Multikamerový lokalizační systém založený na detekci černobílých vzorů

Abstract

V této práci je představen multikamerový lokalizační systém založený na referenčních značkách společně s upraveným algoritmem pro detekci černobílých kruhových referenčních značek. Představený lokalizační systém vychází z jednokamerového systému pro detekci referečních značek v reálném čase s určením jejich pozice a orientace v 3D prostoru a rozpoznatelným variabilním kódováním identifikátorů. Tento multikamerový lokalizační systém postavený na levných a široce dostupných webových kamerách představuje masově dostupný lokalizační systém jako alternativu k aktuálně dostupným high-end systémům se specializovaným hardwarem a zdlouhavým nasazením. Za účelem posouzení výkonu je lokalizační systém testován proti původní jednokamerové metodě široce používané v oblasti mobilní a rojové robotiky. Vytvořili jsme simulovaná testovací prostředí umožňující dynamicky měnitelné simulované scénáře a také jsme shromáždili datovou sadu zachycující nasazení systému pro sledování pozice mobilního robotu při autonomní navigaci v exteriérech. Pro lepší správu testů byl připraven automatický evaluační a simulační nástroj.In this thesis, the multi-camera localisation system based on fiducial markers is presented together with a modified algorithm to detect black-and-white circular fiducials. The introduced localisation system originates from the real-time single-camera fiducial marker system with an estimation of the position and orientation in the 3D space and a distinguishable encoded variable identification. This multi-camera localisation system built on cheap and widely available web cameras represents a publicly available and open localisation system as an alternative to the currently available expensive, closed systems using high-end cameras and specialised hardware requiring tedious deployment. In order to assess the performance, the localisation system is tested against the single-camera original method widely used in the fields of mobile and swarm robotics. We created simulated testing environments allowing dynamically changeable simulated scenarios, and we also collected a real-world dataset of an application on the mobile robot external localisation. An automatic evaluation and simulation framework was introduced to make the testing process more manageable.