Relativní lokalizace helikoptér z obrazu palubní kamery pomocí neuronových sítí
Relative Localization of Helicopters from an Onboard Camera Image Using Neural Networks
Typ dokumentu
diplomová prácemaster thesis
Autor
Vrba Matouš
Vedoucí práce
Saska Martin
Oponent práce
Ecorchard Gaël Pierre Marie
Studijní obor
RobotikaStudijní program
Kybernetika a robotikaInstituce přidělující hodnost
katedra kybernetikyPráva
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.htmlVysokoškolská 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 záznamAbstrakt
Tato práce je zaměřena na problematiku relativní lokalizace a stabilizace bezpilotních helikoptér pomocí kamery. Je představen systém relativní lokalizace, který nevyžaduje žádné značky ani speciální vybavení na bezpilotní helikoptéře. Tento systém využívá konvoluční neuronovou síť pro detekci objektů v obraze, která je natrénována na detekování bezpilotních helikoptér. Byl navržen a implementován tak, aby fungoval na palubním počítači naší experimentální bezpilotní helikoptéry v reálném čase, za účelem použití tohoto systému pro relativní stabilizaci několika helikoptér nebo pro rojové chování. Výkony a omezení tohoto systému byly ověřeny v simulacích i v experimentech v reálném světě. Navrhovaný systém prokázal svoji robustnost a možnost nasazení v praxi. The problem of camera-based relative localization and stabilization of multiple Micro Aerial Vehicles (MAVs) is tackled in this thesis. A relative localization system, which is able to work without any markers or other special equipment on the MAVs, is presented. The system utilizes a convolutional neural network for object detection in an image, which is trained to detect the MAVs. It was designed and implemented to run onboard our MAV platform in real-time in order to enable relative stabilization of several MAVs in a formation or swarm-like behavior. Performance and limitations of the system were evaluated in simulations. Furthermore, capabilities for relative stabilization were demonstrated in simulations as well as in real-world experiments. The proposed system proved to be robust and is ready for practical deployment.
Kolekce
- Diplomové práce - 13133 [495]