Geri Dön

Infrastructure independent pedestrian localization using dead reckoning and particle filter

Parakete seyri hesabı ve parçacık filtresi ile altyapısız yaya konum belirleme

PDF İndir

  1. Tez No: 505160
  2. Yazar: MEHMET ENES CAVLI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  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: 111

Özet

Navigasyon kelimesi genellikle acık alanda, uydular vasıtasıyla konumlama yapılmasıyla sağlanan işlemi tanımlamak için kullanılsa da, son dönemlerde özellikle akıllı telefonların hızlı yayılışı nedeniyle iç̧ mekanlarda da özellikle konum bazlı servislerin gittikçe popüler olması nedeniyle sık sık dile getirilen bir konu haline geldi. Özellikle açık alanlarda hayatın önemli bir parçası olan GNSS bazlı navigasyon, yapılardan yapılara konum takibi ve yönlendirme için kullanılsa da teknik kısıtlardan dolayı iç mekanlarda kullanılamaması nedeniyle konuyla ilgili çözüm olabilecek yaygın teknolojilerin araştırılması ve geliştirilmesi hız kazandı. Mevcut durumda birçok kapalı alan konum takibi yöntemi olsa da genel kabul gören, yaygın kullanımlı bir teknoloji bulunmamaktadır. Büyük akıllı telefon geliştiricilerinin bu konuda bir standardı benimsememesi ile birlikte iç mekanlarda konum takibi konusundaki endüstri ihtiyaçlarının çeşitliliği de böyle tek bir yaygın teknolojinin benimsenmesini zorlaştırmaktadır. Süregelen geliştirme sürecinin de tamamlanması ve hareketli bir araştırma konusu olması nedeniyle mevcut çözümler iyileşmekte ve yeni teknolojiler de doğmaktadır. Burada konu yayaların konum belirlenmesi olduğundan bununla ilgili teknikler incelenecektir. Yaya konum takibinde, işleme bakış açısından farklı yaklaşımlar tanımlanabilir. Mutlak konum belirleme ve göreceli konum belirleme iki ana ayrımdır. Kapalı alanlarda zorlayıcı şartları aşmak amacı ile genellikle tek bir yöntem yerine farklı yöntemlerin kombinasyonları kullanılarak sistem doğruluğu arttırılmaktadır. Mutlak konum belirleme teknolojilerinden en bilinen örnekler WiFi, Bluetooth ve RFID'dir. Bunlar da kendi aralarında birlikte görev alabildikleri gibi bu konuda, açık alanlarda konum takibinde de olduğu gibi, göreceli takip yöntemleri yardımcı rolü üslenmektedir. Göreceli konum belirleme, önceki durumu ve değişen şartları izleyip ölçümleyerek sonraki durumu hesaplama temeline dayanır ve en bilineni parakete seyri hesabıdır. Yaya parakete seyri hesabı bizim örneğimizde çevrimdışı gerçekleşen bir dizi işlem ile konum belirlemeyi açıklamaktadır. Bunlar, sensorlerden toplan atalete dayalı verilerin işlenmesi ile kurulmuş 3 aşamaya tekabül eder: Adım algılama, adım uzunluğu belirleme ve yön belirleme. Adım algılama, ivmeölçer sensoründen alınan ivme bilgisinin genliğinin yerçekimi değeri referans alınarak artı ve eksi yönlerdeki hareketinin gözlemlenmesi ile yapılır. Adım, sürecimizin döngü tetikleyicisi olup, tüm işlemler adımlar arasında döngü şeklinde gerçekleşmektedir. Adım uzunluğu bulma ise bir tahmin işlemidir. Farklı insanların adım uzunluğu farklı olduğu gibi aynı kişinin de adım uzunlukları büyük değişkenlikler gösterir. Bu bağlamda, çalışma içerisinde adım uzunluğunun, adım sıklığı, yani frekansı ile doğrusal bir ilişkisi olduğu gösterilmiş ve bu şekilde işleme alınmıştır. Yön belirleme, yaya parakete seyri hesabının son bileşenidir. Jiroskop, ivmeölçer ve manyetometre rotasyon bilgisi çıkarımında xxiii kullanılmakla birlikte bizim çalışmamızda Jiroskopa dayalı bir yön belirleme yöntemi izlenmiştir. MEMS teknolojisi mikro-elektronik ve mekanik bilimlerinin güçlerini birleştirmesiyle minyatür boyutlarda atalete dayalı verileri ölçen sensorleri mümkün kılmakla birlikte, bir dizi sensor hatası da bu boyutsal küçülme ile birlikte gürültü ve meyil hataları olarak sisteme yansımaktadır. Göreceli konum belirleme ardışık işlemlere dayalı bir süreç olduğundan bu sensorlerden kaynaklı hataların da birikimli olarak artmasına neden olmaktadır ve bu konudaki en zorlayıcı durum budur. Bu sebeple olasılıksal metotlar kullanılarak sistemin doğruluğunun bir olasılık dağılımı yaratılarak arttırılması hedeflenmektedir. Üretilen konum vektörleri belirtilen gürültü ve hatalar nedeniyle belirli bir oranda belirsizlik içermektedir. Bunun için Bayes metotları kullanılarak bu belirsizliği giderilmesi amaçlanmakla birlikte bütün sistemin doğruluğunun arttırılması için bu filtreleme yöntemlerine farklı adımlar eklenmektedir. Bizim örneğimizde, doğrusal olmayan ölçümlerde kullanımı, harita bilgilerinin de füzyon işlemine dahil edilmesi ise daha başarılı sonuçların alındığı vurgulanan parçacık filtresi kullanılmaktadır. Diğer yöntemlerle ilgili çalışmamızda verilen bilgilere ek olarak parçacık filtresinin uygulanma prensibi incelenmektedir. Bu matematiksel metotların tümü dinamik bir sistemde durum vektörünü elde etme amaçlı bir tahmin ve bir güncelleme aşamasını içermektedir. Parçacık filtresi özelinde incelendiğinde, parçacık filtresi üç aşamada uygulanmaktadır. Oluşturulan durum kanıları ağırlıklandırılmış örnekler üzerinden ifade edilen bu yöntemde ilk aşama parçacık üretimidir. Bu aşamada belirli adette parçacık rasgele biçimde alana dağıtılmaktadır. Parçacık adete deneysel olarak, alınmak istenen sistem doğruluk oranı ve işlem yapan cihazın işlemci kapasitesi ile ilgilidir. Sonraki aşama güncelleme, yani parçacık düzeltme aşamasıdır. Burada parçacıklar önceki olasılık değerlerine göre ağırlıklandırılır. Burada alana ait harita bilgisi devreye girmektedir. Harita üzerinde yayaların giremeyeceği ya da bulunma ihtimali olmayan noktalarda bulunan parçacıklar yok edilir. Bizim çalışmamızda harita olarak bir resim kullanılmaktadır. Vektör bazlı haritalar da daha verimli bir şekilde kullanılabilir. Sayısal resim dosyasında konvansiyonel harita bileşenleri olan kapı, duvar gibi elementlere ek olarak, farklı bir yaklaşımla, tefriş bilgisi de harita verisinde kullanılmaktadır. Özellikle hastane gibi kamusal alanlarda tefriş mimari aşamada belirlenir ve buradaki eşyaların binadaki elektrik ve gaz benzeri sistemlere olan bağlantısı nedeniyle konum olarak sabit kabul edilebilirler ve bu eşyalar yürünebilir alanların sınırlandırılmasında kullanılabilir. Daha küçük alan daha az işlemci gereksinimi demek olduğundan verimlilik de artacaktır. Neticede haritada tüm yapısal elemanlar ve tefriş bilgisi beyazdan farklı bir renkle katı olarak boyanarak kullanılmıştır ve bir parçacığın bu sayısal resmin beyaz renk dışında bir piksel üzerinde olma durumu kontrol edilerek yok edilmesine ya da hayatta kalmasına karar verilebilmektedir. Sayısal resmin piksel piksel taranması işlem yoğunluğu yaratmakla birlikte vektörel haritalarda bu işlemler poligonların içinde ya da dışında olmasının daha kolay kontrol edilmesi şeklinde verimli hale getirilebilir. Nihayetinde parçacıklardan bir kısmı silinmiş ve bir kısmı hayatta kalmıştır. İterasyonlar her adımda tekrar edildiğinde bu durum parçacıklarının neslinin tükenmesi ihtimalini doğurmaktadır. Çünkü her döngüde silinen parçacıkların olması durumu eninde sonunda parçacıkların tükenmesine ve sürecin çıkmaza girmesine neden olacaktır. Bu durumu çözmek için parçacık filtresine üçüncü aşaması devreye girer: Yeniden örnekleme. Bu aşamada yeni parçacıklar üretilir. Genel olarak metodolojide parçacık sayısı sabit tutulmaktadır. Yok olan parçacık kadar yeni parçacık üretilmektedir. Her yeni parçacık bir önceki olasılığa göre dağıtılacağından belirlenen konumun doğruluğunun olasılığı da artacaktır. Sonuç olarak, açık alanda konum belirleme teknolojileri üzerine yapılan araştırma, bu yöntemlerle birlikte kullanılan olasılıksal metodlar, bunların özellikleri ve uygulanması konusundaki çalışma ve yapılan karşılaştırmalara dayalı olarak, seçilen yöntemlerin deneysel olarak değerlendirilmesi amaçlı bir Android uygulaması geliştirilmesi ve elde edilen sonuçların paylaşılması şeklinde çalışmamız sonlanmıştır. Araştırmalar sırasında öğrenilen ve değerlendirme esnasında deneyimlenen bilgiler paylaşılmıştır. Buna göre parakete seyri hesabı ile parçacık filtresinin beraber kullanımı, kapalı alanlarda altyapısız konum takibini sadece kısa süreler için mümkün kılmaktadır. Birikimli hatalar belirli ölçüde engellenebilse de son kullanıcı seviyesindeki gerçek bir uygulamada kabul edilemeyecek seviye belirsizlik kat edilen mesafenin artmasıyla artmaktadır. Mutlak bir ya da bir kaç konum belirleme yöntemi ile parakete seyri hesabının bir harita verisiyle birlikte parçacık filtresi kullanılarak füzyonu ideal bir çözüm olarak değerlendirilebilir.

Özet (Çeviri)

Although there is a ubiquitous technology for outdoor navigation based on Global Navigation Satellite System (GNSS), it's not the case for indoor positioning. Advancements in Microelectromechanical System (MEMS) technology made it possible to utilize sensors built-in smartphones in order to be used for inertial positioning. By the increase in use of smartphones, the use of navigation systems for personal use is dramatically increased as well. While there isn't a standard method accepted by biggest smartphone operating system developers, there is one thing clear that benefiting from Inertial Measurement Unit (IMU) for dead reckoning is crucial as it is for outdoor navigation. Pedestrian indoor localization applications vary greatly and most of them require additional infrastructure to be installed. However, there are certain conditions either prevent an infrastructure to be installed or installed infrastructure to be avoided. Pedestrian dead reckoning is one of the processing applications of inertial signals for indoor personal tracking despite the fact that there are challenges to overcome. While there are number of indoor positioning methods, it's very common to utilize those methods in combinations for improved results. Our work presents an application of device based localization. Particularly, device based localization might refer an offline process but it can either be offline or online. There are quite number of existing technologies that have been used to provide indoor positioning, dead reckoning is a relative positioning technique that basically provides next position of an object based on previous position, and it's used for pedestrian localization in particular. The technique used for positioning people is called as pedestrian dead reckoning and it uses smartphone's inertial measurement sensors for this regard. It consists of three stages: Step detection, which is achieved using the accelerometer sensor, stride length estimation, which is an estimation based on step frequency, and heading estimation, which is obtained by using multiple sensors including gyroscope and magnetometer. Because of its sequential methodology, biggest challenge in dead reckoning is to eliminate the effect of drift error accumulated over time. Finally, the position vector based on previous position vector and new measurements is obtained. Propagating the position from PDR method results a single coordinate per step. It includes drift and other errors causing inaccuracy. The problem of positioning requires a more complex model because the uncertainty it includes turns the output into unreliable. Rather than accepting the deterministic output, it's possible to use mathematical methods to reduce errors, improve accuracy and decrease the level of uncertainty for feasibility even for short running periods of time. Hence, positioning requires estimation of system state, changing over time, using a sequence of noisy measurements. The context of filtering in localization area pertains to sensor fusing, error avoiding and scheme matching. The elimination of inherent uncertainty of the sensor data as well as map matching requirements are the top two aspects of filtering. Bayesian filters are basically used to probabilistically estimate the state of dynamic systems where the dynamic system is the pedestrian and the state is the related position vector. In particular, Particle filter, which is a discrete method where beliefs are represented as weighted samples and it refers to arbitrary probability densities, is used due to its advantages on map matching problems. A probability distribution, which indicates estimated position sequentially with particles moving in regard to the sensor measurements, is obtained by propagation of particles, correcting and eliminating particles and resampling to prevent degeneration at every step. In conclusion, available methods for indoor localization are investigated and the theory behind a system based on pedestrian dead reckoning and particle filter explained in detail along with the utilization information of smartphone sensors. Following the analysis, we implemented a system for pedestrian localization based on dead reckoning and particle filter. According to the evaluation of results the system is found to be enough accurate only for short periods of time and is best to use it in conjunction with an absolute localization method for consumer-grade applications and real-life localization requirements.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    906020

    Seyahat davranışını etkileyen faktörlerin yaya odaklı alanlar üzerinden incelenmesi: İzmir-Konak örneği

    Examing the factors affecting travel behavior through pedestrian-oriented areas: The case of Izmir-Konak

    ZELİHA YAPICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    UlaşımDokuz Eylül Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İREM AYHAN SELÇUK

  2. Tez No

    722191

    Akıllı hareketlilik ve engelsiz erişimde yön bulma teknolojileri: Bir veri modeli önerisi

    Wayfinding in smart mobility and barrier-free access: A data model proposal

    ÇİĞDEM AKDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kentsel Tasarım Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE AYATAÇ

  3. Tez No

    556576

    Kentsel mekan olarak yer altı alanları: Yenikapı - Hacıosman metro hattı örneği

    Underground areas as urban spaces: YenikapI - HacIosman metro line example

    HATİCE BETÜL MANNASOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kentsel Tasarım Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLDEN DEMET ORUÇ

  4. Tez No

    639030

    Analitik hiyerarşi prosesi ve mekansal enterpolasyon yöntemlerinin yolculuk talebi belirleme yaklaşımı olarak kullanılabilirliğinin incelenmesi

    Investigation of the use of analytical hierarchy process and spatial interpolation methods as a travel demand forecasting approach

    BİLGE YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR ALGANCI

  5. Tez No

    75289

    Şirket karlılığının artırılmasında insan kaynakları ile ilgili bir model araştırması

    Başlık çevirisi yok

    CÜNEYT DEMİRKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Yapı İşletmesi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DOĞAN SORGUÇ

Geri Dön