithms for simultaneous positioning and mapping. (Doctoral dissertation, Yıldız Technical University, Institute of Science and Technology, Istanbul).
  • Lee, K., Ryu, S. H., Nam, C., & Doh, N. L. (2018). A practical 2D/3D SLAM using directional patterns of an indoor structure. Intelligent Service Robotics, 11(1), 1-24.
  • Maulana, I., Rusdinar, A., & Priramadhi, R. A. (2018). Application of Lidar for Mapping and Navigation in Closed Environments. eProceedings of Engineering, 5(1).
  • Ramli, M. F. B., Shamsudin, S. S., & Legowo, A. (2017). Obstacle Detection Technique Using Multi Sensor Integration for Small Unmanned Aerial Vehicle. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 8(2), 441-449.
  • Rusu, R. B., Marton, Z. C., Blodow, N., Dolha, M., & Beetz, M. (2008). Towards 3D point cloud based object maps for household environments. Robotics and Autonomous Systems, 56(11), 927-941.
  • Siciliano, B., Sciavicco, L., Villani, L., & Oriolo, G. (2010). Robotics: modelling, planning and control. Springer Science & Business Media.
  • Thrun, S. (2002). Robotic mapping: A survey. Exploring artificial intelligence in the new millennium, 1(1-35), 1.
  • Üstün, A. (1996). Datum conversions. (Master Thesis, Yıldız Technical University, Institute of Science and Technology, Istanbul).
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 2013
  • Yayıncı: Osman Sağdıç
Sayıdaki Diğer Makaleler

Clarke & Wright Tasarruf Algoritması ve Genetik Algoritmaya Dayalı Uçan Yardımcılı Gezgin Satıcı Problemi

Büşra ÖZOĞLU, Emre ÇAKMAK, Tuğçe KOÇ

Şifreleme Yöntemleri ve RSA Algoritması Üzerine Bir İnceleme

Mehmet BEŞKİRLİ, Ayşe BEŞKİRLİ, Durmuş ÖZDEMİR

Lenf Kanserine İlişkin Patoloji Görüntülerinin Makine Öğrenimi Yöntemleri ile Sınıflandırılması

İsmail İŞERİ, Ayşe Berika VAROL

ImpSlidingWindow: Kayan Pencere Tabanlı Akan Veri Özetleme Yönteminin Performansını Arttırmaya Yönelik Yeni Bir Model

Ali ŞENOL, Hacer KARACAN

Yiyecek ve İçecek İşletmelerinde Talep Tahmini: Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Yöntemleriyle Bir Karşılaştırma

Oğuzhan SÖNMEZ, Kenan ZENGİN

Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması Kullanılarak Optimum Robot Yolu Planlama

Mehmet BEŞKİRLİ, Mehmet Fatih TEFEK

Altı Bacaklı ODE (Open Dynamics Engine) Tabanlı Yürüyüş Kontrol Algoritması ile Standard Yürüyüş Düzenlerinin Karşılaştırılması

Erdem ARSLAN, Şahin YILDIRIM

Computation and Assessment of Environmental Emissions Resulting from Traffic Operations at Roundabouts

Göktuğ TENEKECİ

Hastene Çalışanları ve Yetişkinlerin Öğreniminde Sanal Öğrenme Ortamlarının (Moodle) Optimal Kullanımı: Kimin, Neyin ve Nasıl Öğrenileceğinin Temel Anlayışı ile ADDIE Modelinin Kullanımı

Ebru HEYBERİ TENEKECİ

Derin Öğrenme İle Meme Kanseri Tanısının Doğruluğunun Geliştirilmesi

İlker YILDIZ, Alper Talha KARADENİZ