Otonom Mobil Navigasyon Kapsamında Çevrim Kapamaların Güdümsüz Çıkarılan Görsel İmleçler Yardımıyla Saptanması

Abstract

Otonom navigasyon, mobil robotik alanında üzerinde en çok çalışılan konulardan biri olagelmiştir. Eş zamanlı Konum Belirleme ve Haritalama da (EZKH), otonom navigasyon konusu içinde en çok araştırılmış ve hala araştırılmakta olan problemlerden biridir. EZKH bağlamında çevrim kapama problemi, otonom bir robotun daha önce bulunmuş olduğu bir yeri başarıyla tanıyabilmesi olarak özetlenebilir. Çevrim kapama çalışmalarının EZKH kapsamında ayrı bir önemi vardır, çünkü başarıyla gerçekleştirilen çevrim kapamalar robotun en güncel konumunu çok daha yüksek bir hassasiyetle belirleyip, geçmiş yörüngesindeki konumları üzerindeki kestirimlerini iyileştirmesine olanak sağlar. Bu tez kapsamında, bilgisayarla görüntü tekniklerine dayanan yeni bir çevrim kapama yöntemi önerilmiştir. Bu yöntemin dayandığı nokta, görüntülerin çeşitli görsel imleçler yoluyla seyrek biçimde temsil edilmesidir. Seyrek biçimde temsil edilen görüntülerden bir görünüm uzayı oluşturulmakta, çevrim kapama hipotezleri de nihai olarak bu uzayda önerilmektedir. Bu tez kapsamında bilimsel yazına sunulan iki temel katkı bulunmaktadır. Bu katkılardan ilki, görüntüleri temsil etmekte kullanılacak görsel imleçleri güdümsüz biçimde çıkarmak için kullanılan bir algoritmadır. Diğeri ise, gelen görüntüler ve geçmişte gezilen yerlerin görüntüleri arasındaki benzerliği oluşturulan görünüm uzayı üzerinde ölçmeye dayanan bütünsel bir çevrim kapama tekniğidir. Deneysel sonuçlar, önerilen çevrim kapama yönteminin bilinen diğer yöntemlerden daha iyi çalıştıklarını göstermektedir.

Autonomous navigation is a very active research field in mobile robotics. Simultaneous localization and mapping (SLAM) is one of the major problems linked with autonomous navigation. One of the essential issues in SLAM is the detection of loop closures. Within the context of SLAM, loop closing can be defined as the correct identification of a previously visited location. Loop closure detection is a significant ability for a mobile robot, since successful loop closure detection leads to substantial improvement in the overall SLAM performance. This thesis introduces a novel loop closure detection technique, which relies on visual sensory. Images are sparsely represented via visual landmarks, which are extracted in an unsupervised manner. The sparsely represented images form an appearance space, and the loop closure hypotheses are ultimately cast on this appearance space. The major contributions of this thesis are twofold. The first contribution is a novel saliency detection algorithm, which is used for unsupervised visual landmark extraction. The second contribution, is an overall loop closure detection technique, which relies on the similarity measurement between an incoming image and the images of the locations on the appearance space. Experimental results, indicate that the results of the proposed technique are quite promising, and comparable to the state of the art to say the least.