Pregled bibliografske jedinice broj: 1220680
Detekcija i praćenje značajki prikladnih za upravljanje smjerom kretanja vozila
Detekcija i praćenje značajki prikladnih za upravljanje smjerom kretanja vozila, 2021., diplomski rad, diplomski, Zagreb
CROSBI ID: 1220680 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca
Naslov
Detekcija i praćenje značajki prikladnih za upravljanje smjerom kretanja vozila
(Detection and tracking of visual features suitable for mobile robot heading control)
Autori
Vrljičak, Stjepan
Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski
Mjesto
Zagreb
Datum
19.02
Godina
2021
Stranica
50
Mentor
Marković, Ivan
Ključne riječi
vizualna odometrija ; duboko učenje ; monokularna vizualna odometrija ; detekcija značajki ; kretanje robota ; opencv ; tensorflow
(visual odometry ; deep learning ; monocular visual odometry ; feature detection ; robot movement ; opencv ; tensorflow)
Sažetak
Autonomna vožnja vozila je složeni problem čije rješenje obuhvaća niz raznih tehnoloških grana. Računalni vid, kao i duboko učenje, ključni su elementi svakog modela autonomnog vozila. Ovaj rad bavi se implementacijom algoritama monokularne vizualne odometrije za rješavanje problema samostalnog održavanja smjera robota. Pomoću popularne biblioteke OpenCV sa omotačem za programski jezik Python, napravljena je programska podrška kojom se prati putanja vozila. Korekcija putanje vrši se metodama strojnoga učenja i dodatnim pretpostavkama. Modeli dubokog učenja korišteni su za sigurnu (bez sudara) vožnju po zadanoj putanji, a detekcija objekata pomoću neuronskih mreža korištena je za stvaranje posebnih regija interesa koje dalje proširuju funkcionalnost monokularne vizualne odometrije. Za potrebe rada korišten je ručno izrađeni robot pomoću RaspberryPi 4 ploče i kamere bez dodatnih senzora.
Izvorni jezik
Hrvatski
Znanstvena područja
Elektrotehnika, Računarstvo, Temeljne tehničke znanosti
