Geri Dön

Deterministic and stochastic error modeling of inertial sensors and magnetometers

Eylemsizlik duyucularının ve manyetometrelerin deterministik ve stokastik hata modellemesi

  1. Tez No: 313519
  2. Yazar: GÖRKEM SEÇER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BİLLUR BARSHAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Inertial sensors, deterministic error modeling, stochastic error modeling, in-field calibration, Levenberg-Marquardt algorithm, particle swarm optimization, gradient-ascent optimization, Allan variance, maximum likelihood estimation
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 129

Özet

Bu tezde orta performanslı ve düşük maliyetli, yaygın kullanımdaki iki eylemsizlikduyucu unitesinin deterministik ve stokastik hata modellemesi ele alınmıştır.Her bir ünite, üç boyutta ölçüm alabilen bir ivmeolçer, bir donüolçer vebir manyetometre içermektedir. Tezin ilk bölümünde, bir uçuş hareketsimülatorü üzerinde kontrollü deneyler sonucunda elde edilen veriler kullanılarakünitelerin deterministik hata modellenmesi ve kalibrasyonu gerçekleştirilmiştir.Ivmeölçerler için klasik hata modelleri ve parametre kestirim yontemleri kullanılmıştır. Dönüölçerlerin hata model parametrelerinin kestirimi için yeni biryontem önerilmiştir. Bu yeni yöntem, donüolçerlerin klasik yontemlerle kalibrasyonundakullanılan açısal hız kontrol cihazlarına olan gereksinimi ortadankaldırmıştır. Manyetometreler için ise gimballi sistemlerde bulunan açısal pozisyonabağlı olarak değişen bozucu manyetik etkileri de içeren yeni bir modelone sürülerek kalibrasyon hataları azaltılmıştır. Sensorlerin kalibrasyonu içinmodel tabanlı Levenberg-Marquardt ve modelden bağımsız evrimsel eniyileme algoritmaları kullanılmıştır. Tezin ikinci kısmında, eylemsizlik duyucu ünitelerininstokastik modellemesi yapılmıştır. Duyucu olçümlerinin içerdiği baskın gürültütipleri belirlendikten sonra, bu gürültülere ilişkin model parametreleri en büyükolabilirlik kestirimi yontemiyle kestirilmiştir. Ölçümlerin olabilirlik fonksiyonunuen büyükleyen stokastik model parametrelerinin kestirimi için evrimselve gradyan-tabanlı eniyileme algoritmaları kullanılmıştır. Bu algoritmalar,parçacık sürü optimizasyonu ve artan gradyan optimizasyonudur. Önerilen algoritmanın başarımı deneylerle kanıtlanmış ve sonuçlar klasik Allan değişintiyontemi ile karşılaştırılmıştır. Buna gore, onerilen yontemler aracılığıyla dahakısa süreli deney verileri kulanılarak daha yüksek doğruluklu kestirimler eldeedildiği gozlenmiştir. Sonuç olarak, iki ünite tekrar edilebilirlik, olçümlerdekigürültü miktarı ve yongüdüm başarımı açısından karşılaştırılmıştır.Anahtar sozcükler : Eylemsizlik duyucu üniteleri, deterministik hata modellemesi,stokastik hata modellemesi, kullanım sırasında hata kalibrasyonu, Levenberg-Marquardt algoritması, parçacık sürü optimizasyonu, artan gradyan optimizasyonu,Allan varyans, en büyük olabilirlik kestirimi.

Özet (Çeviri)

This thesis focuses on the deterministic and stochastic modeling and model parameterestimation of two commonly employed inertial measurement units. Eachunit comprises a tri-axial accelerometer, a tri-axial gyroscope, and a tri-axialmagnetometer. In the first part of the thesis, deterministic modeling and calibrationof the units are performed, based on real test data acquired from a ightmotion simulator. The deterministic modeling and identification of accelerometersis performed based on a traditional model. A novel technique is proposed forthe deterministic modeling of the gyroscopes, relaxing the test bed requirementand enabling their in-use calibration. This is followed by the presentation of anew sensor measurement model for magnetometers that improves the calibrationerror by modeling the orientation-dependent magnetic disturbances in a gimbaledangular position control machine. Model-based Levenberg-Marquardt and modelfreeevolutionary optimization algorithms are adopted to estimate the calibrationparameters of sensors. In the second part of the thesis, stochastic error modelingof the two inertial sensor units is addressed. Maximum likelihood estimationis employed for estimating the parameters of the different noise components ofthe sensors, after the dominant noise components are identified. Evolutionaryand gradient-based optimization algorithms are implemented to maximize thelikelihood function, namely particle swarm optimization and gradient-ascent optimization.The performance of the proposed algorithm is verified through experimentsand the results are compared to the classical Allan variance technique.The results obtained with the proposed approach have higher accuracy and requirea smaller sample data size, resulting in calibration experiments of shorterduration. Finally, the two sensor units are compared in terms of repeatability,present measurement noise, and unaided navigation performance.

Benzer Tezler

  1. Ataletsel sensör parametrelerinin navigasyon başarımına etkilerinin incelenmesi

    An investigation of inertial sensors parameters on navigation performance

    GÖKHAN ALKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP SABRİ ÖZKAZANÇ

  2. Acil durumlarda yaya tahliyesi için grup davranışı içeren sosyal kuvvet modeli önerisi

    Proposal of social force model including group behaviour for pedestrian evacuation in emergency situations

    YAKUP TURGUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. CAFER ERHAN BOZDAĞ

  3. Orta enlem iyonküresi için rassal alan modeli geliştirilmesi

    Development of random field model for midlatitude ionosphere

    OZAN KÖROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEZA ARIKAN

  4. Nonlinear data modeling methods for multidimensional signal analysis

    Çok boyutlu i̇şaretlerin analizi için doğrusal olmayan veri modelleme yöntemleri

    MEHMET FİDAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnadolu Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER NEZİH GEREK

  5. Signal and detector randomization for multiuser and multichannel communication systems

    Çok kullanıcılı ve çok kanallı haberleşme sistemleri için sinyal ve sezici rastgeleleştirme

    MEHMET EMİN TUTAY