Geri Dön

Elde taşınabilir bir gömülü sistem üzerinde kapalı alan konum tahmin yöntemlerinin gerçeklenmesi ve karşılaştırılması

Implementation and comparison of indoor location estimation methods on a handheld embedded system

PDF İndir

  1. Tez No: 486602
  2. Yazar: OZAN VAHİT ALTINPINAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 99

Özet

Günümüzde küresel konum belirleme sistemleri (GNSS) kişi veya araçların konumunu çok yüksek doğrulukta tahmin edebilmektedir. Ancak bazı çevre koşullarının yarattığı problemlerden dolayı uydu sinyallerinin tam alınamaması veya tamamen kesilmesi gibi durumlarla karşılaşılmaktadır. Karşılaşılan bu problemleri çözmek için son zamanlarda kişisel navigasyon sistemleri (PNS) üzerine çalışmalar artmıştır. Kişisel navigasyon sistemleri, uzun mesafelerde konum hatalarının birikimli olarak artmasından dolayı GNSS gibi çok yüksek doğrulukta konum tahmini yapamadığı için ancak bu tür sistemler tamamlayıcı sistem olarak kullanılabilir. Kişisel konum tahmin araçları, dünyanın coğrafi özelliklerine ve koordinat sistemine bağlı kalmadan kendi üzerindeki algılayıcı biriminden topladığı veriler ile konum tahmini yapmaktadır. Bu algılayıcılar atalet ölçüm birimi (IMU) adı altında toplanmıştır ve genelde 3-eksen ivme ölçer, 3-eksen dönü ölçer ve 3-eksen manyetometreden oluşmaktadır. Mikro-elektro-mekanik-sistem (MEMS) teknolojisinin gelişmesiyle birlikte bu algılayıcılar mikrometre boyutlarına kadar küçültülmüş ve elektronik devreler ile entegrasyonu kolaylaşmıştır. Boyutlarının bu kadar küçük olmasıyla güç tüketimleri çok asgari düzeye çekilmiş ve maliyeti de azalmıştır. Bu çok önemli avantajların yanında birtakım dezavantajlar da bulunmaktadır. Bunlardan en önemlisi algılayıcının küçülmesiyle beraber ölçüm hatalarının ve elektriksel gürültülerinin de artmasıdır. Bu çalışmada hem günlük yaşamda kullanılması kolay hem de algılayıcıların hatalı ölçümlerini ve elektriksel gürültülerini giderecek ve mümkün olduğunca doğru konum tahmini yapacak bir cihaz tasarlanması amaçlanmıştır. Bununla ilgili araştırmalar incelendiğinde vücudun farklı bölgelerine konumlandırılmış kişisel konum tahmin cihazlarının yapıldığı görülmüştür. Bunlar içinde en uygun olanlarından biri de elde taşınabilir cihazlardır. Bu çalışmada elde taşınabilen bir cihaz yapılmış ve karşılaşılan sorunları çözmek için çeşitli algoritmalar önerilmiştir. Öncelikle yönelim tahmini için Madgwick Algoritması kullanılmış ve bu algoritmayla hesaplanan yönelim sonuçları verilmiştir. Diğer bölümde, yürüme esnasında yönelim açısı üzerinde mekanik ve elektriksel gürültülerin Kalman ve Butterworth filtresiyle giderilmeye çalışılması anlatılmış, gene yürüme esnasında el sapmalarından dolayı meydana gelen hataları gidermek için de bir algoritma önerilmiştir. Son olarak adım tespiti için literatürde kullanılan iki filtre karşılaştırılmış ve bunlardan en iyisi seçilmiş, adım uzunluğu tahmini içinse farklı adım hızlarında bile güzel tahminler yapabilen uyarlamalı adım uzunluğu tahmin algoritması kullanılmıştır. Tüm bu algoritmalar birleştirilerek konum tahmini yapılmıştır. Konum tahmini için üç farklı deney parkurunda üç farklı algoritma denenmiş ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Önce sadece Madgwick Algoritması kullanılmış, sonra Madgwick+Koşullu Yönelim Algoritması kullanılmış son olarak da Madgwick+Kalman+Koşullu Yönelim Algoritması kullanılmıştır. En iyi yöntemin Madgwick+Kalman+Koşullu Yönelim algoritması olduğu görülmüş ve tasarlanan cihazda bu algoritma kullanılmıştır. Üç farklı parkurda kullanılan bu algoritmanın performansı ise dikdörtgen parkurda %1.94 mesafe hatası ve % 0.364 konum sapması, labirent parkurda % 0.42 mesafe hatası ve % 0.34 konum sapması ve son olarak 45°'lik zikzak parkurda % 0.331 mesafe hatası ile % 2.017 konum sapması şeklinde gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Nowadays, Global Navigation Satellite Systems, which is called GNSS, has estimated the location of the person or vehicle with high accuracy. However, not exactly receiving of satallite signals or interruption of them has been observerd due to some disturbances. The studies about Personal Navigation Systems, which is called PNS, has recently been increasing to overcome these problems. Since the error of positioning increases cumulatively, PNS can not make accurately dead reckoninig whereas GNSS can do. Therefore, PNS can be used as complementary system. PNS devices can perform the estimation of the position of an object via detecting unit gathering data without depennding on geographical features and coordinate system of the world. This detecting unit is an electronic device and called Inertial Measurement Unit (IMU) consisting of three axis accelerometer, three axis gyroscope and three axis magnetometer. The integration of the electronic devices whose the sizes are reduced in micrometer into detecting device has been facilitated thanks to development of the technology of the micro electro mechanical sensor, which is called MEMS. Power consumption and cost of them decreases due to very small size of detecting unit. However, there are some disadvanteges. Measurement errors and electrical noise due to small size are the most disadvanteges. In this study, a device that can perform the position of an object as accurate as possible, overcome measurement errors and electircal noise of them, be easy to use in daily life and was designed. Different types of personal position estimating devices that can be placed on different location of human body are observed when researching recent studies about it. The most suitable and useful device among them is the one that can be handheld. Therefore, handheld devices are produced and various algorthims are used to solve the issues. Firstly, estimation of orientation was performed. There are Extended Kalman Filter, Linear Kalman Filter, Particle Filter and Madgwick Algorithm among algorithms estimating orientation in literature. In this study, it is proved that Madgwick Algorithm is better than Kalman Filters and Madgwick Algorithm was used. The estimation of orientation was performed by using quaternion after collecting data from 3 axis gyroscope, accelerometer and magnetometer. Secondly, it was explained how to mechanical and electrical noises on orientation angle during walking can be eliminated by using Kalman and Butterworth Filter.In this section, Kalman Filter and Butterworth filter were compared and it was showed that Kalman Filter was better than Butterworth filter because Kalman Filter could both estimate the next state vecor and filter the noises with noise variance. In addition to this section, an algorithm was proposed to prevent the error due to the hand deviation during walking. This algorithm is thought for labyrinth or corridor tracks. It is aimed that if the deviation angle is less than 5°, it will be round off the closest predefined eight special angles which are 0°, 45°, 90°, 135°, 180°, 225°, 270° and 315°. Finally, step detection and step length estimation algorithms were implemented. Several methods were proposed for step detection and an algorithm which detects the step by determining the maximum, minimum and zero points of 3 axis acceleration norm was used. Two filtersfrom literature, used for filtering the noises loaded on acceleration norm, were compared and best one was chosen. These filters are eight-step moving average filter and fourth-order low pass Butterworth filter with 2.5 Hz cut- off frequency. The next section is step length estimation after step detection. The most widely used method for step length estimation is the method proposed by Weinberg.In this method, since the step length coefficient is constant, it gives wrong results when walking in different step speeds. Adaptive step length estimation algorithms are studied in order to estimate step lengths at high accuracy in different step speeds and step lengths. Ho et al. also proposed a method of adaptively calculating the step length coefficient for handheld devices. In our work, this method was used to estimate the step length. A system was designed to implement the indoor location algorithms which were used in our work. This system consists of two units.The first one is the receiver unit and the other is the transmitter unit. The receiver unit provides the location mapping by sending the data to the laptop. This unit consists of an Arduino Uno card and a NRF24L01 2.4 GHz transreceiver.The data received by the receiving unit is sent to the laptop with serial communication at 115200 kb/s baud rate. The transmitting unit is the handheld device itself.This device sends the positioning data to the receiver after performing position estimation using the raw acceleration, angular velocity and magnetic field data from the intelligent IMU sensor. An intelligent LCDto display information , an intelligent IMU sensor, a NRF24L01 2.4 GHz transreceiver, and an Arduino Due card are on the transmitter unit. These raw datas from IMU sensor were processed with indoor location algorithms , the results are displayed on the LCD and they are sent to the receiver unit by Arduino Due, which has 32 bit Arm Cortex-M3 processor. After the system was designed, three different algorithms were tested at three different test fields and results were compared. Firstly, Madgwick Algorithm was used. Secondly, Madgwick+Conditional Orientation Algorithm was used. Lastly, Madgwick+Kalman+Conditional Orientation Algorithm was used. It was observed that best method is the algorithm combined with Madgwick, Kalman and Conditional Orientation algorithms. The performances of the algorithm combined with Madgwick, Kalman and Conditional Orientation algorithms used in three different test filed are %1.94 of distance error and % 0.364 of position deviation in rectengular test field, % 0.42 of distance error and % 0.34 of position deviation in labyrinthian test filed, % 0.331 distance error and % 2.017 position deviation in 45° inclined zig-zag test field. Recommendations that can be given from this work are that the preferred handheld position estimation devices due to the ease of use are more suitable if not used at the trajectories whose rotation angle is continuously changing. These trajectories cause the error accumulation. In addition, since the Kalman Filter runs slowly on the designed system, it must be designed specifically for applications where the orientation estimation needs to be calculated very quickly. Lastly, The hand should be released so that the handheld device can accelerate freely.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    808589

    Particle detection and signal analysis in nanopores

    Nanogözeneklerde parçacık algılama ve sinyal analizi

    DÜRDANE YILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Biyokimyaİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Nanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ DİNLER

    DOÇ. DR. KAAN KEÇECİ

  2. Tez No

    837073

    Differential flatness-based fuzzy controller design for aggressive maneuvering of quadcopters

    Çok rotorlu hava araçlarının agresif manevra kontrolü için diferansiyel düzlük tabanlı bulanık kontrolör tasarımı

    ÇAĞRI GÜZAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  3. Tez No

    363654

    Implementation of KNN, MLP, PCA algorithms on cortex-M4 based embedded system for enose application

    Elektronik burun uygulaması için MLP, PCA ve KNN algoritmalarının cortex M4 tabanlı bir gömülü sistem üzerinde gerçeklemeleri

    LEILA GHORBANI CHONGHORALOUY YEKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN

  4. Tez No

    891274

    Görme alanı testi sistem tasarımı

    System design for visual field testing

    AESHAH BASIM YOUNUS AL-BAYATI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyomühendislikKarabük Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET REŞİT KAVSAOĞLU

  5. Tez No

    377200

    FPGA ile özel amaçlı bir giriş/çıkış kartı emülatörü

    A special purpose input/output card emulator by using FPGA

    SEZEN BAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAYRİYE KORKMAZ

Geri Dön