Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
614093		Derinlik karoları ile görsel odometri / Visual odometry via depth tiling Yazar:NİHAL ALTUNTAŞ Danışman: DOÇ. DR. MEHMET FATİH AMASYALI Yer Bilgisi: Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Hareketli robotlar = Mobile robots	Onaylandı Doktora Türkçe 2019 121 s.
Düşük maliyetli, 3 boyutlu sensörlerin yaygınlaşmasıyla literatürde başarılı 3B haritalama yapan SLAM sistemleri geliştirilmiştir. Ancak, bu sistemlerin genel problemi tek renk duvarlar ya da uzun koridorlar gibi yetersiz öznitelik içeren ortamlarda sıkıntı yaşamalarıdır. 3 boyutlu haritalama yapılan ortamlarda çoğu alan RGB resimden öznitelik çıkarımı için yeterli dokuya sahip olsa da haritalanan her ortamın özniteliksiz durumlar içermesi mümkündür. Bu tez, özniteliksiz ortamlarda odometri kaybını azaltmak için öznitelik tespitinde nesnelerin (örn. duvarlar, engeller) sadece renk bilgisinden değil aynı zamanda oluşturulan harita içerisindeki konumlarından da faydalanılmasına yönelik yeni bir yaklaşım getiren DepthTiling isimli sistemi sunmaktadır. Önerilen sistem, alınan RGB resmi, RGB-D kamera tarafından sağlanan ilgili derinlik verisi ile yeniden renklendirmektedir. Geliştirilen sistem üzerinde yapılan testler neticesinde, görsel SLAM sistemlerinin sahip olduğu odometri takip kabiliyetinin arttırılması noktasında umut vadeden sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışma ile RGB resmin yetersiz kaldığı durumlarda ilgili derinlik verisi kullanılarak öznitelik sayısının arttırılabileceği gösterilmiştir. Mevcut sistemlerin çalışma prensipleri göz önüne alındığında, RGB resim verisine olan bağımlılıkları yüzünden belirli ortam şartlarında başarılı olamadıkları gözlemlenmiştir. Tez kapsamında, 3 boyutlu haritalama sistemlerindeki bu bağımlılığının azaltılması ile daha başarılı sonuçlar elde edilebilmesi mümkün hale getirilmiştir. Böylece mevcut sistemlerin istenilen haritalama sonucunu veremediği ortamlar için dahi başarılı bir 3 boyutlu haritalama yapılabilmektedir.
Although various successful visual SLAM systems have been developed since the invention of low-cost 3-dimensional sensors, the common problem with those systems is that all suffer from featureless environments like one-colored walls, long halls etc. It is possible for all environments to have such featureless situations; even though most areas in mapped environments contain sufficient texture for feature extraction from RGB images. This thesis proposes a system named DepthTiling which brings a new approach using not only RGB values of the objects (e.g., walls, obstacles) but also their positions in the generated map for feature extraction in order to decrease odometry loss in featureless environments. The proposed system recolors gathered RGB image using associated depth data provided by RGB-D camera. The experiments give promising results to increase odometry tracking capability of visual SLAM systems. This study shows that it is possible to increase number of features using related depth data when RGB images are insufficient. Considering the operating principles of the existing systems, it has been observed that they can not be successful under specific environmental conditions due to their dependences on RGB image data. Within the scope of this thesis, it has been made possible to achieve more successful results by reducing this dependency in 3-dimensional mapping systems. Thus, a successful 3-dimensional mapping can be performed even in environments where existing systems cannot give the desired mapping results.