GÜNCEL GÖRÜNTÜYE DAYALI EŞ ZAMANLI KONUMLAMA VE HARİTALAMA YÖNTEMLERİNİN FARKLI VERİ KÜMELERİ ÜZERİNDEKİ PERFORMANS ANALİZİ

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2021

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ÖMER FARUK YANIK

Danışman: HAKKI ALPARSLAN ILGIN

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalama (EZKH), üzerinde çeşitli duyargalar bulunan bir robotun konumunu ve oryantasyonunu belirleme ile robotun bulunduğu çevrenin bir modelini (haritasını) eşzamanlı oluşturma problemi ile ilgilenmektedir. Robotun oryantasyonunu, hareketini ve bulunduğu çevreyi algılama görevini üstlenen duyargalar, EZKH çözümünün birincil unsurunu oluşturmaktadır. Düşük maliyetleri ve zengin veri içerikleri sebebiyle kameralar EZKH çözümlerinde gittikçe daha fazla tercih edilen duyargalar olmaktadır. Kameralar ile gerçekleştirilen EZKH çözümlerine Görsel-EZKH adı verilmektedir. Kameralar ucuz duyargalar olmakla birlikte, gerçek zamanlı işlemler için yüksek işlem gücüne sahip donanımlara ihtiyaç duymaktadır. Bununla birlikte donanımların yüksek işlem gücü, mobil robotların güç kısıtları ile de sınırlandırılmaktadır. Bu sebeple literatürde bulunan Görsel-EZKH yöntemlerinin işlem yüküne ve güç tüketimine etkisinin karşılaştırmaya açık hususlar olduğu değerlendirilmektedir. Bu çalışma kapsamında NVIDIA Jetson TX1 donanımı kullanılarak, ARM mimarisinde bir Merkezi İşlem Birimi (MİB) üzerinde çalıştırılmaya uygun olan ORB-SLAM2, Döngü Kapamalı Doğrudan Seyrek Odometri (DDSO) ve Doğrudan Seyrek Odometri (DSO) yöntemlerinin TUM Tek Kameralı Görsel Odometri, EUROC, ICL-NUIM ve KITTI veri kümeleri üzerindeki performanslarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Performans kriteri olarak hız, mutlak yörünge hatası, Rastgele Erişimli Bellek (REB) kullanımı, takas hafızası kullanımı, MİB kullanımı, Grafik İşlem Birimi (GİB) güç tüketimi ve toplam güç tüketimi parametreleri incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde, ORB-SLAM2'nin, işlemci yükü ve yörünge takip hatası açısından en iyi yöntem olduğu, GİB güç tüketimi ve toplam güç tüketimi açısından bakıldığında DSO'nun beklendiğinden daha fazla maliyetli olduğu, REB kullanımı açısından ise en zorlayıcı yöntemin DDSO olduğu belirlenmiştir.