Development and comparison of the extended kalman filter and unscented kalman filter for both tightly coupled and loosely coupled INS/GNSS integration by using MEMS IMU
MEMS tipi AÖB kullanılarak sıkı bağlı ve gevşek bağlı AÖB/KKS bütünleştirme teknikleri ile genişletilmiş ve kokusuz kalman filtre algoritmalarinin geliştirilmesi ve karşilaştirilmasi
- Tez No: 584441
- Danışmanlar: PROF. DR. BUYURMAN BAYKAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 141
Özet
Navigasyon teknolojileri son 20 yılda gerçekleşen teknolojik gelişmeler ile oldukça ilerlemiştir. Gerekli ekipmanların satın alımı ve erişim artık çok kolay olup ve uydu navigasyonu tüm dünyayı kapsamaktadır. Bu nedenle bir navigasyon sistemi tasarlanırken en önemli parçası içerisinde kullanılan algoritmalar olmaktadır. Bu tez kapsamında yapılan çalışmalar kendini kanıtlamış, bilinen referans bir ünite ile bu ünite yer alan aynı model AÖB ve KKS'den alınan verileri kullanan ve tez kapsamında geliştirilen navigasyon algoritmaları ile karşılaştırılmasına odaklanmıştır. Bu tez kapsamında, hem Genişletilmiş Kalman Filtresi (GKF) hem de Kokusuz Kalman Filtresi (KKF) kestirim teknikleri geliştirilmiş ve sıkı bağlı ile gevşek bağlı bütünleştirmek metotları uygulanmıştır. Referans ünite olarak NovAtel firmasına ait SPAN IGM-A1 seçilmiştir. Bu ünite kendini kanıtlamış ve içerisinde piyasada bulunan en iyi algoritmalardan biri olan SPAN yer alan bir üründür. Bu ünite içerisinde ADIS-16488 MEMS AÖB ve NovAtel'e ait tek antenli OEM6 KKS alıcısı yer almaktadır. Geliştirilen algoritmaların doğrulanması için seçilen bağımsız üniteler de ADIS-16488 ve OEM6 KKS alıcısıdır. Bu nedenle, referans ünitesi ve geliştirilen algoritmalar arasında geçerli bir karşılaştırma gerçekleştirilmiştir. Araba testleri koşturulmuş ve elde edilen sonuçlar farklı kestirim ve bütünleştirme metotları için karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar UKF ve EKF arasında büyük farklar oluşmadığını göstermektedir. Buna rağmen, UKF hata kestirim GNSS kaybı gibi durumlarda daha iyi performansa sahip olmuştur. Genişletilmiş Kalman Filtresi ise daha yönelim açılarının hesaplanmasında daha düşük hataya sahip olmuştur. Sıkı bağlı bütünleştirmenin gevsek bağlı bütünleştirmeye göre hem GKF hem de KKF için daha iyi performansa sahip olduğu görülmüştür. Son olarak her iki filtrenin kararlılığı ve KKF için kullanılan ölçek çarpanlarının etkisi incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
Navigation technologies evolved with improvements for the last two decades. Navigation devices are easy to buy and satellite navigation is available all around the World. The key part for designing a navigation system is the algorithms used inside of it. This thesis focuses on the comparison between the proven reference unit and author designed navigation algorithms by using same IMU and GNSS inside of the reference unit with collected field d ata. In this thesis, both Extended a nd Unscented Kalman Filter estimation techniques were developed by applying tightly and loosely coupling methods in MATLAB. As the reference unit NovAtel SPAN IGM-A1 was selected. This unit is a self-proven unit which also has one of the market's best integration algorithm SPAN. The unit includes ADIS-16488 MEMS IMU and a NovAtel OEM6 GNSS Receiver with single antenna. The selected standalone units for developed algorithms' confirmation were also ADIS-16488 as MEMS IMU and NovAtel OEM6 GNSS receiver. Hence, a comparison between the reference unit and the author designed filters was made. Car navigation trial results were compared for different estimation and integration methods. Results showed that tightly coupled EKF was the best among developed algorithms. The results also showed that tightly coupling integration outperformed both UKF and EKF loosely coupled INS/GNSS integration. The unstability and effects of scale factors on UKF were also inspected.
Benzer Tezler
- Elektrikli araçlardaki lityum iyon bataryalar için şarj durumu tahmini
State of charge estimation for lithium-ion batteries in electric vehicles
EGE ANIL BOSTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN SEZER
- Development of single-frame methods aided kalman-type filtering algorithms for attitude estimation of nano-satellites
Nano-uydularda yönelim kestirimi için tek-çerçeve yöntemlere dayali kalman-tipi filtreleme algoritmalarinin geliştirilmesi
DEMET ÇİLDEN GÜLER
Doktora
İngilizce
2021
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ HACIZADE
PROF. DR. ZEREFŞAN KAYMAZ
- 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
OZAN VAHİT ALTINPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- Extended kalman filter estimation based control of double twin rotor aerodynamic system
Çift ikili rotor aerodinamik sistemin extended kalman filtresi tabanlı kontrolü
FAZAL E NASIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mekatronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER BİNGÜL
- Path following of autonomous underwater vehicles in the presence of unknown disturbances
Otonom sualtı araçlarının bilinmeyen bozuntuların varlığında yol takibi
MUHAMMET AKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ HACIZADE