شماره ركورد
34013
پديد آورنده
اميرحسام صفات
عنوان
طراحي سامانه موقعيتياب ربات با استفاده از تركيب اطلاعات بر پايه تصوير
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
رشته تحصيلي
مهندسي برق - كنترل
سال تحصيل
1404
تاريخ دفاع
1404/8/5
استاد راهنما
دكتر سعيد عبادالهي
استاد مشاور
-
دانشكده
مهندسي برق
چكيده
افزايش استفاده از وسايل نقليه خودران در محيطهايي كه به هر دليل سيستمهاي ماهوارهاي ناوبري جهاني در دسترس نميباشند، پژوهشها را به سمت توسعه روشهاي موقعيتيابي مستقل از اين سامانهها سوق داده است. همزمان، پيشرفتهاي روزافزون در حوزهي پردازش تصوير و يادگيري عميق امكان بهرهگيري از دوربينها، تصاوير هوايي و الگوريتمهاي مرتبط را براي دستيابي به موقعيتيابي دقيق فراهم كرده است. در اين پژوهش، چارچوبي براي موقعيتيابي رباتهاي پرنده با استفاده از يك دوربين رو به پايين و مقايسه تصاوير بهدستآمده با تصاوير ماهوارهاي ارائه ميشود. به همين منظور، الگوريتمي دو مرحلهاي براي برآورد موقعيت دقيق ربات پيشنهاد شده است. در مرحله نخست، يك مدل مبتني بر يادگيري عميق آموزش داده ميشود تا نزديكترين تصوير ماهوارهاي به نماي ثبتشده توسط ربات را شناسايي كند. نتايج آزمايشها بر روي دادههاي متنوع نشان ميدهد كه اين مدل در بيش از 92 درصد موارد توانايي انتخاب صحيح تصوير ماهوارهاي را دارد. در مرحله دوم، روشي براي تعيين دقيق جايگاه تصوير مشاهدهشده درون تصوير ماهوارهاي انتخابشده معرفي ميشود. تركيب اين دو مرحله امكان برآورد موقعيت دقيق ربات را فراهم ميآورد. در نهايت، الگوريتم پيشنهادي بر روي دو مسير آزمايش شده و نتايج نشان دهنده ميانگين خطاي موقعيتيابي كمتر از 11 متر در اين دو مسير است. همچنين، با نرخ بهروزرساني بيش از 9 فريم بر ثانيه، الگوريتم پيشنهادي توانايي اجرا به صورت بلادرنگ را دارا خواهد بود.
تاريخ ورود اطلاعات
1404/08/21
عنوان به انگليسي
Design of a robot positioning system using image-based information integration
تاريخ بهره برداري
10/27/2026 12:00:00 AM
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
اميرحسام صفات
چكيده به لاتين
The increasing use of autonomous vehicles in environments where Satellite Systems are unavailable has directed research toward the development of independent localization methods. At the same time, advances in image processing and deep learning have enabled the use of cameras, visual data, and related algorithms to support robust localization. This study proposes a framework for localizing mobile robots using a downward-facing camera by matching captured views with satellite images. To this end, a two-stage algorithm is introduced to estimate the robot’s precise position. In the first stage, a deep learning-based model is trained to identify the satellite image most closely corresponding to the captured view. The trained model is evaluated on diverse datasets and demonstrates over 92% accuracy in selecting the correct satellite match. In the second stage, a refinement method is applied to determine the exact correspondence between the captured view and the selected satellite image, thereby improving positional accuracy. The proposed approach is tested on two trajectories, both achieving mean localization errors below 11 meters. Moreover, with an update rate exceeding 9 frames per second, the algorithm demonstrates real-time performance capability.
كليدواژه هاي فارسي
مكانيابي , پردازش تصوير , ربات , يادگيري عميق , نقاط كليدي
كليدواژه هاي لاتين
Positioning , Image Processing , Robot , Deep Learning , Keypoints
Author
Amirhesam Sefat
SuperVisor
Saeed Ebadollahi