Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.authorNeduchal, Petr
dc.date.accepted2022-12-14
dc.date.accessioned2022-12-19T23:10:44Z-
dc.date.available2018-11-19
dc.date.available2022-12-19T23:10:44Z-
dc.date.issued2022
dc.date.submitted2021-2-19
dc.identifier87407
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/50760-
dc.description.abstractDisertační práce se věnuje problému změny prostředí v úlohách mobilní robotiky. Zaměřuje se na využití jednodimenzionálních nevizuálních senzorů za účelem redukce výpočetních nároků. V práci je představen nový systém pro detekci a klasifikaci prostředí robota založený na datech z kamery a z nevizuálních senzorů. Nevizuální senzory zde slouží jako prostředek detekce probíhající změny, která iniciuje klasifikaci prostředí pomocí kamerových dat. To může významně snížit výpočetní nároky v porovnání se situací, kdy je zpracováván každý a nebo každý n-tý snímek obrazu. Systém je otestován na případu změny prostředí mezi vnitřním a venkovním prostředím. Přínosy této práce jsou následující: (1) Představení systému pro detekci a klasifikaci prostředí mobilního robota; (2) Analýzu state-of-the-art v oblasti Simultánní Lokalizace a Mapování za účelem zjištění otevřených problémů, které je potřeba řešit; (3) Analýza nevizuálních senzorů vzhledem k jejich vhodnosti pro danou úlohu. (4) Analýza existujících metod pro detekci změny ve 2D signálu a představení dvou jednoduchých přístupů k tomuto problému; (5) Analýza state-of-the art v oblasti klasifikace prostředí se zaměřením na klasifikaci vnitřního a venkovního prostředí; (6) Experiment porovnávající metody studované v předchozím bodu. Jedná se dle mých znalostí o nejrozsáhlejší porovnání těchto metod na jednom jediném datasetu. Navíc jsou do experimentu zahrnuty také klasifikátory založené na neuronových sítích, které dosahují lepších výsledků než klasické přístupy; (7) Vytvoření datasetu pro testování navrženého systému na sestaveném 6-ti kolovém mobilním robotu. Podle mých znalostí do této doby neexistoval dataset, který by kromě dat potřebných k řešení úlohy SLAM, naíc přidával data umožňující detekci a klasifikaci prostředí i pomocí nevizuálních dat; (8) Implementace představného systému jako open-source balík pro Robot Operating System na platformě GitHub; (9) Implementace knihovny pro výpočet globálního popisovače Centrist v C++, taktéž dostupná jako open-source na platformě GitHub.cs
dc.format132, xix
dc.language.isoen
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plzni
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení
dc.subjectdetekce prostředícs
dc.subjectklasifikace prostředícs
dc.subjectmobilní robotikacs
dc.subjectsimultánní lokalizace a mapovánícs
dc.subjectsenzorycs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.titlePřístup ke snížení výpočetní náročnosti systémů rozpoznávajících prostředí mobilního robotacs
dc.title.alternativeApproach for reducing the computational cost of environment classification systems for mobile robotsen
dc.typedisertační práce
dc.thesis.degree-namePh.D.
dc.thesis.degree-levelDoktorský
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd
dc.thesis.degree-programAplikované vědy a informatika
dc.description.resultObhájeno
dc.description.abstract-translatedThis dissertation thesis deals with the problem of environment changes in the tasks of mobile robotics. In particular, it focuses on using of one-dimensional non-visual sensors in order to reduce computation cost. The work presents a new system for detection and classification of the robot environment based on data from the camera and non-visual sensors. Non-visual sensors serve as detectors of ongoing change of the environment that initiates the classification of the environment using camera data. This can significantly reduce computational demands compared to a situation where every or every n-th frame of an image is processed. The system is evaluated on the case of a change of environment between indoor and outdoor environment. The contributions of this work are the following: (1) Proposed system for detection and classification of the environment of mobile robot; (2) State-of-the-art analysis in the field of Simultaneous Localization and Mapping in order to identify existing open issues that need to be addressed; (3) Analysis of non-visual sensors with respect to their suitability for solving change detection problem. (4) Analysis of existing methods for detecting changes in 2D signal and introduction of two simple approaches to this problem; (5) State-of-the-art analysis in the field of environment classification with a focus on the classification of indoor vs. outdoor environments; (6) Experiment comparing the methods studied in the previous point. To my best knowledge, this is the most extensive comparison of these methods on a single dataset. In addition, classifiers based on neural networks, which achieve better results than classical approaches, are also included in the experiment. (7) Creation of a dataset for testing the designed system on an assembled 6-wheel mobile robot. To the best of my knowledge, there has been no dataset that, in addition to the data needed to solve the SLAM task, adds data that allows the environment to be detected and classified using non-visual data. (8) Implementation of the proposed system as an open-source package for the Robot Operating System on the GitHub platform. (9) Implementation of a library for calculating the Centrist global descriptor in C++ and Python. Library is also available as open-source on the GitHub platform.en
dc.subject.translatedenvironment detectionen
dc.subject.translatedenvironment classificationen
dc.subject.translatedmobile roboticsen
dc.subject.translatedsimultaneous localization and mappingen
dc.subject.translatedsensorsen
dc.subject.translatedmachine learningen
Vyskytuje se v kolekcích:Disertační práce / Dissertations (KKY)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
disertace_neduchal.pdfPlný text práce20,27 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
posudky-odp-neduchal.pdfPosudek oponenta práce219,16 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
protokol-odp-stag-neduchal.pdfPrůběh obhajoby práce327,81 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/50760

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.