Drone heading calculation indoors

Abstract. Aim of this master’s thesis was to study drone flying indoors and propose a drone-implemented system that enables the drone heading calculation. In the outdoors, the heading is calculated effectively with a drone’s sensors but using them indoors is limited. Indoor positioning currently has not both low-cost and reliable solution for drone heading calculating. The differences between indoor flying principles and outdoor flying principles of the drone are described in the beginning of the thesis. Then different ways to determine the drone’s heading indoors and how they compare with one another are discussed. Finally, two different heading calculation methods are implemented and tested. The methods are based on using multiple location measurements on the drone and using machine vision together with machine learning. Both methods are affordable and are evaluated to see if they could enable drone flying indoors. First method gives out potential results based on testing results, but it needs further development to be able to always provide reliable heading. Second method shows poor results based on verification.Dronen lentosuunnan laskenta sisätiloissa. Tiivistelmä. Työn tavoitteena oli tutkia dronen lentämistä sisätiloissa ja ehdottaa sitä varten droneen implementoitavaa systeemiä, joka mahdollistaa dronen suunnan laskennan. Ulkona suuntatieto saadaan dronen sensorien avulla, mutta sisätiloissa niiden tarkkuus ei riitä samalla tavalla. Sisätilapaikannuksessa ei ole olemassa sekä edullista että luotettavaa ratkaisua dronen suunnan laskentaan. Työssä perehdytään aluksi dronen lentämisen periaatteisiin sisätiloissa ja miten ne eroavat ulkona lentämisestä. Sitten kerrotaan erilaisista keinoista määrittää dronen suunta sisätiloissa ja niiden keskinäisestä vertailusta. Lopuksi testataan kahta erilaista suunnan-laskenta-menetelmää, jotka perustuvat paikkatiedon käyttöön ja konenäköön yhdessä koneoppimisen kanssa. Menetelmät ovat edullisia ja niiden sopivuutta dronen sisälennätykseen arvioidaan. Ensimmäinen menetelmä antaa hyviä testituloksia mutta tarvitsee lisää jatkokehitystä, jotta se voisi antaa aina luotettavaa suuntatietoa. Toinen menetelmä antaa heikkoja tuloksia verifioinnin perusteella

Konenäön hyödyntäminen robotin ohjauksessa

Työssä on tavoitteena tehdä kirjallisuuskatsaus konenäön hyödyntämisestä robotin ohjauksessa. Työssä selitetään aluksi konenäköä ja siihen liittyvää teoriaa. Lopuksi kerrotaan, kuinka konenäköä voi hyödyntää robotin ohjauksessa. Yhteenvedossa pohditaan, kuinka konenäkö on muuttanut robotin ohjausta tähän mennessä, ja miten se tulee luultavasti muuttamaan sitä tulevaisuudessa. Työn tuloksena lukija saa peruskäsityksen konenäöstä, ja kuinka sitä voi hyödyntää robotin ohjauksessa.The aim of this bachelor’s thesis is to make a literature review of the utilization of the machine vision in robot control. The work will first explain the machine vision and the related theory. Finally, it is told how the machine vision can be utilized in robot control. The summary looks at how machine vision has changed robot control so far and how it will probably change it in the future. As a result of the work, the reader gets a basic idea of the machine vision and how it can be utilized in robot control