Methods For Simultaneous Self-Localization And Mapping For Depth Cameras

This work deals with the extension of the existing implementation of RGBD Visual SLAM with additional data source from wheel odometry of robot’s chassis, on which RGBD sensor is located. Each of these two position estimation methods has a different character measurement uncertainty. By combining these methods together we could be able to suppress the disadvantages of both approaches, and in the result we would be able to create more accurate model of the robot’s environment, which was unknown at the beginning of the measurement. Also accuracy of position estimation in created model can be improved

Machine Learning-Based Multimodal Data Processing and Mapping in Robotics

Disertace se zabývá aplikaci neuronových sítí pro detekci objektů na multimodální data v robotice. Celkem cílí na tři oblasti: tvorbu datasetu, zpracování multimodálních dat a trénování neuronových sítí. Nejdůležitější části práce je návrh metody pro tvorbu rozsáhlých anotovaných datasetů bez časové náročného lidského zásahu. Metoda používá neuronové sítě trénované na RGB obrázcích. Užitím dat z několika snímačů pro vytvoření modelu okolí a mapuje anotace z RGB obrázků na jinou datovou doménu jako jsou termální obrázky, či mračna bodů. Pomoci této metody autor vytvořil dataset několika set tisíc anotovaných obrázků a použil je pro trénink neuronové sítě, která následně překonala modely trénované na menších, lidmi anotovaných datasetech. Dále se autor v práci zabývá robustností detekce objektů v několika datových doménách za různých povětrnostních podmínek. Práce také popisuje kompletní řetězec zpracování multimodálních dat, které autor vytvořil během svého doktorského studia. To Zahrnuje vývoj unikátního senzorického zařízení, které je vybavené řadou snímačů běžně užívaných v robotice. Dále autor popisuje proces tvorby rozsáhlého, veřejně dostupného datasetu Brno Urban Dataset. Na závěr autor popisuje software, který vznikl během jeho studia a jak je tento software užit při zpracování dat v rámci jeho práce (Atlas Fusion a Robotic Template Library).This dissertation deals with the application of object detection neural networks on multimodal data in robotics. It aims at three topics: dataset-making, multimodal data processing, and neural network training. The most important is a proposed method that allows creating a large training dataset without an expensive and time-demanding human annotation. The method uses the neural network model trained on the RGB image data and uses multiple sensors' data to create the surrounding map and transfers the annotations of objects detected in the RGB image to the other data domain, like thermal images or point cloud data. Applying this approach, the author generated the thermal image dataset, which contained hundreds of thousands of annotated images, and used them to train the network that outperformed other models trained on human-annotated data. Moreover, the thesis also studies the robustness of object detection in various data domains during difficult weather conditions. The thesis also describes the entire multimodal data processing pipeline that the author created during his Ph.D. studies. That includes developing a unique sensory framework that employs a wide range of commonly used sensors in robotics and self-driving cars. Next, it describes the process of using the sensory framework to make a large-scale publically available open-source navigation and mapping dataset called Brno Urban Dataset. Finally, it covers the description of the custom-made software tools, the Atlas Fusion and the Robotic Template Libarary that the author used to manipulate the multimodal data.

Quadrotor altitude stabilization

Cílem bakalářské práce je navrhnout a realizovat vertikální stabilizaci drona vyvinutého na Ústavu automatizace a měřicí techniky na Fakultě elektrotechniky a komunikačních technologií. Práce se postupně zabývá rešerší stávajících řešení na již existujících projektech, rozborem jednotlivých snímačů možných aplikovat při této úloze a zhodnocení jejich kladů a záporů při měření letové výšky. Dále práce pojednává o matematickém aparátu vhodném pro zpracování výškových dat a o návrhu a realizaci regulátoru řídícího pohyb drona ve svislé ose. Na závěr práce shrnuje dosažené výsledky na reálném hardwaru.The aim of this thesis is to design and implement a vertical stabilization for drone developed at the Department of Control and Instrumentation of the Faculty of Electrical Engineering and Communication. Work gradually deals with summary of already existing solutions of already existing projects, analysis of individual sensors possible to be applied in this project and evaluate their pros and cons for measuring the flight altitude. It also deals with the mathematical apparatus suitable for processing altitude data and the design and implementation of the controller for the movement of the drone in the vertical axis. The conclusion summarizes the results achieved on real hardware.

On registration of vector maps with known correspondences

Data association and registration is an important and actively researched topic in robotics. This paper deals with registration of two sets of line segments, which is especially useful in mapping applications. Our method is non-iterative, finding an optimal transformation in a single step, in a time proportional only to a number of the corresponding line segments. The procedure also provides diagnostic measures of reliability of the computation and of similarity of the data sets being registered. At this point, the method presumes known correspondences, which is limiting, but the discussion, in the end, reveals some possibilities to overcome this issue. Practical properties are demonstrated on a typical task of localization of a robot with a known map

Robotic Template Library

Robotic Template Library (RTL) is a set of tools for dealing with geometry and point cloud processing, especially in robotic applications. The software package covers basic objects such as vectors, line segments, quaternions, rigid transformations, etc., however, its main contribution lies in the more advanced modules: The segmentation module for batch or stream clustering of point clouds, the fast vectorization module for approximation of continuous point clouds by geometric objects of higher grade and the LaTeX export module enabling automated generation of high-quality visual outputs. It is a header-only library written in C++17, uses the Eigen library as a linear algebra back-end, and is designed with high computational performance in mind. RTL can be used in all robotic tasks such as motion planning, map building, object recognition and many others, but the point cloud processing utilities are general enough to be employed in any field touching object reconstruction and computer vision applications as well