Математичнi методи корекцiї та оптимiзацiї вiзуального SLAM для автономної навiгацiї у динамiчних середовищах

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЯйлимова, Ганна Олексіївна
dc.contributor.authorШевченко, Юлiя Олексiївна
dc.date.accessioned2025-06-10T07:18:34Z
dc.date.available2025-06-10T07:18:34Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractКвалiфiкацiйна робота мiстить: 138 стор., 3 рисунки, 3 таблицi, 61 джерело. У роботi розглядається задача пiдвищення точностi та адаптивностi алгоритмiв вiзуального SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) для автономної навiгацiї мобiльних роботiв у динамiчних середовищах без використання дорогих сенсорiв, таких як LiDAR. Важливiсть дослiдження полягає в необхiдностi використання недорогих та надiйних автономних засобiв в нестабiльному середовищi, такому як пiд час руйнувань або в умовах обмеженої доступностi людських ресурсiв. У межах роботи реалiзовано апаратну платформу на базi Raspberry Pi з модулем камери та сервоприводами. Проведено аналiз i тестування низки математичних методiв: виявлення аномалiй з використанням PCA та автоенкодерiв, генерацiя та оновлення карти у Баєсовiй матрицi зайнятостi, шумостiйкiсть з використанням DWT та фiльтрiв Калмана i Вiнера, оптимiзацiя обчислень через графовi структури й KD-дерева тощо. Побудовано набiр вiзуальних даних, адаптований до умов реального середовища, розроблено програмну структуру для комбiнування модульних методiв i проведено експерименти з рiзними конфiгурацiями. Робота має практичну цiннiсть для створення систем автономної розвiдки, навiгацiї в руйнованих спорудах та iнспекцiї небезпечних об’єктiв.
dc.description.abstractotherThe qualification thesis includes: 138 pages, 3 figures, 3 tables, 61 references. The work addresses the task of improving the accuracy and adaptability of visual SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) algorithms for autonomous navigation of mobile robots in dynamic environments without the use of expensive sensors such as LiDAR. The significance of this research lies in the need for low-cost and reliable autonomous systems that can operate in unstable environments, such as during structural damage or in conditions with limited human accessibility. As part of the project, a hardware platform based on Raspberry Pi was implemented, equipped with a camera module and servo motors. A range of mathematical methods were analyzed and tested: anomaly detection using PCA and autoencoders, map generation and updating using Bayesian Occupancy Grids, noise resilience through DWT and Kalman/Wiener filters, and computational optimization using graph structures and KD-trees. A custom visual dataset tailored to real-world environmental conditions was collected, a modular software architecture was developed for flexible method combinations, and experiments with various configurations were conducted. The work has practical value for developing systems of autonomous exploration, navigation in damaged buildings, and inspection of hazardous environments.
dc.format.extent138 с.
dc.identifier.citationШевченко, Ю. О. Математичнi методи корекцiї та оптимiзацiї вiзуального SLAM для автономної навiгацiї у динамiчних середовищах : магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Шевченко Юлiя Олексiївна. – Київ, 2025. – 138 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/74145
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectвiзуальний slam
dc.subjectробототехнiка
dc.subjectдинамiчнi середовища
dc.subjectкомп’ютерний зiр
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectматематичне моделювання
dc.subjectбезпековi системи
dc.subjectvisual slam
dc.subjectrobotics
dc.subjectdynamic environments
dc.subjectcomputer vision
dc.subjectmachine learning
dc.subjectmathematical modeling
dc.subjectsafety systems
dc.subject.udc004.93
dc.titleМатематичнi методи корекцiї та оптимiзацiї вiзуального SLAM для автономної навiгацiї у динамiчних середовищах
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Shevchenko_magistr.pdf
Розмір:
1.17 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММАД)
Магістерські роботи