Coarse Global Visual Localization of a Mobile Robot

Localization, which is the ability of a mobile robot to estimate its position within its environment, is a key capability for autonomous operation of any mobile robot. This thesis presents a system for indoor coarse and global localization of a mobile robot based on visual information. The system is based on image matching and uses SIFT features as natural landmarks. Features extracted from training images arestored in a database for use in localization later. During localization an image of the scene is captured using the on-board camera of the robot, features are extracted from the image and the best match is searched from the database. Feature matching is done using the k-d tree algorithm. Experimental results showed that localization accuracy increases with the number of training features used in the training database, while, on the other hand, increasing number of features tended to have a negative impact on the computational time. For some parts of the environment the error rate was relatively high due to a strong correlation of features taken from those places across the environment.

T&K-yhteistyöprojektinvalintakriteerit ja - päätösprosessi: Case VR Cargo

Tutkimuksen tavoitteena oli löytää yritysten välisten tutkimus- ja kehityshankkeiden valintaan liittyviä kriittisiä tekijöitä ja luoda T&K-verkostojen analysointiin soveltuva malli, jonka avulla tutkimuksen caseyritys VR Cargo voi tehdä päätöksiä panostuksistaan eri hankkeisiin ja ylipäätänsä siitä, missä kannattaa olla mukana sekä kuinka löytää strategisia kehityskumppaneita. Työn teoriaosuus tehtiin kirjallisuuskatsauksena aiempaan T&K-tutkimukseen ja empiria osuus suoritettiin tekemällä teemahaastatteluja VR Cargossa sekä kahdessa vertailuyrityksessä. Tutkimuksessa havaittiin useita erilaisia kriittisiä tekijöitä T&K-yhteistyöhankkeisiin liittyen. Yrityksen on mm. huomioitava T&K-hankkeen strateginen sopivuus ja lisäarvo, määriteltävä motiivit ja riskit, yrityskohtaisten tekijöiden ovat oltava kunnossa, on tiedettävä millainen on yritykselle hyvä ja sopiva partneri sekä yhteistyötason tekijät on huomioitava. Tutkimuksessa rakennettua hankkeiden valintaan liittyvää päätöspuumallia, ei ole tarkoitettu tekemään lopullista valintapäätöstä, vaan sen tarkoituksena on helpottaa ja tukea valintaprosessia ja alentaa näin todennäköisyyttä unohtaa jokin tärkeä seikka valintaprosessissa.