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Dissertação

Automotive Lidar Technology for Marine Applications - Determining and Increasing the Accuracy of Simultaneous Localisation and Mapping EVALUATED

Detalhes: Esta tese tem como objetivo desenvolver um método para determinar a precisão dos mapas gerados pelo sistema de Localização e Mapeamento Simultâneo (SLAM) em 3D. Os conjuntos de dados para gerar esses mapas são coletados por um novo pacote de sensores móveis lidar chamado MObile LIdar SENsor System (MOLISENS), que utiliza sensores lidar automotivos de baixo custo. Isso torna o sistema barato, móvel e robusto, adequado para ser usado em diversos ambientes, incluindo ambientes marinhos. Os dados coletados são então processados por quatro algoritmos SLAM diferentes, cujo desempenho é avaliado com base em critérios diversos. Apenas o algoritmo LIO-SAM conseguiu concluir com êxito a tarefa de mapeamento em todos os conjuntos de dados, alcançando também a melhor precisão nos mapas. Contudo, o LIO-SAM apresentou algumas deficiências, especialmente em relação à funcionalidade de fechamento de loops, que era ineficiente e básica. Essa deficiência foi corrigida ao combinar o LIO-SAM com outro algoritmo chamado Scan Context, resultando no algoritmo SC-LIO-SAM. O Scan Context é especializado em detecção de loops, tornando a funcionalidade de fechamento de loops do SC-LIO-SAM mais precisa e robusta. Além de aumentar a robustez do LIO-SAM, o uso do SC-LIO-SAM também melhorou a precisão dos mapas 3D gerados, incorporando dados GNSS ao processo SLAM e ajustando os parâmetros do algoritmo. Em conclusão, o SC-LIO-SAM emerge como o algoritmo ideal para os casos específicos abordados nesta tese, enquanto o pacote de sensores MOLISENS demonstra sua capacidade de mapear com precisão uma ampla gama de ambientes, incluindo ambientes marinhos.
Keywords: Precisão do mapa, Mapeamento marítimo, SLAM, MOLISENS, lidar, LIO-SAM

Discussão: julho 25, 2023, 15:0