Attitude estimation with an invariant extended kalman filter using learning-based covariance adaptation
Makine öğrenmesi tabanli kovaryans adaptasyonu kullanan değişmez genişletilmiş kalman filtresi ile tutum kestirimi
- Tez No: 981542
- Danışmanlar: PROF. DR. AFŞAR SARANLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, Değişmez Genişletilmiş Kalman Filtresi (Invariant Extended Kalman Filter, IEKF) çerçevesinde, ölçüm gürültüsü kovaryans matrisini adaptif bir şekilde ayarlayarak tutum kestirim performansını artırmayı amaçlayan veri odaklı bir yöntem önermektedir. Ölçüm kovaryansını, güncel sensör verilerine göre ayarlamak için evrişimli sinir ağı kullanılmakta ve bu sayede filtre, farklı hareket ve çevresel koşullarda ölçümlere olan güvenini dinamik olarak değiştirebilmektedir. Evrişimli sinir ağı jiroskop, ivmeölçer ve manyetometre ölçümleri dâhil olmak üzere ataletsel ve manyetik sensör verilerinden oluşan dizileri işlemektedir. Bu adaptif mekanizma, IEKF'nin yer değiştirme, hızlı dönüşler ve manyetik bozulma gibi zorlu senaryolarla daha iyi başa çıkmasını sağlamaktadır. Yöntemin etkinliği, açık erişimli BROAD veri seti üzerinde değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin yalnızca sabit kovaryanslı IEKF'ye kıyasla değil, aynı zamanda geleneksel adaptif yöntemleri kullanan IEKF'lere göre de daha yüksek kestirim doğruluğu sağladığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis proposes a data-driven method to improve attitude estimation performance by adaptively scaling the measurement noise covariance matrix within an Invariant Extended Kalman Filter (IEKF) framework. To achieve this, a convolutional neural network (CNN) adjusts the measurement covariance based on recent sensor data, allowing the filter to adapt its reliance in measurements under different motion and environmental conditions. The CNN processes sequences of inertial and magnetic sensor readings, including gyroscope, accelerometer, and magnetometer measurements. This adaptive mechanism allows the IEKF to better handle challenging scenarios such as translations, fast rotations and magnetic disturbance cases. The effectiveness of the method is evaluated on publicly available BROAD dataset. Experimental results demonstrate improved estimation accuracy not only over the fixed-covariance IEKF, but also compared to IEKF with conventional adaptive methods.
Benzer Tezler
- Üniversitelerde okutulan güzel sanatlar müzik dersi programının incelenmesi
Studying the fine arts music curriculum taught in universities
FERDA GÜRGAN
- İmara ilişkin bağışlamaların gelişimi ve değerlendirilmesi
Evoution et evaluation des amnisties concernant le constructions et le development du territoire
AHMET LÜTFİ UZEL
Doktora
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM BOYNUKALIN
- Tokat kentinin açık ve yeşil alan ilişkileri ve peyzaj mimarlığı açısından alınması gereken önlemler
Relations between open and green areas in Tokat and measures to be taken from the standpoint of landscape archtitecture
M.EMİN BARIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Peyzaj MimarlığıAnkara ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİZAMETTİN KOÇ
- Anadolu karaçamı (Pinus nigra Arn.ssp.pallasiana Lamb.Holmboe)nın coğrafik varyasyonları
Variabilite geographique de Pinus nigra Arn.ssp.pallasiana Lamb. Holmboe
C. ÜNAL ALPTEKİN
Doktora
Türkçe
1986
Ormancılık ve Orman Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiSilvikültür Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SUAD ÜRGENÇ