Přístup ke snížení výpočetní náročnosti systémů rozpoznávajících prostředí mobilního robota

Abstract

Disertační 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.