Geri Dön

Yapay sinir ağları ile GPS destekli navigasyon sistemi

GPS aided neural network navigasyon system

PDF İndir

  1. Tez No: 183208
  2. Yazar: SÜLEYMAN CANAN
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. RAMAZAN AKKAYA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Navigasyon, Mobil Robot, GPS, Yapay Sinir Ağları, NARX, Parakete, Kalman Filtre, Sensör Entegrasyonu, Navigation, Mobile Robot, GPS, Artificial Neural Network, NARX, DeadReckoning, Kalman Filter, Sensor Integration
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada; açık ortamlarda, beton ve asfalt zeminlerde hareket edebilen karasal birmobil robot tasarlanmış ve gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan mobil robot, son teknoloji mutlakkonumlandırma sistemi olan GPS ve bağıl konumlandırma sistemlerinde kullanılan fiber optikjiroskop ve enkoderler ile donatılmış, navigasyon algoritmaları ve sensör verisi toplayanyazılımları geliştirmeye açık ve esnek olarak tasarlanmıştır.Geleneksel navigasyon ve sensör entegrasyon algoritması olan Kalman filtresinealternatif bir yöntem olarak yapay sinir ağları (YSA) ile sensör entegrasyonu ve navigasyonyöntemi geliştirilmiştir. YSA öğreneceği sistem hakkında bir ön bilgiye ihtiyaç duymaz venonlineer sistem tanılamada çok başarılıdır. YSA ile gerçekleştirilen navigasyonda, literatürdegeliştirilen benzer yöntemlerden farklı olarak doğrusal olmayan oto regresiv sistem tanılamametodunun (NARX) YSA' ya uygulanması ile kararlı ve hızlı sistem tanılama sağlanmıştır.Sensör entegrasyonu yönteminde, sistemin kesintisiz konum bilgisi üretmesi, navigasyonsisteminin performansını belirlemektedir. Bu nedenle mutlak sensör bilgilerinin kesintiyeuğradığı durumlarda da mobil robotun, konumunu kestirebilmesi gerekir. Yapılan çalışmada,YSA-NARX ile gerçekleştirilen GPS destekli sensör entegrasyonu sayesinde navigasyonsistemi, kabul edilebilir hata seviyelerinde kesintisiz konum bilgisi üretebilmekte ve başarıylakonum kestirebilmektedir. Gerçekleştirilen sistem, iki farklı test güzergahında simule edilmişve pratik olarak denenmiştir. Elde edilen simülasyon ve deneysel sonuçlardan mobil robotunkonumunun belirlenmesinde YSA-NARX sensör entegrasyonunun Kalman filtresine alternatifbir yöntem olabileceği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In this study, an outdoor land based mobile robot that can navigate on concrete andasphalt roads has been designed and implemented. The mobile robot is equipped with thelatest state of the art GPS absolute navigation system, and relative sensors as fiber opticgyroscope, and encoders. The mobile robot?s navigation algorithms and sensor data loggingsoftware are flexible and open to improvement.An alternative navigation and sensor integration method using artificial neural network(ANN) has been proposed versus the traditional Kalman filtering. Neural networks do notneed any pre-knowledge of the system involved and they are well suited for nonlinear systemidentification. Hence, the proposed method differ from similar works in the literature byimplementing the nonlinear autoregressive with external input system identificationmethodology (NARX) having great stability and learning speed by using ANN. The aim ofsensor integration in navigation systems is to predict positioning data even where the absolutesensor data is locked or unavailable. This feature gives the predictability performance of thenavigation system. In this study the ANN-NARX aided GPS navigation system was simulatedand supported with experimental works on two different test trajectories. It has been shownthat predicted position errors are acceptable and continuous position prediction process issuccessfully achieved from graphical plots and error analysis. As a result, navigation usingANN-NARX sensor integration may be used as an alternative to the Kalman filter.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    127040

    Yapay sinir destekli kalman filtresi ile hedef izleme

    Target tracking with kalman filter aided neural network

    TARKAN SANCAKDAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RAMAZAN TAŞALTIN

  2. Tez No

    183275

    Gerçek zamanlı kinematik GPS ile köprü salınım ve titreşimlerinin belirlenmesi ve incelenmesi

    Determining vibrations and resonance of a bridge using real time kinematic GPS

    KURTULUŞ SEDAR GÖRMÜŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Jeodezi ve FotogrametriZonguldak Karaelmas Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. ÇETİN MEKİK

  3. Tez No

    82824

    Design of fundamental GPS network: A case study for Turkey

    Temel GPS ağı dizaynı: Türkiye için örnek çalışma

    ÇAĞDAŞ YEŞİLYURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. YENER ÖZKAN

  4. Tez No

    78741

    GPS verilerinin işlenmesi ve elipsoidal koordinatların ülke sistemine dönüştürülmesi

    Processing of GPS observations and transforming ellipsoidal coordinates into the national system

    İSMAİL ŞANLIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Jeodezi ve FotogrametriSelçuk Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. CEVAT İNAL

  5. Tez No

    29258

    Well test model identification by artifical neural networks

    Yapay sinir ağları ile kuyu testleri değerlendirme modelinin tanımlanması

    ERKAN KARAKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1993

    Petrol ve Doğal Gaz MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Petrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA VERSAN KÖK

Geri Dön