Väitös vuorovaikutteisten järjestelmien alalta, M.Sc. Aziza Zhanabatyrova

Väitöskirjan nimi: Crowdsourced 3D semantic mapping and change detection in urban driving environments

Väittelijä: Aziza Zhanabatyrova
Vastaväittäjä: Dr. Fabio Remondino, Bruno Kessler Foundation, Italia
Kustos: Prof. Yu Xiao, Aalto-yliopiston sähkötekniikan korkeakoulu

Tutkimus keskittyy kustannustehokkaiden ja skaalautuvien ratkaisujen kehittämiseen tarkkojen semanttisten karttojen luomiseksi ja päivittämiseksi autonomisia ajoneuvoja varten. Tutkimuksen tarkoituksena on vastata dynaamisten kaupunkiympäristöjen haasteisiin havaitsemalla ja paikantamalla muutoksia, kuten uusia liikennemerkkejä, hyödyntämällä joukkoistettua dataa kuluttajakäyttöön tarkoitetuista kameroista (esim. älypuhelimet, kojelautakamerat) sekä liikennevirratietoja olemassa olevista karttapalveluista. 

Tämä työ on erittäin merkittävä autonomisen ajamisen edistymisen kannalta, sillä perinteiset lähestymistavat nojaavat erikoistuneisiin, kalliilla antureilla varustettuihin ajoneuvoihin, mikä tekee niistä aikaa vieviä ja kalliita. Tutkimuksessa esitellään uusi menetelmä, jossa hyödynnetään Structure from Motion (SfM) -tekniikkaa visuaalisten tietojen avulla luotujen 3D-pistepilvien tuottamiseen, mahdollistaen tarkat muutosten havaitsemiset ja paikantamiset. Lisäksi tutkimuksessa ehdotetaan syväoppimismenetelmää karkealle muutosten havaitsemiselle liikennevirratietoja hyödyntäen, jolloin etsintäaluetta voidaan supistaa huomattavasti. 

Keskeisiin tuloksiin sisältyy kattava vertailu SfM-tekniikoista joukkoistettuun visuaaliseen dataan sekä ohjeita suurten 3D-karttojen rakentamiseen tarkkuuden ja luotettavuuden takaamiseksi. Tämä tutkimus tuo uusia oivalluksia visuaalisen joukkoistamisen ja liikennetietojen hyödyntämiseen semanttisessa kartoituksessa. 

Tuloksia voidaan soveltaa käytännössä kustannustehokkaiden automaattisten muutosten havaitsemisjärjestelmien kehittämisessä, mahdollistaen semanttisten karttojen reaaliaikaiset päivitykset. Tämä parantaa autonomisten ajoneuvojen navigointia ja turvallisuutta ilman, että tarvitaan kallista laitteistoa. 

Tutkimus luo pohjan skaalautuville, tarkkoille ja kustannustehokkaille kartoitus- ja ylläpitotekniikoille, mahdollistaen autonomisten ajoneuvojen paremman integroitumisen kaupunkiympäristöihin.

Avainsanat: joukkolähde, rakenne liikkeestä, muutoksen havaitseminen, 3d-kartoitus, autonominen ajo, semanttiset kartat

Linkki väitöskirjan sähköiseen esittelykappaleeseen (esillä 10 päivää ennen väitöstä): Aaltodoc 

Yhteystiedot:

Linkedin http://linkedin.com/in/azizazhanabatyrova 
Phone +358504718328 
email zhanabatyrova.aziza@aalto.fi