Pozicioniranje letjelice s četiri rotora pomoću vizualne povratne veze

undergraduate thesis

• Title (english): Visual feedback based Quadrotor positioning
• Author: Sara Boljunčić
• Mentor: Stjepan Bogdan (mentor)
• Committee member: Stjepan Bogdan (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Matko Orsag (član povjerenstva)
• Committee member: Tomislav Haus (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2014-07-14, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing

Abstract

U ovom završnom radu opisan je postupak izgradnje algoritma za detekciju letjelice i za estimaciju njezine udaljenosti od kamere temeljen na Viola-Jones algoritmu. Prilikom izrade rada koristilo se strojno učenje te je detaljno opisan svaki stadij treninga algoritma i parametri koji su se mjerenjima uspješnosti pokazali najboljima. Istrenirani algoritam je pokazao veoma dobre rezultate u različitim uvjeta osvjetljenja, udaljenosti i pozicije letjelice, ali je pokazano i postojanje određenog postotka šuma u podacima. Šumu u detekciji se pristupilo na način da su izgrađeni različiti filtri te je njihova implementacija i uspješnost nakon njihove implementacije dokumentirana u radu. S ciljem određivanja pozicije letjelice razvijen je algoritam za određivanje iste te su dokumentirani rezultati koje je algoritam postigao u različitim uvjetima izvođenja.
Ovaj završni rad je pokazao da se ispravnim treniranjem algoritma za detekciju letjelice i primjenom filtera za smanjenje šuma može izgraditi detektor letjelice s izvrsnim karakteristima. Detektor radi u realnom vremenu te se može koristiti kao povratna veza prilikom lokalizacije letjelice.

Abstract (english)

This final thesis describes the process of building an algorithm for the detection of the quadrotor and estimation of its distance from the camera based on the Viola-Jones algorithm. Machine learning is used for the purpose of creating the thesis. Each stage of training is described in detail as are the parameters thet were measured and showed the best performance. Trained algorithm has shown very good results in different lighting conditions, distance and position of the quadrotor, but has shown the existence of a certain percentage of noise in the data. Noise in detection is approached in a way that are built different filters. Their implementation and success after their implementation is documented in this paper. In order to determine the position of the quadrotor is developed an algorithm and the results achieved by the algorithm in different conditions are documented.
This thesis has shown that with proper training of the algorithm for detecting quadrotor and applying filters for noise reduction we can build a detector with excellent characteristic. Detector works in real time and can be used as feedback during localization of the quadrotor.

• Keywords: detekcija objekta; algoritam Viola-Jones; Haarove značajke; kaskada klasifikatora; lokalizacija letjelice; filteri za poboljšavanje detekcije; detekcija u realnom vremenu
• Keywords (english): object detection; Viola-Jones algorithm; Haar features; cascade classification; localization of the quadrotor; filters; detection in real time
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:087374
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: undergraduate; Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2018-02-06 07:57:16