ČVUT DSpace
  • Prohledat DSpace
  • English
  • Přihlásit se
  • English
  • English
Zobrazit záznam 
  •   ČVUT DSpace
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta elektrotechnická
  • katedra kybernetiky
  • Bakalářské práce - 13133
  • Zobrazit záznam
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta elektrotechnická
  • katedra kybernetiky
  • Bakalářské práce - 13133
  • Zobrazit záznam
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Slučování map pro roje dronů

Map Merging for UAV Swarms

Typ dokumentu
bakalářská práce
bachelor thesis
Autor
Jan Maděra
Vedoucí práce
Petrlík Matěj
Oponent práce
Košnar Karel
Studijní obor
Informatika a počítačové vědy
Studijní program
Otevřená informatika
Instituce přidělující hodnost
katedra kybernetiky



Práva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznam
Abstrakt
V této práci představujeme implementaci slučování mřížkových map obsazenosti za použití metody založené na genetickém algoritmu. Tato metoda je schopna najít relativní pózy agentů iterativním vývojem populace relativních póz za použití fitness funkce vyhodnocující pózu každého jednotlivce. Metoda je aplikována na dvě datové sady. Aplikace metody ukazuje, že tento postup dokáže sloučit mapy s relativně velkým zašuměním a s počátečními pózami agentů vzdálených až 20 metrů. Se známými lokálními pózami agentů v jejich mapách a se společnou sloučenou mapou můžeme odhadnout relativní vzájemné pózy všech ostatních agentů. Dalším přínosem slučování map je možnost významně zredukovat čas potřebný k prozkoumání okolí použitím více agentů se sdílenou mapou najednou.
 
In this thesis, we present an implementation of a genetic-algorithm-based method for merging occupancy grid maps. This method finds the relative pose of agents by iteratively evolving a population of relative poses using a fitness function to evaluate each individual pose. We apply the method on two datasets, which shows that the approach can merge maps with relatively high noise and initial poses of agents being up to 20 meters apart. With known local poses of agents in their respective maps and with the common merged map, we can approximate the pose of agents relative to each other. Another benefit of the map merging is that we can significantly reduce the time needed for exploration tasks by using multiple agents with a shared map at once.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/89968
Zobrazit/otevřít
PLNY_TEXT (14.44Mb)
PRILOHA (14.30Kb)
PRILOHA (59.95Kb)
PRILOHA (121.6Kb)
PRILOHA (4.263Kb)
PRILOHA (14.44Mb)
PRILOHA (36.84Mb)
POSUDEK (142.5Kb)
POSUDEK (90.12Kb)
Kolekce
  • Bakalářské práce - 13133 [622]

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Kontaktujte nás | Vyjádření názoru
Theme by 
@mire NV
 

 

Užitečné odkazy

ČVUT v PrazeÚstřední knihovna ČVUTO digitální knihovně ČVUTInformační zdrojePodpora studiaPodpora publikování

Procházet

Vše v DSpaceKomunity a kolekceDle data publikováníAutořiNázvyKlíčová slovaTato kolekceDle data publikováníAutořiNázvyKlíčová slova

Můj účet

Přihlásit se

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Kontaktujte nás | Vyjádření názoru
Theme by 
@mire NV