Multisensor fusion of MEMS accelerometers for measurement accuracy improvement
Çözünürlüklerini arttırmak için MEMS ivme ölçerlerine çoklu sensör füzyonu uygulanması
- Tez No: 223561
- Danışmanlar: DOÇ.DR. METİN GÖKAŞAN, DOÇ.DR. SETA BOĞOSYAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Makine Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Electrical and Electronics Engineering, Mechanical Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Çoklu sensör, MEMS, ivme sensörü, sensör füzyonu, Kalman Filtresi, Multisensors, MEMS, accelerometers, sensor fusion, Kalman Filters
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
Bu çalışmada tek kırmık üzerine konmuş çoklu mikro büyüklükteki ivmeölçer bilgilerinin çıkışına etkiyen mekanik kaynaklı Brownian gürültünün etkisini azaltan uyarlamalı filtre tabanlı sensör füzyonu tasarlanmıştır. Bu amaçla bir Kalman Filtre tabnlı sensör füzyonu algoritması geliştirilmiş ve simüle edilmiştir. Sonuçlar sadece füzyon olmayan durumla değil aynı zamanda yine simüle edilmiş bir LMS tabanlı sesnsör füzyonu algoritmasının çıkışları ile de karşılaştırılmıştır. Sonuçlar Kalman Filtre tabanlı sesnsör füzyonunun diğer tekniklere olan üstünlüğünü tek kırmık üzerine konmuş çoklu mikro büyüklükteki ivmeölçerler için göstermektedir. Ayrıca tez aynı zamanda tek kırmık üzerinde birden fazla sensör yerleştirmenin yararını göstermektedir ki bu ileri de piyasada bu çesit yapıları görebileeğimizi gösterir.
Özet (Çeviri)
In this study, an adaptive filter based multisensor fusion system is designed to reduce the effect of mechanical Brownian noise in the output value of multiple MEM accelerometers on a single die system. To this aim, a Kalman Filter (KF) based sensor fusion algorithm is developed and simulated. The results are evaluated with respect to the case with no fusion process as well as with Least Mean Squares (LMS) based sensor fusion algorithms, also simulated for comparison. The results demonstrate the superiority of KFs in comparison to other techniques for the sensor fusion of multiple MEM accelerometers on single die system. More over this thype of in single die multiple sensor technique may be seen in the future at the market.
Benzer Tezler
- Çoklu sensör veri füzyonunda minimal temsil yaklaşımı ile çevre algılama
A Minimal representation approach in multisensor data fusion for environment identification
GÜLNUR PARLAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Çok algılayıcılı sistemlerde veri birleştirmesi için algoritma geliştirilmesi
Development of data fusion algorithm for multisensored-systems
YUSUF SÖNMEZ
Doktora
Türkçe
2008
Bilim ve TeknolojiGazi ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. ALİ AKÇAYOL
PROF. DR. ÇETİN ELMAS
- Multisensor aided INS/GPS integration for an UGV
İnsansız kara aracı için çoklu algılayıcı yardımlı ANS/GKS entegrasyonu
ZİYA ERCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN GÖKAŞAN
- Çoklu veri füzyonu tabanlı iç ortam konumlandırma ve takip sistemi tasarımı
Multi sensor fusion based indoor localization and tracking system design
SERTAÇ BUĞRA KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ ZİYA ALKAR
- Multi-sensor lane tracking and lane departure warning system design
Çok-sensörlü şerit takip ve şeritten ayrılma uyarı sistemi tasarımı
BARIŞ ÖZCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ