Improving visual SLAM by filtering outliers with the aid of optical flow

Ankara : The Department of Computer Engineering and the Graduate School of Engineering and Science of Bilkent University, 2011.Thesis (Master's) -- Bilkent University, 2011.Includes bibliographical references leaves 77-81.Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) for mobile robots has been one of the challenging problems for the robotics community. Extensive study of this problem in recent years has somewhat saturated the theoretical and practical background on this topic. Within last few years, researches on SLAM have been headed towards Visual SLAM, in which camera is used as the primary sensor. Superior to many SLAM application run with planar robots, VSLAM allows us to estimate the 3D model of the environment and 6-DOF pose of the robot. Being applied to robotics only recently, VSLAM still has a lot of room for improvement. In particular, a common issue both in normal and Visual SLAM algorithms is the data association problem. Wrong data association either disturbs stability or result in divergence of the SLAM process. In this study, we propose two outlier elimination methods which use predicted feature location error and optical flow field. The former method asserts estimated landmark projection and its measurement locations to be close. The latter accepts optical flow field as a reference and compares the vector formed by consecutive matched feature locations; eliminates matches contradicting with the local optical flow vector field. We have shown these two methods to be saving VSLAM from divergence and improving its overall performance. We have also described our new modular SLAM library, SLAM++.Özaslan, TolgaM.S

Modélisation de la sécurité des tâches coopératives humain-robot

L’interaction physique humain-robot est un domaine d’étude qui s’est vu porter beaucoup d’intérêt ces dernières années. Une optique de coopération entre les deux entités entrevoit le potentiel d’associer les forces de l’humain (comme son intelligence et son adaptabilité) à celle du robot (comme sa puissance et sa précision). Toutefois, la mise en service des applications développées reste une opération délicate tant les problèmes liés à la sécurité demeurent importants. Les robots constituent généralement de lourdes machines capables de déplacements très rapides qui peuvent blesser gravement un individu situé à proximité. Ce projet de recherche aborde le problème de sécurité en amont avec le développement d’une stratégie dite "pré-collision". Celle-ci se caractérise par la conception d’un système de planification de mouvements visant à optimiser la sécurité de l’individu lors de tâches d’interaction humain-robot dans un contexte industriel. Pour ce faire, un algorithme basé sur l’échantillonnage a été employé et adapté aux contraintes de l’application visée. Dans un premier temps, l’intégration d’une méthode exacte de détection de collision certifie que le chemin trouvé ne présente, a priori, aucun contact indésirable. Ensuite, l’évaluation de paramètres pertinents introduit notre notion de sécurité et définit un ensemble d’objectifs à optimiser. Ces critères prennent en compte la proximité par rapport aux obstacles, l’état de conscience des êtres humains inclus dans l’espace de travail ainsi que le potentiel de réaction du robot en cas d'évènement imprévu. Un système inédit de combinaison d’objectifs guide la recherche et mène à l’obtention du chemin jugé comme étant le plus sûr, pour une connaissance donnée de l’environnement. Le processus de contrôle se base sur une acquisition minimale de données environnementales (dispositif de surveillance visuelle) dans le but de nécessiter une installation matérielle qui se veut la plus simple possible. Le fonctionnement du système a été validé sur le robot industriel Baxter