Geri Dön

Uçak üzeri eş zamanlı konumlama ve haritalama (EZKH)'da artırılmış tutarlılık için gözlenebilirlik kısıtlı kalman filtreleri

The observability constraints of kalman filter for increasing consistency in airborne simultaneous localization and mapping (A-SLAM)

PDF İndir

  1. Tez No: 335003
  2. Yazar: ABDULLAH ERSAN OĞUZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hava Harp Okulu Komutanlığı
  10. Enstitü: Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 149

Özet

İnsansız Hava Araçları, kullanım ve geliştirilme amaçlarına uygun olarak verilen görevin tamamını veya bir bölümünü kendi kendine yani otonom olarak yapması beklenen hava araçlarıdır. Bu isteği karşılayabilmenin yani güvenli bir şekilde otonom seyrüsefer yapabilmenin ön koşulu ise hava aracının konumunun doğru şekilde bilinmesidir. Günümüzde konum belirlemenin en bilinen yöntemi Küresel Uydu Yönbulum Sistemlerinin kullanımıdır. Ancak Küresel Uydu Yönbulum Sistemlerinin olmadığı veya erişelemediği ortamlarda güvenli konum belirlemek araştırmacılar için zor ve önemli bir konu olarak ortaya çıkmaktadır. Küresel Uydu Yönbulum Sistemlerinin olmadığı ortamlarda konum belirlenmesi için pek çok yöntem ortaya çıkmaktadır, bunlardan en önemlisi, ne hava aracı konumunun ne de serüsefer yapılan bölgenin haritasının da bilenmemesi durumunda çözüm olarak karşımıza çıkan Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalamadır.Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalama robotik alanında önemli bir araştırma konusu olarak uzun yıllardır çekiciliğini korumakta ve kara araçları üzerinde yapılan uygulamalar ve çalışmalar yoğun olarak devam etmektedir. Lineer olmayan sistemlerde Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalama yapmak için Genişletilmiş Kalman Filtresi ve Dağılımlı Kalman Filtresi kullanılmaktadır. Bu çalışmada her iki tip kalman filtresi yapısının hava araçları için uygulamalarının yapılması ve uygulanması amaçlanmıştır. Bu çalışma ile üç katkı hedeflenmiştir;İlk olarak, altı serbestlik dereceli hava aracının kinematik modeli kullanılarak Genişletitmiş Kalman Filtresi tabanlı Uçak üzeri Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalama yapısı oluşturulmuş, benzetimleri yapılmış ve filtre tutarlılığı analiz edilmiştir.İkinci olarak Tutarlılığı Artırılmış Genişletilmiş Kalman Filtresi tabanlı Uçak üzeri Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalama yapısı tanımlanarak benzetimleri yapılmış ve sonuçları standart Genişletilmiş Kalman Filtre yapısıyla karşılaştırılarak yorumlanmıştır.Son olarak Dağılımlı Kalman Filtresi tabanlı Uçak üzeri Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalama yapısı oluşturulmuş, benzetimleri yapılmış, Genişletilmiş Kalman Filtresi tabanlı Uçak üzeri Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalama sonuçları ile karşılaştırılmıştır.Yapılan çalışma ile hava araçlarında güvenilir olarak seyrüsefer yapılması için ihtiyaç duyulan konum belirlenmesi ihtiyacının küresel uydu yönbulum sistemlerinden bağımsız gerçekleştirilmesi hedeflenmiş. Tüm seyrüsefer boyunca güvenilir konum belirlenmesi için önemli olan filtre tutarlılığının artırılması için öneriler getirilmiştir.

Özet (Çeviri)

UAVs are expected to perform all or part of its mission as autonomous in accordance with predefined at the manufacture objectives and prerequest of safe autonomous navigation is to detect the UAV location precisely. Nowadays the most common method for location detection is the use of Global Navigation Satellite Systems (GNSS). Howewer but it is a challenge for researchers to determine location in GNSS denied enviroments. Although new methods are emerging continuously, the most notably one is Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), which is a good solution when both UAVs position and region map are not known.SLAM has been a popular research topic in the field of robotic for many years and its applications on land vehicle are still going on intensively. In this study, two different Kalman Filter structures that are used for nonlinear systems, namely Extended Kalman Filter (EKF) and Unscented Kalman Filter (UKF).SLAM is relatively easy to implement in robotics compared to air vehicles. Since robots or land vehicles move at low-speeds in 2D area, necessary mathematical model should be developed in two dimension in contrast to UAVs which are faster vehicles and need more complex mathematical models. Although the UAV case complicates SLAM problem a bit more, existing UAV applications are usually conducted at fixed range altitude and in a bounded area.The general structure of EKF-based SLAM is;a)Determination of the location of landmark?s relative to UAV position,b)Calculation of UAVs next position by system dynamics and landmark?s,c)Determination of the new landmark?s location,d)Correction of UAVs position and landmark?s locationAll these processes are in Kalman Filter prediction and update steps. Howewer calculations could be performed by linearization of system with Jacobian matrices since Kalman Filter is only applied to linear systems.In this study, a reliable method of determination of UAV position, called A-SLAM filter, is proposed and investigated. In Chapter 2, used coordinate systems, the UAV kinematic model, sensor models and simulation scenarios are described. The kinematic model is created by using the A-SLAM filter and implemented as EKF-based A-SLAM in Chapter 3. EKF based A-SLAM filter is applied by using scenarios specified for camera and SAR observation sensors and the results states that more reliability in the sensor brings less estimation error of A-SLAM filter.EKF-based A-SLAM filter inconsistency has been analyzed for the first time in the literature with this study. Filter inconsistency with its symptoms is put forwarded and its causes are investigated in Chapter 4. Observability of EKF based A-SLAM structure is analyzed to examine of inconsistency reasons and it is stated that unobservable subspaces and derivatives error arising from Jacobian matrices used for linearization can be a source of inconsistency in Chapter 5.Jacobian matrices are optimized to increased consistency of EKF-based A-SLAM by Lagrange polynomials to minimize error in derivatives. Thus Increased Consistency EKF (IC EKF) based A-SLAM for UAV is defined for the first time. The results in Chapter 6 refer that the error of IC EKF based A-SLAM is 30% less than standart EKF based A-SLAM.Nonderivative method can be propose another error elimination approach according to the results So as the Kalman filter which does not require the derivation, UKF based A-SLAM is defined for the first time and performance of the novel Kalman filter is compared with standard EKF based A-SLAM in Chapter 7.Results refer that IC EKF based A-SLAM filter could be used instead ands UKF based A-SLAM has no posterior feature over EKF based A-SLAM and EKF based A-SLAM structure has less error in position estimation in terms of simulation results since reliability of standard EKF based A-SLAM is low for long-term navigation because of its inconsistent structure.As a result of in this study1) EKF based A-SLAM filter observability and consistency analysis is performed in Chapter 4 and 5,2) Methods to increase EKF based A-SLAM filter consistency is put forwarded and IC EKF based A-SLAM is defined in Chapter 6,3) UKF based A-SLAM filter implementation and comparison with EKF based A-SLAM is performed in Chapter 7.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    613291

    Comparison of satellite positioning techniques on unmanned aerial vehicle based photogrammetry

    İnsansız hava aracı ile fotogrametride uydu konumlama tekniklerinin karşılaştırılması

    ERSİN TURAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİHTER EROL

  2. Tez No

    557855

    Alternative navigation methods: Fusion of optical flow and visual-inertial pose estimation using EKF

    Alternatif navigasyon metotları: EKF kullanılarak, poz tahmini için optik akışı ile görsel ataletliyi füzyon etmektedir

    ABDEL SALAM BAWARSHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE KOYUNCU

  3. Tez No

    866232

    Aerodynamic shape optimization of the DLR-F6 wing by using openfoam as CFD solver integrated with rsm

    DLR-F6 uçak kanadının RSM yöntemiyle entegre bir sekilde had çözücüsü olarak openfoam kullanılarak aerodinamik sekil optimizasyonu

    HALİL BULUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERTAÇ ÇADIRCI

  4. Tez No

    463597

    Optimization of types, numbers and locations of sensors and actuators used in modal analysis of aircraft structures using genetic algorithm

    Uçak yapılarının modal analizlerinde kullanılacak algılayıcı ve uyarıcıların tip, adet ve konumlarının genetik algoritma ile optimizasyonu

    NIMA PEDRAMASL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Havacılık MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELİN ŞAHİN

    DOÇ. DR. ERDEM ACAR

  5. Tez No

    160003

    Sivil havacılık sektöründeki küçük işletmeler için filo atama ve tayfa eşleştirme modellerinin birleştirilerek uygulanması

    Application of integrated crew pairing and fleet assignment models for small airlines in a aviation sector

    ÇİĞDEM ŞENÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    İşletmeHacettepe Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYDIN ULUCAN

Geri Dön