Geri Dön

Multisensor aided INS/GPS integration for an UGV

İnsansız kara aracı için çoklu algılayıcı yardımlı ANS/GKS entegrasyonu

  1. Tez No: 310504
  2. Yazar: ZİYA ERCAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. METİN GÖKAŞAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: GPS, INS, Global Positioning System, INS
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

İnsansız Kara Araçları (İKA) hakkındaki araştırmalar şu anda çok ilgi çekici durumdadır. Bu araştırmaların en önemli hedefi insan hatalarından kaynaklana trafik kazalarını azaltarak kara yolu ulaşımında güvenliği arttırmaktır. Bu hedefe istenilen güvenilirlikte ulaşabilmek için, bu araçlar farklı görevlerde ve çeşitlerdeki çoklu algılayıcılara ve yapay zekaya ihtiyaç duyarlar.Bir İKA'nın en temel yeteneklerinden biri navigasyondur. Bir çok farklı algılayıcılardan gelen bilgileri kullanarak, İKA kendi kinematik durumlarını belirleyebilme, güzergah planlama ve istenilen konumlara gidebilmek için gerekli manevraları hesaplayabilme kabiliyetlerine sahip olmalıdır. Aracın kinematik durumlarını kestirebilmek diğer navigasyon görevlerini başarıyla yerine getirebilmek için çok önemlidir. Aracın durumlarını kestirebilmek için kullanılan genel yöntem Ataletsel Navigasyon Sistemi (ANS) ve Global Konumlandırma Sistemi (GKS) entegrasyonudur. Bu iki sistem birbirlerinin tamamlayanı özellikler gösterdikleri için, Kalman Filtreleri kullanılarak bilgi birleştirmesine uygun durumdadırlar.Bu çalışmada, ANS'nin hassasiyeti dijital bir pusula ve aracın motor enkoderi kullanılarak ilerletilmiştir. Oryantasyon kestiriminde, iki Kalman filtresi arka arkaya kullanılarak transformasyon matrisinin elemanları sistemde bulunan ölçümler yardımıyla kestirilmiştir. Genişletilmiş Kalman Filtresi (GKF) kullanılarak aracın hızının kestirimi holonomik olmayan kıstlar modeli ve motor enkoderi ölçümleri ile yapılmıştırANS kısmı bittiği zaman, GKF kullanılarak ANS navigasyon sonuçları GKS'den gelen ölçümlerle birlikte birleştirilmiştir.Sonuçlar, uzun zamanlı GKS kesintileri sırasında ANS'nin hassasiyetinin geliştirlmiş olduğunu göstermektedir. Bu gerçeklenen sistem standart ANS/GKS birleştirici sistemlerinden çok daha fazla hassas olduğu gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Research on Unmanned Ground Vehicle (UGV) is currently attracting a lot of interest. The ultimate objective is to increase safety by reducing traffic accidents caused by human faults. To reach this objective with desired reliability, these vehicles require the use of multiple sensors of various types and artificial intelligence.A fundamental capability of a UGV is navigation. Using the information from various sensors, an UGV should be capable of determining vehicle?s kinematic states, path planning and calculating the necessary maneuvers to move between desired locations. Estimation of the vehicle states is important to achieve other navigation tasks. The common way to estimate the vehicle states is the Inertial Navigation System (INS) and Global Positioning System (GPS) integration. Since both systems have complementary properties, they are well suited for data fusion using Kalman filters.In this work, the accuracy of INS is improved by using a digital compass and a motor encoder. In orientation estimation, two Kalman filters are implemented in cascade to estimate the transformation matrix elements by using the measurements available in the system. An EKF is used to estimate the velocity of the vehicle using non-holonomic model with the motor encoder measurements. After INS stage is completed, an EKF is used to fuse the INS navigation results with GPS measurements.The results show that the accuracy of INS is improved during long term GPS outages and the implemented system is much more accurate than the standart INS/GPS integration system.

Benzer Tezler

  1. Otonom araçlar için 2B lazer tarayıcı kullanılarak yeni 3B LIDAR sistemi elde edilmesi ve engel tespiti

    Obtaining a new type 3D LIDAR system using 2D laser scanner for autonomous vehicles and obstacle detection

    AHMET KAĞIZMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  2. Analysis of GPS and IMU system performance in unmanned aerial vehicles (UAVS): Features, advantages, and limitations

    İnsansız hava araçlarında (İHA) GPS ve IMU sistem performansının analizi: Özellikler, avantajlar ve sınırlamalar

    MUAMMER ERBAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLŞAH DEMİRHAN AYDIN

  3. Development of inertial navigation system with applications to airborne collision avoidance

    Ataletsel seyrüsefer sistemi geliştirilmesi ve hava aracı çarpışma önleme uygulamalarında kullanımı

    MEHMET HASANZADE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ

  4. Conceptual design of unmanned aerial vehicle

    İnsansız hava aracı kavramsal tasarımı

    HEYZEM DOĞUKAN DELİBAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRİ ACAR

  5. Multi-level security framework for internet of things in military environment

    Askeri ortamlardaki nesnelerin interneti için çok seviyeli güvenlik çerçevesi

    EMRE İŞLEYEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞERİF BAHTİYAR