Geri Dön

Sensor fusion with reliability ratios for altitude estimation

Yükseklik kestirimi için güvenilirlik oranları ile sensör füzyonu

PDF İndir

  1. Tez No: 559919
  2. Yazar: NAZMİ KANKAYA
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Havacılık Mühendisliği, Uçak Mühendisliği, Aeronautical Engineering, Aircraft Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Uçak ve Uzay Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

Günümüzde fiziksel büyüklüklerin ölçülebilmesi için pek çok sensör tasarımı yapılmıştır. Bunun yanında farklı sensörler, ilgili fiziksel büyüklüğün farklı özelliklerini kullanarak ölçümler yapabilmektedir. Bu işlem sırasında, sensörler tarafından kullanılan çevrim yöntemleri de farklılık göstermektedir. Diğer taraftan bazı sensörler ölçülmek istenen parametrenin değişimi üzerinden de ölçüm yapabilmektedir. Tüm bu gelişmeler bir parametrenin ölçülebilmesi için farklı sensörler kullanılmasının önünü açmıştır. Bunu sağlamak için de farklı sensörler üzerinden elde edilen verilerin işlenmesine yönelik algoritma tasarımları oluşmuştur. Hemen hemen her alanda kullanılan kombine sensör yapıları ve veri birleştirme algoritmaları, için çalışma alanlarından bir tanesi de havacılıktır. Hava aracının alt sistemlerinde de kullanılabilen bu yapılar genellikle hava aracının durumlarının kestirimi için tercih edilmektedir. Diğer taraftan uçuşun sürekliliğinin sağlanabilmesi için, özellikle alçak irtifa uçuşlarında yüksekliği uçuşun en önemli parametrelerinden biri haline getirmiştir. Bu nedenle yönelim, hız ve pozisyon gibi parametrelerin yanında, sensör füzyon algoritmalarının en çok kullanıldığı parametre yükseklik bilgisidir. Tezin ilk aşamasında böyle bir çalışmanın yapılabilmesi için literatürde bulunan altyapı ve diğer çalışmalar incelenecektir. Bu kapsamda havacılık sektöründe kullanılan Kalman Filtresi, yapay zeka, bulanık mantık gibi farklı yöntemler ve bu algoritmaların kaynak olarak kullandığı bazı sensörler kısaca tanımlanacaktır. Bunun yanında kendilerini kanıtlamış olan bu yöntemlerin çalışma prensipleri algoritma tasarımı yapılırken örnek teşkil edecek şekilde kullanılacaktır. Sonraki aşamada böyle bir çalışmanın yapılma amacı ve hedef noktası verilecektir. Bu çalışma kapsamında farklı sensörler üzerinden alınan verilerin işlenerek birleştirilmesine yönelik bir yöntem sunulacaktır. Sensör verilerinin birleştirilebilmesi için, öncelikle kullanılacak sensörlerin seçilmesi, tanımlanması ve modellenmesi gerekmektedir. Bu çalışma kapsamında seçilen sensörler GNSS, radar altimetre ve barometrik altimetre olacaktır. Bu kapsamda GNSS uydular üzerinden gönderilen sinyallerin işlenmesi ve her bir uyduya olan mesafenin kestirilerek mevcut pozisyonun elde edilmesi için kullanılmaktadır. Bu pozisyon kesitiriminin bir bileşeni, yapılan ek hesaplamalarla birlikte yükseklik bilgisidir. Yine bu kısımda GPS, GLONASS, Galileo gibi bazı küresel navigasyonel uydu sistemlerinin de tanımlamaları yapılacaktır. Bir diğer sensör olan radar altimetre ise yüzeye gönderilen radyo dalgalarının geri alınması ve gidiş geliş sürelerinin kullanılmasıyla ölçüm yapan bir sensördür. Bu sensör için de kullanım alanlarının ve veri doğruluğunu etkileyen değişkenlerin tanımlaması yapılacaktır. Son olarak barometrik altimetre vasıtasıyla uçuş ortamının statik basıncı ölçülecektir. Bu ölçüm ilgili atmosferik denklemlerin kullanılmasıyla yükseklik bilgisine çevrilecektir. Bu sensörlerin yanına ataletsel ölçüm birimi de eklenecek ve algoritmaya ivme ve açısal hız bilgilerinin girdisi sağlanacaktır. Ataletsel ölçüm birimi dolaylı olarak algoritma içerisindeki hesaplamalara katılacak ve genellikle filtreleme ve veri türetimi amacıyla kullanılacaktır. Tezin ilk kısmında bu sensörler tanımlanacak, çalışma prensipleri ve kullanım alanları verilecektir. Bunun ardından hata davranışları tanımlanacak ve sensör davranışları matematiksel olarak ifade edilecektir. Özellikle bu hata davranışlarının modelleri hem sensörlerin simülasyonlarının hazırlanmasında hem de ileride güvenilirlik oranlarının hesaplanmasında kullanılacak olmaları nedeniyle önem arz etmektedirler. Algoritma bünyesinde girdi olarak kullanılması planlanan sensör verilerinin modellenmesinin ardından algoritma tasarımına geçilecektir. Bu tasarım farklı kısımlardan oluşmaktadır. Sensörlerden gelen verilerin sıklıkları birbirlerinden farklı olabilmektedir. Bu farklılıkların giderilmesi ve sensörlerden alınan verilerin işlenmesiyle frekanslar algoritma çalışma frekansına taşınmalıdır. Bu istenirin sağlanabilmesi için ilerleyen kısımlarda ön filtreleme ve veri türetimi ismi ile iki adet yöntem önerilecektir. Düşük ve yüksek frakanslı veriler için hangi yöntemin tercih edilebileceğine dair yapılan bir çalışma da bu esnada paylaştırılacaktır. Bu esnada sistemin içinde bulunduğu durumlara göre her bir sensörün güvenilirlik derecesi kestirilecektir. Bu kestirimler hava aracının içinde bulunduğu durumlara bağlı, dinamik olarak oluşturulacaktır. Bahsedilen güvenilirlik oranlar 0 ile 1 arasında değer alacaktır. Sensörün etkilendiği her bir parametrenin uçuştaki değerine göre o parametreye ve sensöre özgü bir alt güvenilirlik oranı oluşturulacaktır. Bir sensörün ölçümünü etkileyen her bir parametreye göre hesaplanan alt güvenilirlik oranlarının çarpımı o sensörün dinamik güvenilirlik oranını verecektir. Dinamik güvenilirlik oranının yanında, ortam ve sensör özelliklerine göre bazı sensörler diğerlerine göre daha güvenilir bulunabilmektedir. Bu nedenle dinamik güvenilirlik oranları, statik güvenilirlik oranları olarak adlandırılabilecek, kullanıcı tarafından girilebilen katsayılarla çarpılabilir. Bir sonraki aşamada bu kestirimlere göre uygun durumlarda sensör verileri arasındaki ölçüm farklılıkları giderilecektir. Fark kapatma işlemi her bir sensör için o sensör için kestirilen güvenilirlik oranları ile yapılacaktır. Bahsedilen bu güvenilirlik oranları, referans veri ile sensör verisi arasındaki farkın kapanma hızının belirlenmesinde kullanılacaktır. Elde edilen işlenmiş verilerin ve güvenilirlik oranlarının kullanılmasıyla, sensör verileri ağırlıklandırılacak ve birleştirilmiş yükseklik bilgisi elde edilecektir. Bu noktada güvenilirlik oranı yüksek olan verinin çözümün oluşturulmasında daha büyük pay almasını sağlamaktır. Bunun yanında her bir sensörün düşük güvenilirliğe sahip olması durumunda gene de çözümün ortak ağırlıklandırma ile oluşması amaçlanmıştır. Elde edilen bu yükseklik bilgisi, IMU verisi üzerinden elde edilen yukarı yönlü ivme bilgisi kullanılarak filtrelenecektir. Bu aşamada, düşey eksen sönümleme döngüsü adı altında bir algoritma tanıtılacak ve bu yöntemin kullanılmasıyla elde edilen yükseklik bilgisi çıktı olarak verilecektir. Algoritma tasarımının yapılmasının ardından, algoritmanın doğruluğunun test edilmesi ihtiyacı ortaya çıkacaktır. Bu ihtiyacın giderilmesi için açık çevrim ile çalışan bir simülasyon ortamı oluşturulacaktır. Bu simülasyon ortamında uçuş mekaniği denklemleri ile referan veriler oluşturulacak ve sensörler için oluşturulan hata modellerinden geçirilerek algoritma girişine beslenecektir. Simülasyon yapısının kurulmasının ardından iki adet senaryo oluşturulacaktır. Bu senaryoların ilkinde, algoritmanın farklı uçuş koşullarına ve manevralara karşı işlevselliğini korunması test edilecektir. Bir sonraki senaryoda ise sensörlerde oluşabilecek hata ya da bağlantı kopukluğu sonrasında kullanımda kalan düzeltilmiş sensör verileri ile uçuşun devamlılığının sağlanabileceği kanıtlanacaktır. Yapılacak bu testler sonrasında elde edilen sonuçlar incelenecek ve tasarlanan algoritmanın doğruluğu irdelenecektir. Son olarak ek olarak yapılabilecek çalışmalardan bahsedilecek ve tezin daha da geliştirilebilmesi için bazı seçenek ve ek çalışmalar önerilecektir.

Özet (Çeviri)

Today, many sensors have been designed to measure physical quantities. In addition, different sensors can make measurements using different properties of the relevant physical parameter. During this process, the conversion methods used by the sensors also differ. Additionally, some sensors can be measured by changing the parameter to be measured. All these developments have led to the use of different sensors to measure a parameter. In order to achieve this, algorithm designs have been developed for processing data obtained from different sensors. One of the working fields for combined sensor structures and data combining algorithms used in almost every field is aviation. These structures, which can also be used in air vehicle sub-systems, are generally preferred for estimating aircraft conditions. In addition to parameters such as orientation, speed and position, the most commonly used parameter of sensor-fusion algorithms is altitude. In this study, a method for processing the data taken on different sensors will be presented. In order to combine sensor data, it is necessary to select, define and model the sensors to be used. The sensors selected in this study will be GNSS, RA and BA. Besides these sensors, IMU will be added and indirectly included in the calculations in the algorithm. In the first part of the thesis, sensors will be defined, working principles and application areas will be given. After that, error behaviors will be defined and expressed mathematically. After modeling the sensor data which will be used as input in the algorithm, design will be started. This design consists of different parts. Firstly, the sensor data received will be moved to the appropriate frequency by some recommended methods. In the meantime, the reliability of each sensor will be estimated according to the condition of the system. According to these estimations, the measurement differences between the sensor data will be eliminated. Using the resulting processed data and the reliability ratios, the sensor data were weighted and the combined altitude estimation was obtained. This estimation will be filtered and output using IMU data. After the design of the algorithm, its accuracy must be tested. For this, an open loop simulation will be created. Test scenarios will be created and harnessed to feed the generated simulation. The results will be examined and the accuracy of the designed algorithm will be examined.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    332914

    Deprem sonrasında algılayıcılar kullanılarak geçiş alanlarında hasara bağlı blokaj tespiti

    The assessment of blockage related to damage in transition areas after earthquake with sensors

    BURAK ÖZBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. ESİN ERGEN PEHLEVAN

  2. Tez No

    886392

    Sports activities with wearable technologies

    Giyilebilir teknolojiler ile spor aktiviteleri

    İREM NUR YÜNCÜLER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR ATALAY

  3. Tez No

    869696

    GNSS ve IMU kullanarak ARM tabanlı seyrüsefer sisteminin geliştirilmesi

    Development of ARM based navigation system using GNSS and IMU

    RAMAZAN SAYAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ VEYSEL GÖKHAN BÖCEKÇİ

    PROF. DR. HAYRİYE KORKMAZ

  4. Tez No

    636295

    Deriving weights of decision makers in group decision making and applications in medical decision making and sensor fusion

    Grup karar vermede karar verici ağırlıklarının belirlenmesi ve tıbbi karar verme ile sensör füzyonunda uygulamalar

    EMRAH KÖKSALMIŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR KABAK

  5. Tez No

    785627

    Image processing based navigation in aviation

    Havacılıkta görüntü işleme temelli seyrüsefer

    HASAN GENCO

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Aviyonik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UFUK SAKARYA

    PROF. DR. VASFİ EMRE ÖMÜRLÜ

Geri Dön