Otonom robotlar, özel görevleri yerine getirmek için birçok alanda giderek daha
fazla kullanılmaktadır. Akıllı fabrikalardaki otonom taşıyıcı araçlar (OTA), endüstri 4.0'ın
önemli bileşenlerindendir. OTA’ların uzun vadede başarılı çalışabilmesi için kilit süreç
haritalamadır. Bir OTA’nın otonom navigasyonu için geleneksel robotik haritalama yeterli
olsa da, mükemmel davranışı gerçekleştirmek ve çevre ile daha iyi etkileşimler sağlamak
için, yüksek çözünürlüklü (high definition - HD) haritalar gereklidir. HD haritalar elle
oluşturulabilir, ancak ortamdaki nesnelerin yer değiştirmesi veya yeni nesnelerin ortama
eklenmesi durumlarında haritaların güncellenmesi gerekmektedir. Bu tez çalışmasında,
akıllı fabrikalarda kullanılması öngörülen OTA’lar için, gezinirken ortamdaki nesneleri
bilgisayarlı görü teknikleriyle otomatik olarak algılayıp, mevcut haritadaki nesnelerde
değişiklik olduğunda gerekli bilgileri uygun biçimde güncelleyen bir HD harita güncelleme
stratejisi önerilmiştir
Autonomous robots are widely used in many areas to perform specific tasks.
Autonomous transport vehicles (ATVs) in smart factories can be considered as an important
component of industry 4.0. Mapping is the key process for a long term successful operation
of an ATV. Even though conventional mapping methods are sufficient for autonomous
navigation, high definition (HD) maps are required to achieve the excellent behavior of the
ATV to have better interactions with the environment. HD maps can be created manually,
but they should be updated when some of the objects in the environment are removed or new
objects are added to the environment. In this thesis, an HD map update strategy has been
proposed for ATVs, which are assumed to be used in smart factories. The methodology is
based on visual object detection and localization in the environment by using computer
vision techniques during the navigation. Then, it updates the HD map information if object
locations in the current map change
