Yapay sinir ağları ile GPS destekli navigasyon sistemi
GPS aided neural network navigasyon system
- Tez No: 183208
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. RAMAZAN AKKAYA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- 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
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Adaptive blended visual localization system based on artificial neural networks for unmanned air vehicles
İnsansız hava araçları için adaptif harmanlanmış yapay ağ temelli görsel navigasyon sistemi
OĞUZHAN YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Gedik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT HAMİ ÖZ
- Assessment of global gravity models in coastal zones: A case study using astrogeodetic vertical deflections in İstanbul
Global gravite modellerinin kıyı bölgelerinde değerlendirilmesi: İstanbul astrojeodezik çekül sapmaları örneği
MÜGE ALBAYRAK
Doktora
İngilizce
2020
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA TEVFİK ÖZLÜDEMİR
- Reinforcement learning based coaxial multicopter control for electrical vertical take off and landing
Pekiştirmeli öğrenme temelli elektrikli dikey kalkış ve iniş için eksendeş çoklu döner kanat kontrolü
MUHAMMED ALİ KUL
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Havacılık ve Uzay MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiAviyonik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UFUK SAKARYA
- İnsansız kara araçları için dinamik nesnelerin tanınması amacıyla görüntü işleme tabanlı bir sistem geliştirilmesi
Development of a computer vision based system to detect dynamic objects for unmanned ground vehicles
GÜRAY SONUGÜR
Doktora
Türkçe
2016
Makine MühendisliğiAfyon Kocatepe ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BARIŞ GÖKÇE
- Human factor based advanced driver-assistance system (ADAS) design for electric vehicle
Elektrikli araç için insan faktörü tabanlı gelişmiş sürücü yardım sistemi (ADAS) tasarımı
DAĞHAN DOĞAN
Doktora
İngilizce
2022
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA