Artificial intelligence and machine learning have seen great progress in recent years. In this work, we will look at the application of machine learning in visual navigational systems for unmanned vehicles in natural environments. Previous works have focused on navigational systems with deep convolutional neural networks (CNNs) for unmanned aerial vehicles (UAVs). In this work, we evaluate the robustness and applicability of these methods for unmanned ground vehicles (UGVs). To evaluate the robustness and applicability of this machine learning approach for UGV two experiments where performed. In the first, data from Swiss trails and photos collected in Swedish forests where used to train deep CNNs. Several models are trained using data collected in different environments at different heights. By cross evaluating the trained models on the other datasets the impact of changing camera position and switching environment can be evaluated. In the second experiment, a navigational system using the trained CNN models were constructed. By evaluating the ability of the system to autonomously follow a forest path an understanding of the applicability of these methods for UGVs in general can be obtained. There where several results from the experiments. When comparing models trained on different datasets, we could see that the environment has an effect on the performance of the navigation, but even more so, the approach is sensitive to the camera position. Finally, an online test to evaluate the applicability of this approach as an end-to-end navigation system for UGVs is done. This experiment showed that these methods, on their own, are not a viable option for an end-to-end navigational system for UGVs in forest environments. / Artificiell intelligens och maskininlärning har gjort stora framsteg de senaste åren. I detta arbete tittar vi på tillämpningen av maskininlärning i visuella navigationssystem för obemannade fordon i naturliga miljöer. Tidigare verk har fokuserat på navigeringssystem med djupa ``convolutional neural networks'' (CNNs) för obemannade luftfarkoster. I detta arbete, utvärderar vi hur pass applicerbara och robusta dessa metoder är som navigationssystem för obemannade markfordon (UGVs). För att utvärdera hur pass applicerbara och robusta dessa maskininlärningsmetoder är för UGVs så utfördes två experiment. I det första experimentet utvärderas hur systemet reagerar på nya miljöer och kamerapositioner. Ett redan existerande dataset, med med foton från stigar i de schweiziska alperna, kompletterade med två nya dataset. Dessa två nya samlingar består av foton från svenska skogsstigar insamlade på två olika höjder. Dessa tre olika dataset användes för att träna tre olika olika modeller. Genom att korsutvärdera de tränade modellerna på de olika dataseten kan effekten av att förändrad kameraposition samt att byta miljö utvärderas. I det andra experimentet utrustades en UGV med ett navigationssystem byggt på dessa tränade modeller. Genom att utvärdering hur pass autonomt denna UGV kan följa en skogsstig så ges en förståelse för hur pass applicerbara dessa metoder är för UGVs generellt. Experimentet gav flera resultat. Korsutvärderingen visade att dessa metoder är känsliga för både kameraposition och miljö. Där byte av kameraposition har en större negativ påverkan på navigationsresultatet, än byte av miljö. Slutligen visade ett online-test att dessa metoder, i sin naiva form, inte är ett lämpligt alternativ för navigationssystem för UGVs i skogsmiljöer.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-224790 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Lind, Linus |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2018:76 |
Page generated in 0.0026 seconds