Bir mobil robotun en büyük sorunlarından biri olan görsel eşzamanlı konumlama ve haritalama sistemi (VSLAM) ile yeniden tespit edilen nesnelerin ve döngü kapanışlarının konumunu tahmin etmek çok önemlidir. Sensör ölçümlerindeki gürültü ve mobil robotun doğrusal olmayan hareketi, robot duruşunun belirlenmesini zorlaştırmakta ve düşük kaliteli haritaya neden olmaktadır. VSLAM, bu uygulamaların hatalarını ortadan kaldırmayı ve / veya azaltmayı ve önceden tespit edilen ortamı kullanarak robotun yönünü ve konumunu iyileştirmeyi mümkün kılar. Bu tezin amacı, bilinmeyen bir ortamda VSLAM algoritması kullanarak bir kara taşıtının otonom navigasyonunu sağlamaktır. Bu bağlamda, monoküler kameralı diferansiyel sürüşlü bir mobil robot tasarlanmış ve robotun keşfetmesi için deneysel bir platform oluşturulmuştur. Teorik bilgilere göre bir VSLAM algoritması uygulanmış ve görsel odometri ile döngü kapama işlemi performansı kıyaslanmıştır. Deneyler sonucunda biriken kayma hatalarının azaltılmasında döngü kapatmanın büyük rolü olduğu tespit edilmiştir.
It is very important to guess the location of the redetected objects and loop closures with the visual simultaneous localization and mapping system (VSLAM), one of the biggest problems of a mobile robot. Noise in the sensor measurements and non-linear motion of the mobile robot make it difficult to determine the robot pose and causes low quality map. VSLAM makes it possible to eliminate and/or reduce these applications' errors and improve the robot's direction and position by using previously detected environment. The aim of this thesis is to achieve an autonomous navigation of a ground vehicle using VSLAM algorithm in an unknown environment. In this context, a differential drive mobile robot with a monocular camera was designed and an experimental platform was built for robot to explore. A VSLAM algorithm was implemented according to theoretical information and the performance of visual odometry and the loop closing process were compared. As a result of the experiments, it was determined that loop closing had a great role in reducing the accumulating drift errors.
