Yazar "Koç, Mehmet Fatih" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim
    Öğe
    Otonom mobil robotlarda görsel SLAM uygulamaları
    (Necmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2024) Koç, Mehmet Fatih; Gökçe, Barış
    Mobil robotlar geçtiğimiz on yıllarda ciddi ilerlemeler kaydetmiş olup, üretimden lojistiğe, havacılıktan askeri alanlara, hizmet sektöründen evlere kadar geniş bir yelpazede kullanım alanı yaygınlaşmıştır. Mobil robotların bilmediği bir ortamda verilen görevleri yapabilmesi için pozisyon tahmini ve aynı anda harita çıkarabilmesi, SLAM teknikleri kullanılarak yapılmaktadır. Bu kapsamda kullanılan geleneksel SLAM yöntemlerinin yerini kameraların kullanılması fikri ile görsel SLAM tekniği kullanılmaya başlanmıştır. Görsel SLAM tekniğinde düşük maliyetli sensörler, yoğun çevresel bilgilerin olması ayrı bir avantaj sağlamaktadır. Son yıllarda araştırmacılar bu alana yoğun ilgi duymaktadır ve bu alanda çeşitli algoritmalar ve teknikler üzerinde geliştirmeler yapılmıştır. Geliştirilen yöntemler ile ciddi başarılar elde edilmiş olmasına rağmen hala çözülmesi gereken sorunlar bulunmaktadır. Bu sorunlar arasında Görsel SLAM algoritmalarının performansını etkileyen birçok dış kaynaklı parametreler bulunmaktadır. Ortamın ışıklandırılması, çevredeki nesnelerin dokusu ve yapısal özellikler, sistemin hızı ve ani sert manevralar, kalabalık ve dinamik ortamlar gibi birçok dış kaynaklı parametreler bulunmaktadır. Bu tez çalışmasında V-SLAM performansının arttırılması adına, ortam ışıklandırılması üzerinde durulmuş ve düşük ışıklandırmalı ortamlar için görüntü iyileştirme algoritmaları ile performans arttırılması çalışması yapılmıştır. Literatürde iyi sonuçlar elde edilmiş ORB-SLAM3 algoritması ile tasarlanan bir platform üzerinden toplanan görüntüler histogram eşitleme ve gama düzeltmesi gibi görüntü iyileştirme algoritmalarına verilerek SLAM performansları ve verimlilikleri karşılaştırılmıştır. Bu kapsamda kullanılan algoritma ve kamera sensörlerin performansları, mutlak pozisyon hatası ve göreceli pozisyon hatası gibi hata metrikleri ile değerlendirilmiştir. Sistem sonuçları görüntü üzerinde yapılan iyileştirmelerin daha kararlı ve iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. İlerleyen dönemde V-SLAM için derin öğrenme algoritmalarının entegre edilmesi ve semantik tabanlı yaklaşımlara yönelik çalışmalar yapılması planlanmaktadır.