Hkratna lokalizacija in gradnja zemljevida z uporabo algoritma razširjenega Kalmanovega filtra in neznano asociacijoŠtefanič Bogolin, Daniel (Avtor) Klančar, Gregor (Mentor) hkratna lokalizacija in gradnja zemljevidarazširjen Kalmanov filtersimulatorMehalanobisova razdaljaV tem magistrskem delu je predstavljena izvedba algoritma za sočasno lokalizacijo in kartiranje okolice s pomočjo simulacije. Opisana so vsebinska ozadja in izpeljave, ki bralca najprej seznanijo s teoretičnim ozadjem te tematike. Predstavljena je formulacija dejanskega problema robota, ki mora v neznanem okolju zajemati podatke, jih procesirati in s pomočjo le teh popraviti domnevo o svojem položaju ter okolici. Celoten sistem je bil razvit v programskem jeziku Python s pomočjo knjižnic za matematične operacije, obdelavo slik in animacijo robota, ki ima kinematični model diferencialnega pogona. Uporabljen je bil algoritem, ki temelji na osnovi razširjenega Kalmanovega filtra. Na začetku je bila implementirana različica z znano asociacijo, ki sem jo v nadaljevanju nagradil s pogojem za preverjanje Mehalanobisove razdalje in tako dodelal algoritem za lokalizacijo in kartiranje okolice, da deluje tudi v situacijah, kjer se mora robot sam odločiti ali je novo značilko zaznal prvič ob predpostavki neznane asociacije. Za zajemanje podatkov iz okolice je bil simuliran laserski merilnik razdalje in kota, ki je omogočal zajemanje oblaka točk. Te podatki so bili nato uporabljeni za določanje robov, premic in oglišč prostora ter predmetov. Glavni rezultati dela predstavljajo temeljito analizo delovanja obeh algoritmov za sprotno določanje vrednosti vektorja stanj in kovariančne matrike sistema s pomočjo meritev regulirnih veličin ter okolice, ki vsebujejo šum. Končni produkt je pridobljeno simulacijsko okolje, ki je zelo uporabno za testiranje obstoječih sistemov avtonomne vožnje, kot tudi za razvoj novih izboljšav na tem področju.20242024-06-19 10:05:01Magistrsko delo/naloga158673sl