Geri Dön

GNSS-INS sensör entegrasyonu ile otonom araçlarda hassas konum belirleme

Precise positioning in autonomous vehicles with GNSS-INS sensor integration

PDF İndir

  1. Tez No: 749076
  2. Yazar: AHMET CAN UÇARLI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. VELİ İLÇİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Otonom araç, GNSS, INS, Hassas Nokta Konumlama (PPP), Post- Proses Kinematik (PPK), Loosely Couple, Tightly Couple, Autonomous Vehicle, GNSS, INS, Precise Point Positioning (PPP), Post-Proces Kinematics (PPK), Loosely Couple, Tightly Couple
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 138

Özet

Gelişen teknoloji ile birlikte her geçen gün daha fazla hayatımıza girmeye başlayan otonom araçlar için en gerekli bileşenlerden birisi de konum bilgisidir. Konum bilgisini elde etmek amacıyla otonom araçlarda farklı sensörler kullanılmaktadır. Global bir koordinat sisteminde konum belirleyebilen Küresel Konum Belirleme Sistemleri (GNSS) en yaygın kullanılan konumlama sensörlerindendir. Ancak GNSS kullanımı ile elde edilen konum bilgisinin altgeçit, yüksek binalar gibi alanlarda yeterli doğrulukta konum bilgisi üretememektedir. Günümüzde kesintisiz bir navigasyon çözümü için GNSS sistemleri, Ataletsel Konumlama Sistemleri (INS) ile birlikte kullanılmaktadır. Bu çalışma da 4. seviye otonom aracın hassas konumun belirlenmesi için GNSS ve INS sistemlerinin dahil edildiği uygulama gerçekleştirilmiştir. Bu uygulama verileri ile birlikte 3 farklı karşılaştırmalı analiz yapılmıştır. İlk analizde GPS, GLONASS, GALILEO ve BEIDOU uydu kombinasyonlarının otonom aracın konum belirleme performasına etkileri incelenmiştir. Sadece GPS çözümünde 2B konum doğruluğu 13 santimetre (cm) iken yükseklik doğruluğu 18 cm elde edilmiştir. Sadece GPS çözümüne kıyasla ikili kombinasyonlardan GPS+GLONASS ve GPS+BEIDOU çözümlerinde 2B'de 1-2 cm iyileşme sağlanırken yükseklikte ise yalnızca 1 cm iyileşme sağlanmıştır. GPS+GALILEO çözümünde ise 2B'de 4 cm, yükseklikte ise 5 cm iyileşme gözükmektedir. Benzer şekilde üçlü ve dörtlü kombinasyonlarda da GALILEO sisteminin dahil edildiği çözümlerde elde edilen konum bilgisinin daha yüksek doğrulukta olduğu gözlenmiştir. Tüm uydu kombinasyonları ile elde edilen çözümde ise ortalama konum doğrulukları 2B'de 8 cm, yükseklikte ise 12 cm olarak belirlenmiştir. İkinci analizde ise GNSS ve INS sistem verilerinin birlikte kullanımının otonom aracın konum doğruluğuna etkisi araştırılımıştır. GNSS ve INS entegrasyonu Loosely Couple (LC) ve Tightly Couple (TC) yöntemleri ile gerçekleştirilmiştir. Yalnızca GNSS sistemlerinin kullanılması ile oluşturulan konum bilgisinde 2B standart sapma hataları 18 cm olmaktayken yükseklik değerinde bu hata 24 cm olmaktadır. INS sisteminin entegrasyonu ile LC yönteminde 2B ve yükseklikte 1.3 cm iken TC yönteminde bu değerler sırasıyla 1.3 cm ve 1.4 cm olarak elde edilmiştir. INS verileri ile GNSS verilerinin entegre edilmesiyle otonom aracın konum bilgisi en zorlu bölgelerde dahi 1-2 cm doğrulukta elde edilmiştir. GNSS sinyal kesintilerinin yaşandığı alanlarda INS verilerinin konum bilgisini doğru ve sürekli konum bilgisi elde edildiği gözlenmiştir. Üçüncü analizde ise Post Process Kinematik (PPK) ve Hassas Nokta Konumlama (PPP) yöntemlerinin otonom aracın konum belirleme performansına etkileri araştırılmıştır. PPP GNSS çözümünde 2B'da standart sapma hataları 10 cm iken yükseklik değerlerinde bu hata 15 cm olarak elde edilmektedir PPK GNSS çözümünde bu hatalar sırasıyla 2.5 cm ve 4 cm olmaktadır. GNSS/INS entegrasyonu olan PPP-LC yönteminde 2B ve yükseklikte 1.5 cm'dir. PPK-LC yönteminde bu hatalar 0.8 cm ve 0.9 cm'dir. PPP-TC yönteminde 2B ve yükseklikte 1.8 cm iken, PPK-TC yönteminde bu hatalar sırasıyla 0.6 ve 0.7 cm olmaktadır. Bu verilerin değerlendirilmesi ile PPK yönteminin PPP yöntemine kıyasla çok daha yüksek doğruluklu konum bilgisi sağladığı görülmektedir.

Özet (Çeviri)

Autonomous vehicles are entering our lives increasingly every day with the developing technology. Location information is one of the most necessary components of the autonomous vehicle. Positioning information in autonomous vehicles can be obtained with different sensors. GNSS systems are among the most widely used positioning sensors, which can determine the position in a global coordinate system. However, the location information obtained using GNSS cannot accurately produce location information in areas such as underpasses and high-rise buildings. GNSS systems are used together with Inertial Positioning Systems (INS) for a seamless navigation solution. In this study, an application including GNSS and INS systems was carried out to determine the precise location of the 4th level autonomous vehicle. With this application data, three different comparative analyzes were made. In the first analysis, the effects of GPS, GLONASS, GALILEO, and BEIDOU satellite combinations on the position determination performance of the autonomous vehicle were investigated. Only in the GPS solution the 2D position accuracy was 13 centimeters (cm), while the height accuracy was 18 cm. Compared to the GPS - only solution, the GPS+GLONASS and GPS+BEIDOU combinations provided 1-2 cm improvement in 2D while only 1 cm improvement in height. In the GPS+GALILEO solution, there is an improvement of 4 cm in 2D and 5 cm in height. Similarly, in the triple and quadruple combinations, it has been observed that the position information obtained in the solutions where the GALILEO system is included higher accuracy. In the solution obtained with all satellite ombinations, the average position accuracies were determined as 8 cm in 2D and 12 cm in height. In the second analysis, the effect of the combined use of GNSS and INS system data on the position accuracy of the autonomous vehicle was investigated. GNSS and INS integration were performed with Loosely Couple (LC) and Tightly Couple (TC) methods. While the 2D mean errors in the position information created by using GNSS-only solution are 18 cm in position, and 24 cm in height components. With the integration of the INS system, these values were obtained as 1.3 cm in 2D and height components by using the LC method, while these values were obtained as 1.3 cm and 1.4 cm in the TC method, respectively. By integrating INS and GNSS data, the position information of the autonomous vehicle was obtained with an accuracy of 1-2 cm, even in the most difficult areas. It has been observed that in areas where GNSS signal interruptions are occured, INS data provides accurate and seamless positioning solution. In the third analysis, the effects of Post Process Kinematics (PPK) and Precise Point Positioning (PPP) methods on the positioning performance of the autonomous vehicle were investigated. In the PPP-GNSS solution, the mean errors are 10 cm in 2D, and 15 cm in the height components. In the PPK-GNSS solution, these errors are 2.5 cm and 4 cm, respectively. With GNSS/INS integration, 1.5 cm mean errors were obtained in 2D and height components by using the PPP-LC method. In the PPK-LC method, these errors are 0.8 cm and 0.9 cm, respectively. In the PPP-TC method, 1.8 cm mean errors were provided in both components while these errors are 0.6 and 0.7 cm in the PPK-TC method, respectively. With the evaluation of these data, it is seen that the PPK method provides much higher accuracy position information compared to the PPP method.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    557855

    Alternative navigation methods: Fusion of optical flow and visual-inertial pose estimation using EKF

    Alternatif navigasyon metotları: EKF kullanılarak, poz tahmini için optik akışı ile görsel ataletliyi füzyon etmektedir

    ABDEL SALAM BAWARSHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE KOYUNCU

  2. Tez No

    489582

    Extended Kalman filter based multi-purpose inertial sensor field calibration algorithm

    Genişletilmiş Kalman filtresi tabanlı çok amaçlı ataletsel sensör saha kalibrasyon algoritması

    LİSAN OZAN YAMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Mühendislik BilimleriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KIVANÇ AZGIN

  3. Tez No

    318822

    Navigation and path planning of an unmanned underwater vehicle

    Bir insansız su altı aracının navigasyonu ve yol planlaması

    UĞUR DOĞAN GÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU

  4. Tez No

    517298

    Kapalı ortamlarda yerelleştirme ve haritalama için sensör füzyonu

    Sensor fusion for gps denied environment for localization and mapping

    HÜSEYİN BURAK KURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  5. Tez No

    721308

    Navigation of autonomous mobile systems

    Otonom gezgin sistemlerin navigasyonu

    AFAQ ABDULLAH JASIM AL AZZAWI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CANER GÜNEY

Geri Dön