Investigation of adaptive kalman filter techniques for sensor fusion applications
Sensör füzyon uygulamaları için adaptif kalman filtresi tekniklerinin incelenmesi
- Tez No: 840851
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İSMAİL UYANIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sensör füzyon günümüzde birçok farklı disiplinlerde karşımıza çıkan bir konseptir. Bu konsept en yalın tanımıyla farklı kaynaklardan gelen bilgileri uygun yöntemlerle birleştirmeyi amaçlamaktadır. Bu tezde LiDAR ve kameranın kullanıldığı bir simülasyon ortamı ve deney düzeneği geliştirilmiştir. Bu ortamlarda sensör füzyon algoritmalarını deneyebilmek için bir kapalı döngü modeli kullanılmıştır. Kapalı döngü modeli ile çalışan deney düzeneği üzerinden önce süper pozisyon tabanlı bir takip davranışı incelenmiştir. Bu yöntemde sensör verileri sabit bir değer ile ağırlıklandırılarak füzyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Ardından sistemin farklı koşullar altında durum kestirimini iyileştirebilmek için Kalman filtresi kullanılmıştır. Kalman filtresi tarafından sağlanan hata kovaryansı ağırlıklandırma için kullanılmıştır. Literatürde yer alan farklı ölçüm gürültü kestirimi algoritmaları kullanılarak Kalman filtresinin performansı incelenmiştir. Bu sayede sensörlerin pozisyon kestirimi sonucunda oluşan hata dinamik olarak kestirilebilmektedir. Dinamik olarak değiştirilen ağırlıklar ortam gürültüsünün farklılaştığı durumlarda başarılı bir sonuç vererek sistemin takip performansının iyileşmesini sağlamıştır.
Özet (Çeviri)
Sensor fusion is a concept encountered in many different disciplines today. In its simplest definition, this concept aims to combine information from different sources using appropriate methods. In this thesis, a simulation environment and experimental setup utilizing LiDAR and a camera have been established. A closed-loop model was employed in the experimental setups to test multi-sensor algorithms. Initially, a superposition-based tracking behavior was examined using the closed-loop model. Using this method, sensor data was fused by weighting it with a constant value. Subsequently, a Kalman filter was utilized to enhance state estimation under different conditions. The error covariance provided by the Kalman filter was used for weighting. Independent of the general noise conditions of the Kalman filter, the system's performance was examined using different measurement noise estimation algorithms found in the literature. Thus, the error resulting from the position estimation of the sensors could be dynamically determined. By dynamically adjusting the weights, an effective result was achieved in cases where environmental noise varied, and as a consequence, the system's tracking performance was improved.
Benzer Tezler
- Biyolojik işaretler için adaptif gürültü azaltma sistemi
Adaptive noise canceller for biological signals
AYDIN AKAN
- Design, analysis and development of optimal satellite attitude control system
Optimal uydu yönelim kontrol sistemi tasarım, analiz ve geliştirilmesi
EMRE SAYIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Transmisson of 2-B images for turbo codes
Turbo kodlu 2-B görüntülerin iletilmesi
KENAN BÜYÜKATAK
Doktora
İngilizce
2005
İstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- State of charge estimation of lithium-ion batteries using machine learning approach
Makine öğrenmesi yaklaşımı kullanılarak lityum iyon pillerin şarj durumu tahmini
OSMAN ALPER ALTUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Development, implementation, and investigation of admittance control algorithms for physical human-robot interaction scenarios
Fiziksel insan-robot etkileşimi için kabul kontrolü algoritmalarının geliştirilmesi, uygulanması ve incelenmesi
EFE ÖZKARA
