Knowledge base: Warsaw University of Technology

Settings and your account

Back

SLAM - comparison of solutions and results’ quality evaluation

Daniel Marczak

Abstract

In robotics, SLAM is a problem of simultaneous localization and mapping. It means that the information about the mobile robot’s environment is collected during its movement around the unknown area. Based on this data, the robot builds a map while simultaneously defining its position in the surroundings. The problem is considered to be crucial in the process of building a truly autonomous robot. The thesis begins with a formal description of the SLAM problem. Afterwards various approaches to the issue are presented. The problem was classified in terms of its requirements, such as the output format or a profile of working environment. Furthermore, the already known algorithms solving the SLAM problem were introduced. The newest and most efficient systems often combine several of the featured algorithms to build a hybrid solution. Thereafter, various quality evaluation methods are introduced. Most of the popular methods require building a ground truth map or trajectory, and then comparing it to the SLAM process results. This approach is expensive, because it requires additional hardware and time, as well as limiting, since ground truth maps cannot be achieved in every environment. Therefore, visual analysis of the map became the main concern. The determined metrics allowed to compare the quality of various maps of the same environment. Afterwards, the description of the Cartographer system was introduced as an example of a SLAM solution. Its algorithms, that combine two separate approaches, local and global, to increase efficiency and quality of results, were explained. System was described from user perspective with presentation of results. Then, application for visual analysis of maps was implemented. It is based on three criteria: space occupancy, number of corners and number of enclosed areas. The program provides metrics for quantitative comparison of maps quality. Functioning algorithm was presented along with its results. Tests of Cartographer system were performed on a real mobile robot. Implemented program was used as a tool to evaluate the results. It returned the metrics of map quality in every test case. Based on that set of information, the system was tuned to the platform by changing relevant mapping parameters and examining their impact on the quality of results
Diploma type
Engineer's / Bachelor of Science
Diploma type
Engineer's thesis
Author
Daniel Marczak (FPAE) Daniel Marczak,, Faculty of Power and Aeronautical Engineering (FPAE)
Title in Polish
SLAM - porównanie rozwiązań i ocena jakości wyników
Supervisor
Andrzej Chmielniak (FPAE/IAAM) Andrzej Chmielniak,, The Institute of Aeronautics and Applied Mechanics (FPAE/IAAM)Faculty of Power and Aeronautical Engineering (FPAE)
Certifying unit
Faculty of Power and Aeronautical Engineering (FPAE)
Affiliation unit
The Institute of Aeronautics and Applied Mechanics (FPAE/IAAM)
Study subject / specialization
, Automatyka i Robotyka (Automation and Robotics)
Language
(pl) Polish
Status
Finished
Defense Date
11-02-2019
Issue date (year)
2019
Pages
53
Internal identifier
MEL; PD-4988
Reviewers
Andrzej Chmielniak (FPAE/IAAM) Andrzej Chmielniak,, The Institute of Aeronautics and Applied Mechanics (FPAE/IAAM)Faculty of Power and Aeronautical Engineering (FPAE) Marek Wojtyra (FPAE/IAAM) Marek Wojtyra,, The Institute of Aeronautics and Applied Mechanics (FPAE/IAAM)Faculty of Power and Aeronautical Engineering (FPAE)
Keywords in Polish
SLAM, lokalizacja, mapowanie, robot mobilny
Keywords in English
SLAM, localization, mapping, mobile robot
Abstract in Polish
W robotyce SLAM jest problemem jednoczesnej lokalizacji i mapowania. Oznacza to, ze robot mobilny poruszajacy sie w nieznanym srodowisku, zbiera o nim informacje i na ich podstawie buduje mape, jednoczesnie okreslajac swoje połozenie wzgledem otoczenia. Problem uznawany jest za kluczowy w procesie budowy autonomicznego robota. Niniejsza praca rozpoczyna sie opisem formalnym zadania SLAM. Nastepnie przedstawiono róznorodne sposoby podejscia do zagadnienia. Sklasyfikowano problem pod katem stawianych wymagan, takich jak format danych wyjsciowych czy charakterystyka srodowiska pracy. Ponadto przedstawiono znane algorytmy rozwiazujace problem SLAM. Najnowsze i najwydajniejsze systemy łacza czesto kilka z przedstawionych algorytmów budujac rozwiazania hybrydowe. Nastepnie przedstawione sa rózne metody oceny wyników. Wiekszosc z popularnych metod wymaga zbudowania mapy lub trajektorii badanego otoczenia na podstawie bezposredniej obserwacji, a potem porównania ich z wynikami otrzymanymi w procesie SLAM. Takie podejscie jest kosztowne, wymaga bowiem dodatkowego sprzetu oraz czasu, oraz ograniczajace, poniewaz nie kazde srodowisko da sie wiarygodnie zmapowac metodami bezposredniej obserwacji. Skupiono sie wiec na analizie wizualnej mapy, okreslajac kryteria pozwalajace porównywac jakosc róznych map tego samego otoczenia. Przedstawiony został takze opis systemu Cartographer jako przykładowego rozwiazania problemu SLAM. Objasnione zostały uzyte algorytmy, które rozbijaja problem na dwie warstwy: lokalna i globalna, w celu zwiekszenia wydajnosci oraz jakosci. Opisano takze sposób korzystania z systemu wraz z prezentacja wyników. Nastepnie zaimplementowano program do analizy wizualnej map. Bazuje on na trzech kryteriach: zajetosci przestrzeni, liczbie rogów w otoczeniu oraz liczbie zamknietych powierzchni i zapewnia metryke pozwalajaca na ilosciowe porównanie jakosci map. Przedstawiono sposób działania programu oraz otrzymane wyniki. Przeprowadzono takze testy systemu Cartographer na rzeczywistym robocie mobilnym. Jako narzedzia do oceny wyników uzyto zaimplementowanego programu, dajacego informacje zwrotna o jakosci otrzymanej mapy w danym przypadku testowym. Na tej podstawie dostrojono system do platformy, zmieniajac istotne parametry mapowania i badajac ich zwiazek z jakoscia wyników.
File
  • File: 1
    Praca_inżynierska.pdf
Request a WCAG compliant version
Local fields
Identyfikator pracy APD: 31348

Uniform Resource Identifier
https://repo.pw.edu.pl/info/bachelor/WUTecc3bc9494e74867adfd6f7cdc2dedbd/
URN
urn:pw-repo:WUTecc3bc9494e74867adfd6f7cdc2dedbd

Confirmation
Are you sure?
Report incorrect data on this page