| Studiju veids |
maģistra akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Hibrīda vizuāli inerciālā odometrija bezpilota lidaparātiem uz resursu ierobežotām sistēmām |
| Nosaukums angļu valodā |
Hybrid Visual-Inertial Odometry for Unmanned Aerial Vehicles on Resource-Constrained Systems |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Katrīna Šmite |
| Recenzents |
Māris Kaļinka |
| Anotācija |
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. |
| Atslēgas vārdi |
Vizuāli inerciālā odometrija, VINS-Fusion, XFeat, punktu detektori, mazjaudīgas iegultas sistēmas |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Visual-inertial odometry, VINS-Fusion, XFeat, feature detectors, low-power embedded systems |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2026 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
22.05.2026 13:37:02 |
