Geri Dön

Gerçek zamanlı işletim sistemi tabanlı insansız otonom bir kara taşıtı

An unmanned autonomous land vehicle design based on real time operating system

PDF İndir

  1. Tez No: 570181
  2. Yazar: AYTAÇ MACİT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NİHAT AKKUŞ, DR. HÜSEYİN YÜCE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Mechatronics Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara 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: 70

Özet

Otonom taşıtlar için navigasyon sistemi oldukça önemli bir konudur. Küresel Konumlandırma Sistemi (GPS), bu tür sistemlerdeki konumlandırma için yaygın olarak tercih edilmektedir. Fakat GPS tek başına, harici elektromanyetik sinyallere olan bağımlılığı nedeniyle, kapalı ortamlarda bozulmaya uğradığından dolayı çalışmamaktadır ve güvenilir pozisyon verme yeteneği azdır. Ataletsel seyrüsefer sistemi, bir aracın konumunu ve yönünü belirlemek için atalet sensörleri kullanır. INS sisteminde, ölçüm hataları ve sıfırlama hatalarından dolayı devamlı bir hata birikimi oluşmaktadır. Hatanın zamanla birikmesi daha büyük hatalara sebep olmakta ve hata/sıklık oranını arttırmaktadır, bu yüzden farklı bir referansla karşılaştırılması gerekmektedir. Maliyetleri düşük olan Mikro Elektro Mekanik Sistem (MEMS) ataletsel sensörler, bu sistemlerin taleplerini yerine getirmek için GPS ile bağlantılı olarak ataletsel ölçüm birimi (IMU) kullanarak Ataletsel Navigasyon Sistemi (INS) geliştirmenin mümkün olmasını sağlamıştır. Bu iki sistemin birleştirmek için işlemi için genellikle yazılımsal filtreler kullanılmaktadır. Bu projede filtre olarak Genişletilmiş Kalman filtresi kullanılmıştır. Kalman filtresi genellikle gelen iki farklı veriyi karşılaştırarak bir sonraki adımda oluşacak olan hatayı tahmin etmekte kullanılmaktadır. Bu tezin amacı, bir kara taşıtının navigasyonuna uygun doğruluk seviyelerine sahip bir navigasyon çözümü sağlayabilen bir GPS / INS entegre sistemi geliştirmektir. Kullanılan temel ekipman, MEMS tabanlı Altimu-V4 ve bir Ublox GPS modülü kullanılmıştır. GPS'in INS ile entegrasyonu genişletilmiş bir Kalman filtresi kullanılarak gerçekleştirilebilir. Bu entegrasyon yönteminde INS hata durumu, herhangi bir seyir durumu (konum, hız ve durum) ve diğer bilinmeyen ilgi parametreleri ile birlikte GPS ölçümleri kullanılarak tahmin edilmiştir. Bu tez kapsamında INS ve GPS sistemleri ve entegrasyon yöntemleri araştırılmıştır. Genişletilmiş kalman filtresi yardımıyla bu sistemlerdeki hatalar bir arazi taşıtı için giderilerek doğru bir konum verisi üretilmeye çalışılmıştır.[1]

Özet (Çeviri)

The navigation system is an important issue for autonomous vehicles. Global Positioning System (GPS) is widely preferred for positioning in such systems. However, GPS alone does not work because of its dependence on external electromagnetic signals, due to the deterioration in indoor environments, and its ability to give reliable positioning. The inertial navigation system uses inertial sensors to determine the position and direction of a vehicle. There is a continuous accumulation of errors in the INS system due to measurement errors and reset errors. Accumulation of the error over time causes larger errors and increases the error / frequency ratio, so it should be compared with a different reference. The low cost Micro Electro Mechanical System (MEMS) inertial sensors made it possible to develop an Inertial Navigation System (INS) using an inertial measurement unit (IMU) in conjunction with GPS to meet the demands of these systems. For combining these two systems, software filters are often used. Extended Kalman filter was used as filter in this project. The Kalman filter is often used to estimate the error that will occur in the next step by comparing two incoming data. The aim of this thesis is to develop a GPS / INS integrated system that can provide a navigation solution with accuracy levels suitable for the navigation of a land vehicle. The basic equipment used was the MEMS-based Altimu-V4 and an Ublox GPS module. The integration of GPS with INS can be accomplished using an extended Kalman filter. In this integration method, INS error status is estimated using GPS measurements along with any navigational status (position, speed and status) and other unknown interest parameters. In this thesis, INS and GPS systems and integration methods were investigated. With the help of the extended kalman filter, errors in these systems have been eliminated for a field vehicle and accurate location data has been produced.[1]

Benzer Tezler

  1. Tez No

    815790

    COLREGs-compliant and non-prioritized motion planning for autonomous unmanned surface vehicles

    Otonom insansız deniz araçları için COLREG-uyumlu ve önceliksiz hareket planlaması

    MUSTAFA BAYRAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HALUK BAYRAM

  2. Tez No

    350452

    Design and control of an autonomous blimp

    Otonom hava aracı (Zeplin) tasarımı ve kontrolü

    ERTUĞRUL BAYRAKTAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ

  3. Tez No

    709309

    Dört rotorlu insansız hava araçları için STM32f4 mikroişlemci üzerinde uçuş kontrol yazılımının geliştirilmesi ve uygulanması

    Development and application of flight control software based on STM32f4 microprocessor for quadrotor unmanned air vehicle

    BERKAY GÜRKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Mekatronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VASFİ EMRE ÖMÜRLÜ

  4. Tez No

    895844

    İnsansız hava araçları için RRT ve YPA tabanlı hibrid ve yapay sinir ağı destekli genel yol planlamasının geliştirilmesi

    Development of global path planning using hybrid and artificial neural network based on RRT and APF for unmaned aerial vehicles

    AYHAN GÜLTEKİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ

  5. Tez No

    459302

    İnsansız hava araçları için yerleşim yeri ayırt etme sistemi

    Site discrimination system for unmanned aerial vehicles

    SERKAN SEZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUHAMMET TAHİR GÜNEŞER

Geri Dön