Mobil platformlar için dinamik konum verisinin elde edilmesinde farklı veri türlerinin entegrasyonunun araştırılması
Investigating the integration of different data types in the acquisition of dynamic positioning data for mobile platforms
Yazar: MERT GÜRTÜRK
Danışman: PROF. DR. METİN SOYCAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Geomatik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Görsel Eş Zamanlı Haritalama ve Konumlama (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM) bir aracın veya robotun, önceki konumlarına göre kendi pozisyonunu ve yönelimini belirlemek için kullanılan yöntemdir. Bu yöntem, sadece kameralardan elde edilirse Görsel SLAM, atalet ölçüm biriminden (Inertial Measurement Unit, IMU) gelen verilerle entegre edilirse Görsel Ataletsel Odometri (VIO) olarak adlandırılmaktadır. VIO genellikle SLAM çözümlerine ek olarak kullanılmaktadır; çünkü hızlı ve sürekli konumlandırma bilgisi sağlamaktadır. Bu çalışmada iki kamera, bir atalet ölçüm birimi ve üç GPS alıcısından oluşan bir mobil haritalama  sistemi (MHS) geliştirilmiş ve Yıldız Teknik Üniversitesi'nde (YTÜ) oluşturulan deney alanında veriler toplanmıştır. MHS'den elde edilen veri seti üzerinde kalibrasyon ve senkronizasyon işlemleri uygulanarak, sistem SLAM algoritmaları için işlenebilir hale getirilmiştir. Çalışma kapsamında, farklı araç hızı ve güzergah eğimleri dikkate alınarak 2 farklı senaryo oluşturulmuştur. Buna göre, birinci ve ikinci güzergahlar üzerinde dört farklı SLAM konfigürasyonu (monoküler kamera, monoküler kamera + IMU, stereo kamera ve stereo kamera + IMU) test edilmiştir. Tüm test çalışmaları ORB-SLAM yazılımında gerçekleştirilmiştir. SLAM yöntemlerinden elde edilen koordinatlar referans GNSS koordinatlarıyla karşılaştırılmıştır. Sonuçlar genel olarak, yol mesafesinin artmasıyla doğruluğun azaldığını göstermektedir. Buna ek olarak, IMU entegrasyonu ise özellikle yüksek eğime sahip yol koşullarında doğruluğu önemli ölçüde geliştirdiğini göstermektedir. Ayrıca, stereo SLAM'de, derinlik bilgisi eklemesi nedeniyle, monoküler SLAM'den daha doğru sonuçlar elde edildiği görülmüştür. Bu çalışmada, geleneksel görsel SLAM yöntemlerinin sınırlamalarına alternatif olarak, kendi kendini denetleyen bir monoküler derin öğrenme tabanlı bir CNN - çift yönlü LSTM mimarisi geliştirilmiştir. Bu mimari, bulanık görüntüler, dokusuz ortamlar ve kötü aydınlatma koşulları gibi zorlu durumlarla daha iyi sonuçlar sunmayı amaçlamaktadır. YTÜ veri setinde ve KITTI veri setinde yapılan eğitim ve testler sonucunda, bu modelin ORB-SLAM2 ve OKVIS gibi mevcut sistemlerle benzer veya daha iyi sonuçlar elde ettiği görülmüştür. Bu, monoküler görüntülerden doğru konum tahmini sağlayan bir model sunarak, görsel-ataletsel konum tahmininde önemli bir katkı sağlamaktadır.

Abstract:
Visual Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is a method used to determine the position and orientation of a vehicle or robot based on their previous locations. When the data is obtained solely from cameras, it's termed as Visual SLAM. However, when integrated with data from the Inertial Measurement Unit (IMU), it is referred to as Visual-Inertial Odometry (VIO). VIO is often used in addition to SLAM solutions, as it provides quick and continuous positioning information. In this study, a mobile mapping system (MHS) consisting of two cameras, an IMU, and three GPS receivers was developed and data was collected in the experimental field set up at Yildiz Technical University (YTU). Calibration and synchronization procedures were applied to the data set obtained from the MHS, making the system suitable for SLAM algorithms. Within the scope of the study, two different scenarios were created considering different vehicle speeds and trajectory inclinations. Accordingly, four different SLAM configurations (monocular camera, monocular camera + IMU, stereo camera, and stereo camera + IMU) were tested on the first and second trajectories. All test studies were performed in ORB-SLAM software. Coordinates obtained from SLAM methods were compared with reference GNSS coordinates. The results generally indicate a decrease in accuracy as the trajectory distance increases. Additionally, integration with IMU significantly improves accuracy in conditions with high inclines. Moreover, more accurate results were obtained in stereo SLAM, due to the addition of depth information, compared to monocular SLAM. In this study, as an alternative to traditional visual SLAM limitations, a self-supervised monocular deep learning-based CNN-bidirectional LSTM architecture was developed. This architecture aims to offer better results in challenging states like blurry images, texture-less environments, and poor lighting conditions. Training and tests on the YTU data set and the KITTI data set revealed that this model delivers results similar to or better than the available systems like ORB-SLAM2 and OKVIS. This presents a significant contribution to visual-inertial position estimation by offering a model that accurately estimates position from monocular images.