Geri Dön

Improving IMU YAW calculation based on magnetometer readings and neural network

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 797586
  2. Yazar: MOHAMMAD TABISH QAYAM
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ IHAB ABDALLA IBRAHIM MOHAMED ELAFF
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Eylemsizlik ölçüm birimi (IMU). B, Sapma hesaplaması. C, Konum D, Hareket. E, Ölçüm. F, Sinir Ağı. G, Manyetometre, Inertial measurement unit (IMU). B, Yaw calculation. C, Position D, Movement. E, Measurement. F, Neural Network. G, Magnetometer
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

Bir mobil robotun yönünün doğru olarak belirlenmesi, navigasyon, haritalama ve yerelleştirme gibi birçok robotik uygulama için kritik öneme sahiptir. Atalet ölçüm birimleri (IMU'lar), bir robotun yönünü tahmin etmek için yaygın olarak kullanılır. Bununla birlikte, IMU'lar sapma tahmininde hatalara neden olabilecek sürüklenme ve gürültüden muzdariptir. Bu çalışmada, manyetometre okumalarını ve bir sinir ağını birleştirerek IMU yalpalama hesaplamasının doğruluğunu artırmak için bir yöntem öneriyoruz. Sinir ağı, manyetometre okumaları ile sapma açısı arasındaki ilişkiyi öğrenmek için eğitilir ve ağ, IMU sapma tahminini düzeltmek için kullanılır. Önerilen yöntem, deneysel veriler kullanılarak değerlendirilmiştir ve sonuçlar, önerilen yöntemin IMU yalpalama hesaplamasının doğruluğunu önemli ölçüde iyileştirdiğini göstermektedir. Ayrıca, yöntem hesaplama açısından verimlidir ve mevcut robotik sistemlere kolayca entegre edilebilir. Önerilen yöntem, bir robotun yöneliminin doğru tahminine dayanan birçok robotik uygulamanın performansını iyileştirme potansiyeline sahiptir. Aşağıdaki bölüm, robot yönelimi üzerine kapsamlı araştırma külliyatının özlü bir taslağını sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

The accurate determination of a mobile robot's orientation is critical for many robotic applications, such as navigation, mapping, and localization. Inertial measurement units (IMUs) are commonly used to estimate the orientation of a robot. However, IMUs suffer from drift and noise, which can cause errors in the estimation of yaw. In this study, we propose a method for improving the accuracy of the IMU yaw calculation by incorporating magnetometer readings and a neural network. The neural network is trained to learn the relationship between the magnetometer readings and the yaw angle, and the network is used to correct the IMU yaw estimation. The proposed method is evaluated using experimental data, and the results demonstrate that the proposed method significantly improves the accuracy of the IMU yaw calculation. Moreover, the method is computationally efficient and can be easily integrated into existing robotic systems. The proposed method has the potential to improve the performance of many robotic applications that rely on accurate estimation of a robot's orientation. The following section provides a succinct outline of the extensive corpus of research on robot orientation.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme yöntemleri ile ataletsel navigasyon sistemlerinde doğruluğun geliştirilmesi

    Improving accuracy in inertial navigation systems with deep learning methods

    FATİH ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Savunma ve Savunma TeknolojileriKırıkkale Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FARUK ULAMIŞ

  2. 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

  3. IMU tabanlı ters kinematik model ile yürüme emülatörü

    IMU based gait emulator using inverse kinematics model

    YAĞIZ TEZEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. SIDDIK MURAT YEŞİLOĞLU

  4. Gezgin robot sistemlerinde konumlandırma ve haritalama

    Localization and mapping in mobile robot systems

    YUNUS ATAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VEYSEL GAZİ

  5. A stereo hmd system with visual and inertial data capture for 3D augmented reality applications

    3B eklenmiş gerçeklik uygulamaları için eylemsizlik verilerini ve video görüntülerini yakalayan stereo bte sistemi

    AHMET KERMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. ARİF TANJU ERDEM