İnsansız hava araçlarında parçacık filtre tabanlı bütünleşik navigasyon
Particle filter based integrated navigation for unmanned aerial vehicles
- Tez No: 599803
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EMRE KIYAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Aeronautical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Havacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, parçacık filtre tabanlı bütünleşik bir seyrüsefer sistemi tasarlanmıştır. Geleneksel olarak, sistem ve ölçüm modellerinde doğrusallık ve normal dağılımlı gürültü varsayımları altında çalışan Kalman Filtre tabanlı algoritmalar ile oluşturulan seyrüsefer sistemlerinde sistemin yapısı gereği yüksek bir nonlineerlik söz konusudur. Bu durum Kalman Filtrenin efektif çalışmamasına sebep olmaktadır. Son zamanlarda bilgisayar işlem kabiliyetlerinin gösterdiği artış dolayısı ile yüksek hesaplama karmaşıklığına sahip parçacık filtre tabanlı algoritmalar bu alanda ön plana çıkmıştır. Yapılan tez kapsamında parçacık filtre tabanlı bir seyrüsefer sistemi tasarlanmıştır. Tasarlanan bu seyrüsefer sisteminin hem benzetim ortamında yapılan testler ile hem de gerçek sistem testleri ile başarımı incelenmiştir. Bu kapsamda, GPS tabanlı sistemlere göre hata marjı dörtte bir oranında düşürülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this work, a particle filter based integrated navigation system is designed. Kalman Filter has significant assumptions such as linearity of system and measurement models and Gaussian distributions. Conventionally, Kalman Filter based algorithms is used for navigation systems which is highly non-linear. This situation causes that Kalman Filter does not work effective. Nowadays, particle filter based algorithms take over with respect to other estimation algorithms because of progression of computer's processors capability. Within the scope of this thesis, a particle filter based integrated navigation system is designed. This designed navigation system is tested with the test senarios which is include both simulations tests and real system tests. Within this context, the error margin is reduced a quarter according to the GPS-based systems.
Benzer Tezler
- Domain adaptive visual inertial global localization in GNSS-denied environments
GNSS olmayan ortamlarda görüntü uyarlamalı görsel-ataletsal küresel konum belirleme
ABDÜLBAKİ ŞANLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU
- Localization of radio sources using autonomous unmanned aerial vehicles for search and rescue applications
Arama ve kurtarma uygulamaları için otonom insansız hava araçları ile radyo kaynaklarının konumunun tespiti
ÖMER HEREKOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ
- Otonom araçların yön güdümünde PAF tabanlı EZKH yönteminin geliştirilmesi
PFF based SLAM method development for autonomous vehicles' navigation
EROL DUYMAZ
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Parçacık filtresi ile işbirlikçi arazi tabanlı navigasyon
Cooperative terrain based navigation with particle filter
ZİYA UYGAR YENGİN
Doktora
Türkçe
2026
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU
- Hareketli baz istasyonu aracılığı ile parçacık filtresi kullanılarak alınan sinyal güç göstergesi tabanlı konumlama
Use of particle filtering in received signal strength indicatior based localization by drone base stations
ŞERİFE SENEM KARAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA GİRİCİ