KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2019 / Cilt: 34 - Sayı: 3

Panoramik görüntülerde gökyüzü sınır çizgisini kullanarak hareketli robotlar için yer kestirimi

Ahmet Buğra KOKU
Sayfa
1629–1644
Yayın Tarihi
2019-05-29
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Önerilen yöntem görüntünün küçük bir kısmına odaklandığı için, görüntünün tümünü işleyen yöntemlere göre bu yöntem farklı kapasitedeki (özellikle düşük hesaplama kabiliyetli) platformlarda daha kolay uygulanabilir niteliktedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Robotik alanındaki ilerlemeler 20. yüzyılın sonuna doğru robotları fabrika ortamlarından çıkarmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada panoramik görüntülerden elde edilen gökyüzü sınır çizgisinin robot konumlandırması için kullanılabilirliği değerlendirilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Önerilen yöntem görüntünün küçük bir kısmına odaklandığı için, görüntünün tümünü işleyen yöntemlere göre bu yöntem farklı kapasitedeki (özellikle düşük hesaplama kabiliyetli) platformlarda daha kolay uygulanabilir niteliktedir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Panoramik görüntü · gökyüzü sınır çizgisi · robot konumlandırılması

Özet

Robotik alanındaki ilerlemeler 20. yüzyılın sonuna doğru robotları fabrika ortamlarından çıkarmıştır. Zaman içinde robotların günlük hayatımızdaki yerinin daha da artması beklenmektedir. Diğer taraftan, robotların fabrikalardaki güvenlikli alanlar dışında çalışmaya başlamalarına rağmen, birçok robotun hala önceden sınırları belirlenmiş alanlarda çalışması yapacakları işlerin doğası itibarı ile beklenmektedir. Dolayısıyla, bir robotun işlevselliğinin artması bakımından çalışacağı bölgeyi iyi tanıması gerekecektir. Bu çalışmada panoramik görüntülerden elde edilen gökyüzü sınır çizgisinin robot konumlandırması için kullanılabilirliği değerlendirilmiştir. Robotun konumlandırılması için önce ilgili bölgeden çekilen panoramik görüntüler kullanılarak bir tür harita üretilmiş, daha sonra aynı bölgeden farklı zaman ve hava şartlarında çekilen görüntülerin bu harita üzerinde konumlandırması gerçekleştirilmiştir. Önerilen yöntem görüntünün küçük bir kısmına odaklandığı için, görüntünün tümünü işleyen yöntemlere göre bu yöntem farklı kapasitedeki (özellikle düşük hesaplama kabiliyetli) platformlarda daha kolay uygulanabilir niteliktedir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KOKU, A. B. (2019). Panoramik görüntülerde gökyüzü sınır çizgisini kullanarak hareketli robotlar için yer kestirimi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 34 - Sayı: 3, 1629–1644. https://ajindex.com/articles/19943

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Payá, L., Gil, A., Reinoso, O., A State-of-the-Art Review on Mapping and Localization of Mobile Robots Using Omnidirectional Vision Sensors, Journal of Sensors, 2017. (doi: 10.1155/2017/3497650
  2. Fiala, M., Roth, G., Automatic alignment and graph map building of panoramas, IEEE International Workshop on Haptic Audio Visual Environments and their Applications, Ottawa, Canada, 2005
  3. Tardif, J. P., Pavlidis, Y., Daniilidis, K., Monocular visual odometry in urban environments using an omnidirectional camera, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2008), Nice, France, 2531-2538, 2008
  4. Anati, R., Daniilidis, K., Constructing topological maps using markov random fields and loop-closure detection, Advances in Neural Information Processing Systems, 37-45, 2009
  5. Krückel, K., Nolden, F., Ferrein, A., Scholl, I., Intuitive visual teleoperation for UGVs using free-look augmented reality displays, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2015), Seattle, WA, ABD, 4412-4417, 2015
  6. Mirzaei, F. M., Kottas, D. G., Roumeliotis, S. I., Analytical least-squares solution for 3d lidar-camera calibration, Robotics Research, 183-200, 2017
  7. Higuti, V. A. H., Guerrero, H. B., Velasquez, A. E. B., Pinto, R. M., Tinelli, L. M., Magalhães, D. V., Milori, D. M. B. P., Low-cost embedded computer for mobile robot platform based on raspberry board, ABCM International Congress of Mechanical Engineering (Cobem2015), Rio de Janeiro, Brezilya, 2015
  8. Atasoy A., Kaya E., Toptas E., Kuchimov S., Kaplanoglu E., Ozkan M., 24 DOF EMG controlled hybrid actuated prosthetic hand, 38th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), Orlando, FL, ABD, 5059-5062, 2016. (doi: 10.1109/EMBC.2016.7591864
  9. Bettemir, Ö.H., Tombaloğlu B., Design and manufacture of a -small scale autonomous construction machine for grading, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 28 (3), 617-625, 2013
  10. Kılıç A., Kapucu A., Design and construction of a modular reconfigurable robot module OMNIMO, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 31 (3), 521-530, 2016
  11. Karcı H., Tangel A., Design and prototype implementation of a 5-DOF mobile robot arm based on FPGA, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 31 (2), 295-302, 2016
  12. Bradski, G., ve Kaehler, A., Learning OpenCV: Computer vision with the