Implementation and evaluation of LiDAR mapping based on DBSCAN algorithm on webots / Webots üzerinde DBSCAN algoritmasına dayalı LiDARlı haritalamanın uygulanması ve değerlendirilmesi

Abstract

Bu Yüksek Lisans tezi, mobil robotikte dinamik çevresel haritalama için DBSCAN algoritmasının kullanımını araştırmaktadır. Çalışma, Webots simülasyon platformundaki LiDAR sensörlerinden yararlanmaya odaklanıyor. Çalışma, haritalamanın doğruluğunu ve farklı çevresel koşullarda operasyonların verimliliğini artırmak için DBSCAN parametrelerinin uyarlanması sürecini incelemektedir. Bu araştırma, LiDAR verilerini DBSCAN algoritması ile birleştirerek robotların mekânsal analitik kapasitelerini geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu entegrasyon, navigasyon ve çevresel yorumlamayı iyileştirmeyi amaçlıyor. Çalışma, DBSCAN ayarlarının haritaların doğruluğu ve navigasyon verimliliği üzerindeki etkilerini sistematik olarak değerlendiriyor. Ayrıca, gerçek yaşam durumlarına yakından benzeyen bir sanal ortamda görevlerin yerine getirilmesi sırasında karşılaştığı zorluklarla da başa çıkıyor. Bulgular, daha esnek ve dayanıklı navigasyon sistemlerinin ilerlemesini artırıyor. Bu tez, sadece sensörlü robotik navigasyon hakkında mevcut bilgiyi geliştirmekle kalmıyor, aynı zamanda çevreyi daha derin bir şekilde incelemek için çeşitli sensör girişlerinin birleştirilmesi konusunda gelecekteki araştırmaların temellerini de oluşturuyor. This MSc. thesis investigates the use of the DBSCAN algorithm for dynamic environmental mapping in mobile robotics. The study focuses on leveraging LiDAR sensors within the Webots simulation platform. The study examines the process of adapting DBSCAN parameters to improve the accuracy of mapping and the efficiency of operations in different environmental circumstances. This research seeks to enhance the spatial analytical capacities of robots by merging LiDAR data with the DBSCAN algorithm. This integration intends to improve navigation and environmental interpretation. The study systematically assesses the impact of adjustments to the DBSCAN settings on both map accuracy and navigational efficiency. Furthermore, it tackles the difficulties faced during the execution of tasks in a virtual setting that closely resembles real-life situations. The findings enhance the advancement of navigation systems that are more flexible and resilient. This thesis not only enhances the existing knowledge of sensor-driven robotic navigation but also establishes the foundation for future investigations into the incorporation of various sensor inputs to achieve a more thorough study of the surroundings.