Masterproef "Visie voor semantische robotnavigatie in ziekenhuisgangen"

Logboek

Datum Activiteit
1/10/18 Opzoekwerk literatuur voor masterproef
4/10/18 Opzoekwerk literatuur voor masterproef
8/10/18 Opzoekwerk literatuur voor masterproef
9/10/18 Vergadering over masterproef met Toon Goedemé & Filip Reniers
9/10/18 Maken inloopverslag
11/10/18 Opzoekwerk literatuur voor masterproef
15/10/18 Opzoekwerk literatuur voor masterproef
18/10/18 Opzoekwerk literatuur voor masterproef
18/10/18 Eenvoudige experimenten met SIFT & yolo
18/10/18 Skypemeeting met Filip Reniers
21/10/18 Opzoekwerk literatuur over sign detection & SIFT object tracking
22/10/18 Experimenten met gPb algoritme & k-means segmentatie
22/10/18 Skypemeeting met Filip Reniers
25/10/18 Experiment met sign-detection
27/10/18 Experimenten met sign-detection
28/10/18 Onderzoek naar segemetatietechnieken voor indoor
29/10/18 Experimenten voor segmentatie
30/10/18 Vergadering Toon Goedemé
30/10/18 Start anotatie beelden
31/10/18 Anotaie beelden + hertrainen yolo
6/11/18 Skype meeting met Filip Reniers
8/11/18 Experimenten met indoor segmentatie
12/11/18 Opstellen activiteitenrapport 1
12/11/18 Verder onderzoek image segmentatie
14/11/18 Skype meeting met Filip Reniers
19/11/18 Begin schrijven literatuurstudie
22/11/18 Verder onderzoek literatuurstudie
26/11/18 Verder schrijven literatuurstudie
3/12/18 Verder schrijven literatuurstudie
6/12/18 Verder schrijven literatuurstudie
9/12/18 Literatuurstudie
10/12/18 Literatuurstudie
13/12/18 Hoofdstuk reeds gerealiseerd
17/12/18 Afwerken tussentijds verslag
1/02/19 Tussentijdse presentatie
14/02/19 - 28/02/19 Annoteren beeldmateriaal
20/02/19 Bespreken tussentijdse resultaten met Toon Goedemé
1/03/19 - 14/03/19 Hertrainen object detector
13/03/19 Bespreken activiteitenrapport2 met Toon Goedemé
14/03/19 Beginnen perspectiefpunt detectie
15/03/19 Perspectiefdetectie + Skype meeting Filip
22/03/19 Perspectiefdetectie
23/03/19 Visualisatie jsom formaat
24/03/19 Experimenten met yolo training
28/03/19 Uitdenken + experimenteren wiskunde voor afstanden naar hoeken
29/03/19 Implementatie berekening hoeken
30/03/19 Maken tekening hoeken berekening
03/04/19 Meeting met Toon Goedemé
04/04/19 Schrijven test programmas voor perspectiefdetectie
05/04/19 Skypemeeting met Filip
15/04/19 Vervolledigen kaart met objecten en locaties
16/04/19 Visualisatie van route + parser objecten/locaties
17/04/19 Localistatie
18/04/19 Localisatie + Skypemeeting Filip
19/04/19 Extra parameters voor localisatie
25/04/19 Cameracalibratie
25/04/19 Yolo detector in pipeline
26/04/19 Afwerken implementatie
26/04/19 Meeting met Filip, Toon en Herman
28/04/19 Yolo detector grafieken genereren
01/05/19 Schrijven over object detectie
02/05/19 Schrijven over segmentatie + omgevingsrepresentatie
03/05/19 Hoofdstuk over semantische kaart
05/05/19 Hoofdstuk over lokalisatie
09/05/19 Verwerken opmerkingen + aanpassen titel
10/05/19 Yolo resultaten hoofdstuk schrijven
11/05/19 VP resultaten hoofdstuk schrijven
12/05/19 Hoofdstuk over localisatie resultaten
15/05/19 Aanpassen opmerkingen Filip + abstract + voorwoord
16/05/19 Schrijven besluit
17/05/19 Samenvatting in engels
19/05/19 Aanpassingen na opmerkingen
20/05/19 Aanpassingen na opmerkingen

Originele omschrijving

Het doel van deze thesis is om een set van feature detectors te selecteren en configureren om de samenstellende componenten/onderdelen van objecten te herkennen. Meerbepaald de objecten die terug te vinden zijn in de gangen van de logistieke vloer van een ziekenhuis.

De context van de thesis: Bestaande ziekenhuizen hebben een grote nood aan automatisatie van hun textiellogistiek en goederenstromen, zodat het zorgpersoneel meer tijd aan zorg kan spenderen. Deze automatisatie staat nog niet ver omdat het niet mogelijk is om de volledige infrastructuur aan te passen zoals in de industrie (bv: transportbanden) en omdat er al een hoop logistiek materiaal voorhanden is. Een Autonoom Geleid Voertuig (AGV) kan gebruikt worden om bestaand logistiek materiaal (karren en bedden) autonoom te verplaatsen binnen de logistieke vloer van het ziekenhuis.

Dit voertuig moet kunnen navigeren in deze gangen en moet weten in wat voor situatie hij zich bevindt. Hij is daarom voorzien van camera’s om de omgeving te observeren en beschikt over een interne ‘semantische’ kaart waarop aangeduid is waar hij welke zaken (muren,deuren, buizen, bordjes, verlichting, ...) kan verwachen in de ziekenhuisgang. Deze kaart bestaat uit tags die verwijzen naar objecten met een ruwe schatting van afmetingen, positie en oriëntatie. De AGV zou met behulp van deze kaart de objecten in de echte wereld herkennen. De kennis in deze kaart kan gebruikt worden om een zoekruimte in het beeldvlak af te bakenen. Dit is waar het werk van de thesis start.te bakenen. Dit is waar het werk van de thesis start.