Design And Implementation Of Multi-Agent Visual-SLAM Algorithms On Autonomus Robot
Summary:
The Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) problem is one of the most challenging problems in robot navigation. The problem addresses autonomously ex- ploring and mapping an unknown environment without prior knowledge (of features). The robot should generate the map of the environment and estimate its pose with re- spect to the map. An extension of this problem to the distributed multi-robot platform is a popular research topic for its challenges and commitments. Multiple cooperative robots exploring an area would decrease exploration time and increase the accuracy. This thesis introduces the application of two successful SLAM solution techniques to the multi-robot domain using visual sensors and non-unique landmarks. There are two contributions to the literature: Evolutionary Strategies (ES) is used to calibrate the parameters of the Extended Kalman Filter-SLAM (EKF-SLAM) method with su- pervised data, and a novel map merging method with uncertainty propagation is in- troduced for the Fast-SLAM algorithm. The developed algorithms are tested in both simulated and real robot experiments and the improvements and applicability of the developed methods are shown with the results.
Özet:
Eş zamanlı yer bulma ve haritalama (SLAM) problemi robot gezinmesi alanındaki en zor problemlerden biridir. Bu problem, ortam hakkında önceden bir bilgi verilmeden, bilinmeyen bir ortamın otonom olarak keşfedilmesini ve haritalanmasını içerir. Robot, ortamın haritasını çıkarmalı ve aynı zamanda kendi yerini bu haritaya göre tahmin etmelidir. Bu problemin dağıtık çoklu robotlar uzerine genişletilmesi de zorlukları ve vaatleri sebebiyle popüler bir konudur. Aynı ortamı yardımlaşarak gezen çoklu robotlar keşfetme süresini azaltabilir ve tahminin doğruluğunu artırabilir. Bu tez, görsel algılayıcıları olan ve aynı işaretçili haritada çoklu robotlar üzerinde en başarılı SLAM çözme yöntemlerinin uygulanmasını sunar. Literatüre iki katkı sağlanmıştır: EKF-SLAM yönteminin parametreleri denetlemeli veri ile Evrimsel Stratejiler yöntemi tarafından kalibre edilmiştir. Yeni bir belirsizlik yayılması ile harita birleştirme yöntemi Fast-SLAM yöntemi için sunulmuştur. Deneyler hem benzetim ortamında hem de gerçek ortamda denenmiş ve geliştirilen yöntemlerin ilerleme ve uygulanabilirliği test sonuçları ile gösterilmiştir.