| Form of studies |
Master |
| Title of the study programm |
Computer Systems |
| Title in original language |
Hibrīda vizuāli inerciālā odometrija bezpilota lidaparātiem uz resursu ierobežotām sistēmām |
| Title in English |
Hybrid Visual-Inertial Odometry for Unmanned Aerial Vehicles on Resource-Constrained Systems |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Katrīna Šmite |
| Reviewer |
Māris Kaļinka |
| Abstract |
Autonomo bezpilota lidaparātu navigācijai visbiežāk izmanto GPS, tomēr tas nav vienmēr pieejams vai uzticams. GPS vietā ir iespējams izmantot vizuāli inerciālo odometriju, kas galvenokārt iedalās divās kategorijās. Klasiskās ģeometriskās sistēmas un dziļās mācīšanās pieejas. Klasiskās ģeometriskās sistēmas var zaudēt mērogu kā arī trajektorijas precizitāti vizuāli sarežģītās vidēs. Dziļās mācīšanās punktu detektoriem nepieciešami vairāk skaitļošanas resursu, nekā to atļauj iegultās sistēmas.
Maģistra darba ietvaros izstrādāta XFeat-VINS hibrīda vizuāli inerciālās odometrijas sistēma, kas klasiskajā VINS-Fusion sistēmā aizvieto Shi-Tomasi punktu detektoru ar dziļās mācīšanās XFeat punktu detektoru. Izstrādātā sistēma ir pielāgota darbam uz resursu ierobežotas iegultās iekārtas NVIDIA Jetson Orin Nano.
XFeat-VINS sistēmas novērtēšana veikta, izmantojot EuRoC MAV datu kopu. Iegūtie rezultāti ietver lidojuma trajektorijas absolūtās un relatīvās pozas kļūdas un reāllaika apstrādes frekvenču analīzi un salīdzinājumu starp izstrādāto sistēmu un oriģinālo VINS-Fusion sistēmu. XFeat-VINS hibrīdā sistēma samazina absolūtās pozas kļūdas RMSE par ~50%, pilnībā novēršot mēroga zaudumu vizuāli sarežģītā vidē. XFeat-VINS spēj strādāt reāllaikā sasniedzot EuRoC MAV datu kopas mērķa apstrādes frekvenci ~20 Hz. Darba ietvaros tiek pierādīts, ka hibrīdā pieeja ir risinājums, kas spēj nodrošināt uzlabotu trajektorijas precizitāti uz skaitļošanas resursu ierobežotām iegultajām sistēmām.
Maģistra darbs satur 73 lappuses pamatteksta, 38 attēlus, 11 tabulas, 44 izmantotos informācijas avotus un 11 pielikumus. |
| Keywords |
Vizuāli inerciālā odometrija, VINS-Fusion, XFeat, punktu detektori, mazjaudīgas iegultas sistēmas |
| Keywords in English |
Visual-inertial odometry, VINS-Fusion, XFeat, feature detectors, low-power embedded systems |
| Language |
lv |
| Year |
2026 |
| Date and time of uploading |
22.05.2026 13:37:02 |
