Geri Dön

Designing a sensor fusion algorithm for position and orientation estimation using an IMU and a position sensor, and its implementation

IMU ve konum sensörü kullanarak konum ve oryantasyon tespiti yapan sensör füzyon algoritması tasarlamak ve uygulaması

  1. Tez No: 859170
  2. Yazar: EKREM YAVUZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YAVUZ ŞENOL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

Bu çalışmanın başlangıç noktası, tekstil endüstrisinde karşılaşılan bir probleme çözüm aramaktır. Potasyum permanganat, bir inorganik kimyasal bileşen ve oksidasyon ajanı olarak, özellikle tekstil endüstrisinde denim renk açma işlemi için kullanılmaktadır. PP mikropartiküllerinin denim üzerine püskürtülmesi, işçiler için uzun vadede sağlık riskleri oluşturur, çünkü bu partikülleri solumak akciğer hastalıklarına yol açabilir. Bu duruma bir çare olarak, püskürtme işleminde insanlar yerine robotların kullanılabileceği fikri ortaya çıkmıştır. Bu bizi, bir uzman operatör tarafından püskürtme işlemi sırasında püskürtme tabancasının pozisyonunu ve yönelimini, yani pozunu, kaydetme konseptine yönlendirdi. Daha sonra, bu hareketler, insan sağlığını tehlikeye atmadan robotlar tarafından kusursuz bir şekilde taklit edilebilecek ve püskürtme işlemi yapılabilecektir. Bir nesnenin uzaydaki pozunu yüksek bir hassasiyetle belirlemek için sensör sistemleri kurmak ve sensörlerden elde edilen verileri yorumlayabilen algoritmaları kullanmak gereklidir. Bu nedenle, bu tezin temel odak noktası, altı boyutlu poz tahmini için tasarlanmış bir sensör füzyon algoritması geliştirilmesi ve sensör sistemi kurulmasıdır. Ardından, kaydedilen poz verileri kullanılarak bir robot kolu kontrol etme sürecini içermektedir. Bir nesnenin pozunu belirleme için birçok yöntem ve sensör tipi bulunmaktadır. Önerilen yaklaşım, poz tahminlerinin doğruluğunu artırmak amacıyla bir İnersiyal Ölçme Ünitesi (IMU) ve tel kodlayıcı tabanlı pozisyon sensörlerinden elde edilen verilerin birlikte kullanılmasını içerir. Geliştirilen algoritma, Kalman filtreleri ve Complementary filtreler gibi filtre türlerinin özelliklerinden faydalanarak, eksikliklerini ele almaya ve Euler açı hesaplamalarının doğruluğunu artırmaya çalışır. Ayrıca çalışmada, bir çok farklı sensör füzyon filtre türünün aynı veri ile test edildiğinde ortaya çıkardıkları sonuçlar da karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, bu tezde, IMU ve tel kodlayıcıların birlikte kullanılması ve sensör füzyon algoritmaları sayesinde uzaydaki bir nesnenin pozunun kesin bir şekilde belirlenebileceği teorik olarak kanıtlanmış ve oluşturulan test düzeneğinde uygulamalı olarak gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

The starting point of this study is to address and seek a solution to a challenge in the textile industry. Potassium permanganate is primarily used for denim lightening in the textile industry. The spray application of microparticles of PP to denim causes long-term health risks for workers, as inhaling them may lead to lung diseases. The idea is that robots can be employed instead of individuals in this spraying process. This led us to the concept of recording the position and orientation, i.e. the pose, of the spray gun during the spraying process, which is performed by a skilled operator. Subsequently, these movements can be accurately replicated by robots without compromising human health. To determine the pose of an object in space with high precision, it is necessary to establish sensor systems and utilize algorithms that can interpret the data obtained from sensors. Therefore, the primary focus of this thesis is the development of a sensor fusion algorithm and sensory system designed for six-dimensional pose estimation, followed by controlling a robot arm using recorded pose data for PP spray applications. Numerous methods and sensors are available for determining the pose of and object. The proposed approach involves the integration of data from an Inertial Measurement Unit and string-encoder based position sensors to enhance the accuracy of pose estimations. The designed algorithm benefits from features of filter types, such as Kalman filters and Complementary filters, aiming to address their shortcomings and improve the precision of Euler angle calculations. Additionally, in the study, the results obtained when various sensor fusion filter types were tested with the same data have also been compared. As a result, this thesis has proven and practically demonstrated in the created test setup that the pose of an object in space can be precisely determined by leveraging the power of sensor fusion algorithms through the combination of IMU and string encoders.

Benzer Tezler

  1. 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

  2. Deep wavelet neural network for spatio-temporal data fusion

    Uzamsal-zamansal veri füzyonu içinderin dalgacık sinir ağları

    AJLA KULAGLIC

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

  3. Decentralized estimation under communication constraints

    İletişim kısıtları altında dağıtık kestirim

    MURAT ÜNEY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU

    YRD. DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN

  4. Güç transformatörlerinde makine öğrenmesi ve sensör füzyonu yöntemleri ile arıza analizi

    Power transformers fault analysis with machine learning and sensor fusion methods

    MERVE DEMİRCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜSLÜM CENGİZ TAPLAMACIOĞLU

    DOÇ. DR. HALUK GÖZDE

  5. Menzil profili modunda çalışan radarla otomatik hedef sınıflama

    automatic target classification with radars operating in range profilling

    CENK GÖKBERK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERCAN TOPUZ