A new visual registration algorithm (Adaptive Iterative Closest Keypoint, AICK) is tested and evaluated as a positioning tool on a Micro Aerial Vehicle (MAV). Captured frames from a Kinect like RGB-D camera are analyzed and an estimated position of the MAV is extracted. The hope is to find a positioning solution for GPS-denied environments. This thesis is focused on an indoor office environment. The MAV is flown manually, capturing in-flight RGB-D images which are registered with the AICK algorithm. The result is analyzed to come to a conclusion if AICK is viable or not for autonomous flight based on on-board positioning estimates. The result shows potential for a working autonomous MAV in GPS-denied environments, however there are some surroundings that have proven difficult. The lack of visual features on e.g., a white wall causes problems and uncertainties in the positioning, which is even more troublesome when the distance to the surroundings exceed the RGB-D cameras depth range. With further work on these weaknesses we believe that a robust autonomous MAV using AICK for positioning is plausible. / En ny visuell registreringsalgoritm (Adaptive Iterative Closest Keypoint, AICK) testas och utvärderas som ett positioneringsverktyg på en Micro Aerial Vehicle (MAV). Tagna bilder från en Kinect liknande RGB-D kamera analyseras och en approximerad position av MAVen beräknas. Förhoppningen är att hitta en positioneringslösning för miljöer utan GPS förbindelse, där detta arbete fokuserar på kontorsmiljöer inomhus. MAVen flygs manuellt samtidigt som RGB-D bilder tas, dessa registreras sedan med hjälp av AICK. Resultatet analyseras för att kunna dra en slutsats om AICK är en rimlig metod eller inte för att åstadkomma autonom flygning med hjälp av den uppskattade positionen. Resultatet visar potentialen för en fungerande autonom MAV i miljöer utan GPS förbindelse, men det finns testade miljöer där AICK i dagsläget fungerar undermåligt. Bristen på visuella särdrag på t.ex. en vit vägg inför problem och osäkerheter i positioneringen, ännu mer besvärande är det när avståndet till omgivningen överskrider RGB-D kamerornas räckvidd. Med fortsatt arbete med dessa svagheter är en robust autonom MAV som använder AICK för positioneringen rimlig.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-177290 |
| Date | January 2015 |
| Creators | Greenberg, Jacob |
| Publisher | KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC) |
| 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 |
Page generated in 0.0026 seconds