Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
143633	Bu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır. Yayınlanma izni olmayan tezlerin basılı kopyalarına Üniversite kütüphaneniz aracılığıyla (TÜBESS üzerinden) erişebilirsiniz.	Active stereo vision: Depth perception for navigation, environmental map formation and object recognition / Aktif stero görme: İlerleme, çevresel harita çıkarma ve nesne tanıma amaçları için derinlik algılanması Yazar:İLKAY ULUSOY Danışman: PROF. DR. UĞUR HALICI ; PROF. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2003 155 s.
Stereo görme analizi çok zor ve zaman alıcı olduğu için, robot çalışmalarında çok sık tercih edilen bir yöntem değildir. Buna rağmen, hareketli bir robot için çevrenin daha detaylı bilinmesi açısından stereo görüntüleme en temel kaynak olarak tercih edilmeye başlanmıştır. Bunun en temel nedeni, görüntülemenin analizi çok zor olmasına rağmen diğer sensöriere nazaran çok daha fazla bilgi sağlıyor olmasıdır. Gerçek robot uygulamaları çok karmaşıktır. Bu nedenle, robotun nasıl davranması gerektiğinin bulunması amaçlanıyorsa öncelikle simülasyonlar üzerinde çalışıp daha sonra bulunan stratejinin gerçek robot üzerinde uygulanması tercih edilen bir yöntemdir. Bu çalışmada, üç boyutlu sanal bir ortam oluşturulmuştur. Bu sanal ortamda üç boyutlu nesneler ve aktif stereo görme sistemine sahip sanal bir robot yer almaktadır. Bu sanal ortamdan alman stereo görüntüler kullanılarak sanal robotun nesne tanıması ve çevresel harita çıkarması hedeflenmiştir. Stereo görüntüleme sistemi, gerçek insan görme sistemi özelliklerine göre simüle edilmiştir. Sanal robot, sadece stereo görüntüleri kullanmaktadır. Farklılık algoritmamız kullanılarak stereo görüntülerden o anki görme alam için derinlik bilgisi çıkarılmaktadır. Robot akıllı bir şekilde etrafi tararken, derinlik bilgisi kullanılarak kognitif harita sürekli doldurulmaktadır. Robot, ortamda ilerlemeyi o anki görsel bilgi ve o ana kadar oluşturulmuş kognitif harita yardımıyla gerçekleştirmektedir. Aynı zamanda robot, ortamda dolaşırken yeni bir nesne ile karşılaşırsa, nesnenin etrafında dönerek farklı yönlerden stereo görüntüsünü çekmekte ve üç boyutlu modelini çıkarmaktadır. Daha önceden tanımlanmış olabilecek nesneler arasından, görmüş olduğu nesneyi üç boyutlu yapı bilgisinden çıkarmaktadır.Anahtar Kelimeler: stereo görme, aktif görme, farklılık, derinlik algısı, çevresel harita çıkarmak, nesne tanıma
In very few mobile robotic applications stereo vision based navigation and mapping is used because dealing with stereo images is very hard and very time consuming. Despite all the problems, stereo vision still becomes one of the most important resources of knowing the world for a mobile robot because imaging provides much more information than most other sensors. Real robotic applications are very complicated because besides the problems of finding how the robot should behave to complete the task at hand, the problems faced while controlling the robot's internal parameters bring high computational load. Thus, finding the strategy to be followed in a simulated world and then applying this on real robot for real applications is preferable. In this study, we describe an algorithm for object recognition and cognitive map formation using stereo image data in a 3D virtual world where 3D objects and a robot with active stereo imaging system are simulated. Stereo imaging system is simulated so that the actual human visual system properties are parameterized. Only the stereo images obtained from this world are supplied to the virtual robot. By applying our disparity algorithm, depth map for the current stereo view is extracted. Using the depth information for the current view, a cognitive map of the environment is updated gradually while the virtual agent is exploring the environment. The agent explores its environment in an intelligent way using the current view and environmental map information obtained up to date. Also, during exploration if a new object is observed, the robot turns around it, obtains stereo images from different directions and extracts the model of the object in 3D. Using the available set of possible objects, it recognizes the object.Keywords: stereo vision, active vision, disparity, depth perception, environmental map, object recognition