Precise positioning with low-cost imus: a comparative analysis of sensor fusion and error mitigation techniques
Düşük maliyetli ımular ile hassas konum tespiti: sensör füzyonu ve hata azaltma yöntemlerinin karşılaştırılması
- Tez No: 1001491
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLŞAH DEMİRHAN AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Konum Tabanlı Hizmetlere artan talep, karmaşık kentsel kanyon ortamlarında sürekli ve hassas konumlamayı gerekli kılmıştır. Küresel uydu konumlama sistemleri (GNSS) açık alanlarda yüksek doğruluk sağlasa da, çok yollu yayılım etkileri ve görüş hattı dışı koşullar nedeniyle yoğun yapılaşmış bölgelerde güvenilirliği düşmektedir. Bu kesintileri azaltmak amacıyla düşük maliyetli mikro-elektro-mekanik sistemler tabanlı ataletsel ölçüm birimleri (MEMS IMU) kullanılmakla birlikte, bu birimler yüksek gürültü seviyeleri ve stokastik sürüklenme hataları sergilemektedir. Bu tezde, MEMS IMU ile GNSS verilerini bütünleştirmek üzere, gürültüye dayanıklı istatistiksel filtreleme ve yapay zekâyı bir araya getiren hibrit bir sensör füzyon mimarisi geliştirilmiştir. İlk aşamada, sensörlerin stokastik hata karakteristikleri Allan varyansı analizi kullanılarak modellenmiştir. Bu parametrelere dayanarak, GNSS'den kaynaklanan aykırı ölçümleri azaltmak amacıyla uyarlamalı ölçüm kovaryansı ölçekleme mekanizmasına sahip inovasyon tabanlı sağlam uyarlamalı Kalman filtresi (RAKF) tasarlanmıştır. Son aşamada, filtre tarafından modellenemeyen artık hataları kestirmek için yinelemeli sinir ağı modelleri karşılaştırılmış; hesaplama verimliliği ve üstün performansı nedeniyle kapılı yinelemeli birim (GRU) modeli sisteme entegre edilmiştir. Önerilen yöntem, Google Smartphone Decimeter Challenge veri kümesi ve KITTI Dataset for LLIO Pose Estimation veri kümesi kullanılarak doğrulanmıştır. Deneysel sonuçlar, standart genişletilmiş Kalman filtresine kıyasla RAKF ve Hibrit GRU modellerinin kök ortalama kare hatayı (RMSE) sırasıyla %41,5 ve %43,3 oranında azalttığını göstermektedir. RMSE değerinin 11,83 metre olması, önerilen mimarinin düşük maliyetli donanımla hassas konumlama için etkinliğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
The increasing demand for Intelligent Transportation Systems and Location-Based Services has necessitated continuous and precise positioning in complex Urban Canyon environments. Although Global Navigation Satellite Systems (GNSS) provide high accuracy in open areas, their reliability degrades in densely built-up areas due to multipath effects and Non-Line-of-Sight conditions. While low-cost Micro-Electro-Mechanical Systems based Inertial Measurement Units (MEMS IMU) are employed to mitigate these outages, they exhibit high noise levels and stochastic drift errors. In this thesis, a hybrid sensor fusion architecture combining noise-robust statistical filtering and artificial intelligence is developed to integrate MEMS IMU and GNSS data. In the initial phase, the stochastic error characteristics of the sensors were modeled using Allan Variance analysis. Based on these parameters, an Innovation-based Robust Adaptive Kalman Filter (RAKF) with an adaptive measurement covariance scaling mechanism was designed to mitigate GNSS outliers. In the final phase, Recurrent Neural Networks were compared to estimate residual errors not modeled by the filter; the Gated Recurrent Unit (GRU) model was integrated into the system due to its computational efficiency and superior performance. The proposed method was validated using the Google Smartphone Decimeter Challenge dataset and the KITTI Dataset for LLIO Pose Estimation dataset. Experimental results demonstrate that the RAKF and Hybrid GRU models reduced the Root Mean Square Error (RMSE) by 41.5% and 43.3%, respectively, compared to the standard Extended Kalman Filter. The final RMSE value of 11.83 meters proves the efficacy of the proposed architecture for precise positioning with low-cost hardware.
Benzer Tezler
- Relative positioning for underwater navigation of multi-vehicle systems
Çok araçlı sistemlerin su altı navigasyonu için göreceli konumlandırma
GÖKSEL BERKER GÖNÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Makine MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EVREN SAMUR
- Düşük maliyetli GNSS alıcılarında konumlama doğruluğunun hassas yörünge bilgisi ile iyileştirilmesi
Improving positioning accuracy with precise ephemeris information on low-cost GNSS receivers
FURKAN SOĞUKKUYU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET HALİS SAKA
- GNSS alıcıları ile akıllı mobil cihazların konum belirleme performanslarının incelenmesi
Investigation of the positioning performance of smart mobile devices with GNSS receivers
BARIŞCAN ARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN PEHLİVAN
- Design and implementation of mm-precise ranging for indoor positioning systems
Başlık çevirisi yok
TUBA AYHAN
Doktora
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKatholıeke Unıversıteıt Leuven (catholıc Unıversıty Of Leuven)Prof. WIM DEHAENE
Prof. MARIAN VERHELST