Geri Dön

Indoor distance based positioning by using metrics of standard communication technologies

Standart iletişim teknolojileri metrikleri kullanılarak iç mekan mesafe tabanlı konumlama

  1. Tez No: 459204
  2. Yazar: TÜRKER TÜRKORAL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÖZGÜR TAMER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 109

Özet

Son yıllarda, kapalı alan konumlandırma problemi çalışmak için oldukça sık tercih edilen bir konu olmuştur. Bu tezde, kapalı bir mekanda 4 üyeli bir robot takımı için kablosuz haberleşme metriklerini temel alan bir pozisyon belirleme sistemi sunulmuş ve gerçekleştirilmiştir. Üyeler arasındaki mesafelerin alıcıya gelen sinyal şiddeti ölçümleri ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Tahmin edilen mesafelerin kullanılmasıyla, üyelerin göreli konumları başlangıç koşulsuz pozisyon belirleme algoritması ile belirlenmiştir. Bu tezde, tercih edilen kablosuz haberleşme metriği, Alınan İşaret Şiddet Göstergesi'nin (RSSI) yanı sıra diğer metrikler, Varış Süre Farkı (TDoA), Varış Süresi (ToA) ve İki Yönlü Varış Süresi (Two-Way ToA) de incelenmiştir. Seçilen donanım ile, kısa mesafe düşük maliyetli kapalı alan pozisyon belirleme sisteminin gerçekleştirilebilmesi için zaman temelli metriklerin yerine RSSI metriğinin kullanılması düşünülmüştür. RSSI ölçümleri, 4 üye dizilimi ve 2 farklı ortam için birden fazla kez kaydedilmiştir. Bu kayıtlar kullanılarak üyeler arasındaki mesafeler tahmin edilmiştir. 4 üye için 6 farklı mesafe değeri, ITU Kapalı Alan Mesafe Kayıp Modeli, İki Işınlı Yerden Yansımalı Mesafe Kayıp Modeli ve Deneysel Olarak Türetilmiş İşaret Şiddeti Mesafe Alaka (EDR) Modeli ile olmak üzere 3 farklı Alınan İşaret Şiddeti (RSS) temelli mesafe kestirim yöntemi kullanılarak tahmin edilmiştir. Mesafe kestirimleri, Başlangıç Koşulsuz İç Mekan Pozisyon Belirleme algoritmasında, yani NOIP'te kullanılmak üzere, 4 üye, 3 mesafe kestirim yöntemi ve 2 ortam için yapılmıştır. Sunulan pozisyon belirleme algoritması, NOIP, başlangıç koşuluna ihtiyaç duymayan üçgenleme temelli bir pozisyon belirleme algoritmasıdır. Üyelerin pozisyon tahminleri, spesifik donanım ve ortam seçimleri ile 4 farklı üye dizilimi için sunulmuştur. Sistemin kullanılabilirliği tartışılmış, kalitesini, verimliliğini ve geçerliliğini arttırmak için bazı ek bilgiler sağlanmıştır.

Özet (Çeviri)

In recent years, indoor localization problem is a highly preferred topic to study. In this thesis, a positioning system based on wireless communication metrics is proposed and implemented for a 4 client robotic team in an indoor environment. It is aimed to estimate the distances between the clients by using the received signal strength measurements. By using the estimated distances, the relative positions of the clients are identified by the proposed no initial indoor positioning algorithm. In this thesis, besides the preferred wireless communication metric, Received Signal Strength Indicator (RSSI), the other metrics, Time Difference of Arrival (TDoA), Time of Arrival (ToA) and Two-Way ToA are also examined. With the selected hardware it is considered to use RSSI instead of time based metrics in order to implement a short range low cost indoor positioning system. The RSSI measurements are recorded more than once for two different indoor environments and four different client layouts. By using those recordings the distances between the clients are estimated. For 4 clients, 6 different distance values are estimated by using 3 different Received Signal Strength (RSS) based distance estimation methods namely International Telecommunication Union (ITU) Indoor Path Loss Model, Two-Ray Ground Reflected Path Loss Model and the Experimentally Derived Signal Strength Distance Relation (EDR) Model. The distance estimations for 4 clients, 3 distance estimation methods and two environments are recorded to be used in No Initial Indoor Positioning algorithm, the NOIP. The proposed positioning algorithm, the NOIP, is a triangulation based positioning algorithm that needs no initial conditions. The position estimations of the clients for all the client layouts are presented for the specific hardware and environment selection. The usability of the system is discussed and some additional information is provided to improve the quality, efficiency and availability of the system.

Benzer Tezler

  1. Improving indoor positioning system by using wi-fi fingerprint with machine learning methods

    Wi-fi parmak izi kullanarak kapalı konumlandırma sisteminin makine öğrenmesi yöntemleri ile geliştirilmesi

    YADGAR AHMED HASSAN HASSAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSiirt Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YILMAZ KAYA

  2. Üç boyutlu (3B) coğrafi bilgi sistemleri kapsamında iç mekânlara yönelik RFID tabanlı konum belirleme sistemi tasarımı

    RFID-based indoor positioning system design within the scope of three dimensional (3D) geographic information systems

    EMRULLAH DEMİRAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL RAKIP KARAŞ

  3. Kapalı mekân konum belirlemede mesafe tabanlı yeni bir yöntem önerisi ve doğruluk analizi

    An accuracy analysis of a proposed distance-based method for indoor positioning

    VELİ İLÇİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VAHAP ENGİN GÜLAL

  4. The design and application of an UWB-based indoor positioning system

    Ultra geniş bant temelli (UWB) kapalı alan konumlama sistemi tasarımı ve uygulaması

    TURAN CAN ARTUNÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN

  5. İç mekanlarda zemin yol modeli üzerinde derin öğrenme ile otonom araçların rota takibi

    Route tracking of autonomous vehicles with deep learning on the floor path model in indoor areas

    MUSTAFA ERGİNLİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM ÇİL