A new method for data association in 3-d localization: One-point ransac with epipolar constraint

Konum belirleme ve SLAM problemleri robotik yay nlar nda y uksek ilgi toplam s ve de gi sik ortamlarda, bir insans z ajan n ba sar ile cal sabilmesi i cin onemi kaydedilmi stir. Bu problemler i cin bulunan c oz umlerin ba sar l olanlar genellikle Geni sletilmi s Kalman Filtreleri ve Par cac k Filtreleri gibi g ur ult u ltreleri temellidir. Bu problemler belirtilen ltrelerin kullan m ile temel olarak veri e sle stirme problemine indirgenir. Bu konu uzerine de son y llardaki robotik yay nlar nda y uksek ilgi toplanm s ve ce sitli c oz umler onerilmi stir.Bu tez raporunda ilk olarak en cok cal s lm s veri e sle stirme y ontemleri, orne gin Joint Compatibility, Sequential Compatibility Nearest Neighbor, Joint Maximum Likelihood, one point RANSAC ve epipolar uygunluk y ontemleri incelenmi stir. _Ikinci b ol umde ise RANSAC ve epipolar geometri tabanl yeni bir y ontem olan One-Point RANSAC with Epipolar Constraint (OPRF) sunulmu stur. Bu metodun epipolar uygunluk y ontemi ile performans ve tutarl l k a c s ndan kar s la st rma sonu clar da eklenmi stir.