Otonom robotlarda, durumsal farkındalık temelli dinamik karar verme modeli ve yeni bir veri seti ile adaptif slam uygulaması
Adaptive slam application in autonomous robots with a situational awareness based dynamic decision making model and a new dataset
Yazar: MÜMİNE YILDIZ
Danışman: PROF. DR. MEHMET KARALI ; DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR DÜNDAR
Necmettin Erbakan Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mekatronik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Otonom robotlar için çevredeki engelleri algılama ve doğru konumlandırma,
çözülmesi gereken temel sorunlar arasında yer almaktadır. GPS olmayan ortamlarda, SLAM
(Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalama) algoritmaları, bu soruna en etkili çözümlerden biri
olarak öne çıkmaktadır. SLAM algoritmaları, gerçek dünya koşullarında önemli başarılar
elde etmiş olsa da, çevresel zorluklar ve değişken koşullar, bu algoritmaların etkinliğini
sınırlayabilmektedir. Bu nedenle, daha kapsamlı ve etkili bir SLAM teknolojisinin
geliştirilmesi gerekmektedir.
Bu çalışma, SLAM algoritmalarına daha bütüncül bir yaklaşım getiren ve insanların
durumsal farkındalık ve dinamik karar verme süreçlerinden esinlenerek tasarlanan "Adaptif
SLAM Karar Modeli"ni sunmaktadır. Bu model, robotların çevresel engelleri algılama, doğru
ivkonumlandırma ve değişen koşullara adaptif tepkiler verme yeteneklerini geliştirmektedir.
Sistem, üretilen tepkilerin sonuçlarını değerlendirerek kendini geliştiren bir öğrenme sürecine
sahiptir. Böylece, SLAM algoritmalarının zorlu çevre koşullarında daha sağlam ve güvenilir
performans sergilemesi sağlanmaktadır.
Modelin etkinliğini test etmek amacıyla Konya-Dataset 1 oluşturulmuştur. Bu veri
seti, 2D Lidar, RGB-D ve Stereo kamera, IMU ve Leddar sensörleri gibi sensörlerle
toplanan verilerden oluşmaktadır. Ayrıca, durumsal farkındalığı artırmak amacıyla bir ışık
sensörü de sisteme dahil edilmiştir. Veri seti, yansıtıcı yüzeyler, farklı aydınlatma ortamları,
çok katlı yapılar, özniteliksiz sahneler ve hareket bozulmaları gibi zorluklarla dolu çeşitli
kapalı alanlarda toplanmıştır. Bu sayede, SLAM algoritmalarının sınırları zorlanmış ve
algoritmaların hataya düştüğü durumlar tespit edilmiştir. Tespitlerimiz SLAM topluluğunun
odaklanması gereken noktalar olarak ayrıca bir katkı sağlamıştır.
Adaptif SLAM Karar Modeli, ORB-SLAM3 algoritması ile yapılan testlerde tespit
edilen bozulmaları gidermek amacıyla uygulanmıştır. Durum farkındalığının kazandırıldığı
ve sensör füzyonunun adaptif bir karar süreci ile yönetilerek elde edilen yörüngeler,
Genişletilmiş Kalman Filtresi ve ORB-SLAM3 algoritmalarıyla elde edilen yörüngelerle
karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, Adaptif SLAM Karar Modeli'nin, zorlu çevre koşulları
karşısında daha sağlam ve güvenilir bir performans sergilediğini göstermektedir.
Bu model, SLAM algoritmalarını sadece bir haritalama aracı olarak değil, çevresel
zorlukları ve görevle ilgili anlamlandırmayı içeren çok katmanlı bir sistem olarak ele
almaktadır. Modelin yapay zeka ve derin öğrenme gibi yöntemlerle daha da geliştirilmesi,
gelecekte daha yüksek performanslı ve güvenilir SLAM çözümlerine ulaşılmasını
sağlayacaktır. Bu çalışma, adaptif SLAM teknolojisinin geliştirilmesinde sağlam bir temel
sunmakta ve otonom sistemlerin performansını artırmak için önemli bir katkı sağlamaktadır.

Abstract:
One of the fundamental challenges in autonomous robotics is detecting
environmental obstacles and achieving accurate localization. In the absence of GPS, SLAM
(Simultaneous Localization and Mapping) algorithms are among the most effective solutions
to this problem. Although SLAM algorithms have achieved significant success in real-world
conditions, environmental challenges and varying conditions can limit their effectiveness.
Therefore, there is a need to develop a more comprehensive and effective SLAM technology.
This study presents the "Adaptive SLAM Decision Model," which introduces a more
holistic approach to SLAM algorithms, inspired by human situational awareness and dynamic
videcision-making processes. This model enhances the robot's ability to detect environmental
obstacles, achieve accurate localization, and adaptively respond to changing conditions. The
system undergoes a learning process that evaluates the outcomes of the generated responses,
allowing it to improve over time. Consequently, the SLAM algorithms are enabled to perform
more robustly and reliably under challenging environmental conditions.
To test the effectiveness of the model, the Konya-Dataset 2 was created. This dataset
comprises data collected using sensors such as 2D Lidar, RGB-D and Stereo cameras, IMU,
and Leddar sensors. Additionally, a light sensor was incorporated into the system to enhance
situational awareness. The dataset was collected in various indoor areas with challenges
such as reflective surfaces, different lighting environments, multi-story structures, featureless
scenes and motion distortions. Through this dataset, the limits of SLAM algorithms were
tested, and the situations where the algorithms failed were identified. These findings also
contribute to highlighting the areas where the SLAM community should focus its efforts.
The Adaptive SLAM Decision Model was applied to address the errors and failures
identified during tests conducted with the ORB-SLAM3 algorithm. The trajectories obtained
by providing situational awareness and managing sensor fusion with an adaptive decision
process were compared with the trajectories obtained with the Extended Kalman Filter and
ORB-SLAM3 algorithms. The results demonstrate that the Adaptive SLAM Decision Model
exhibits more robust and reliable performance in the face of challenging environmental
conditions.
This model treats SLAM algorithms not merely as a mapping tool but as a
multi-layered system that incorporates environmental challenges and task-related
comprehension. Further development of the model through methods such as artificial
intelligence and deep learning is expected to lead to more high-performance and reliable
SLAM solutions in the future. This study provides a solid foundation for the advancement of
adaptive SLAM technology and makes a significant contribution to enhancing the
performance of autonomous systems.