Senzorický subsystém robotu

Abstract

Tato disertační práce ukazuje, jakým kvalitativně lepším způsobem lze využít v praxi stávající 2D laserové skenery, aby jejich použití bylo efektivnější, než je dosud v praxi zvykem. V práci je představena a podrobně popsána konstrukce mobilního 3D laserového skeneru, kterým je možno měřit pracovní prostředí robotu ve 3D souřadnicích. Výstupem tohoto zařízení jsou mračna bodů. V práci se v souvislosti s návrhem zařízení řeší i problematika jeho kalibrace. Získaná mračna bodů jsou analyzována, aby bylo možno vyhodnotit kvalitu získaných dat a odhalit limitní možnosti sestrojeného zařízení. Získané údaje jsou použity pro detekci chyb v mračnech bodů. Práce dále ukazuje možnosti zpracování mračen bodů pomocí segmentace. Tento způsob zpracování transformuje mračna bodů do podoby, která je dále mnohem efektivněji použitelná pro další zpracování. Jako ukázka využití segmentovaných mračen je v práci představena metoda pro spojení jednotlivých mračen a vytvoření mapy pracovního prostoru.

This dissertation theses presents the improvements to the current applications of the 2D laser scanners. The proposed method is more efficient then the majority of the widely used methods. The beginning of this work contains the description of the construction of the mobile 3D laser scanner. This device is capable to measure the outer environment in 3D coordinates. The output of the device are point clouds of the measured data. The proposed solution also includes the calibration of the device. The point clouds are further analyzed in order to validate the precision of acquired data and to obtain the limits of the proposed construction. The analysis results are used for error detection in point clouds data. This theses also covers the topic of point clouds segmentation. The segmentation results are more convenient for succeeding high level processing. As an example, this work shows methods for point clouds concatenation and environment map creation.