Geri Dön

Attitude estimation with an invariant extended kalman filter using learning-based covariance adaptation

Makine öğrenmesi tabanli kovaryans adaptasyonu kullanan değişmez genişletilmiş kalman filtresi ile tutum kestirimi

  1. Tez No: 981542
  2. Yazar: MEHMET EMİR ARSLAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AFŞAR SARANLI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez, Değişmez Genişletilmiş Kalman Filtresi (Invariant Extended Kalman Filter, IEKF) çerçevesinde, ölçüm gürültüsü kovaryans matrisini adaptif bir şekilde ayarlayarak tutum kestirim performansını artırmayı amaçlayan veri odaklı bir yöntem önermektedir. Ölçüm kovaryansını, güncel sensör verilerine göre ayarlamak için evrişimli sinir ağı kullanılmakta ve bu sayede filtre, farklı hareket ve çevresel koşullarda ölçümlere olan güvenini dinamik olarak değiştirebilmektedir. Evrişimli sinir ağı jiroskop, ivmeölçer ve manyetometre ölçümleri dâhil olmak üzere ataletsel ve manyetik sensör verilerinden oluşan dizileri işlemektedir. Bu adaptif mekanizma, IEKF'nin yer değiştirme, hızlı dönüşler ve manyetik bozulma gibi zorlu senaryolarla daha iyi başa çıkmasını sağlamaktadır. Yöntemin etkinliği, açık erişimli BROAD veri seti üzerinde değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin yalnızca sabit kovaryanslı IEKF'ye kıyasla değil, aynı zamanda geleneksel adaptif yöntemleri kullanan IEKF'lere göre de daha yüksek kestirim doğruluğu sağladığını göstermektedir.

Özet (Çeviri)

This thesis proposes a data-driven method to improve attitude estimation performance by adaptively scaling the measurement noise covariance matrix within an Invariant Extended Kalman Filter (IEKF) framework. To achieve this, a convolutional neural network (CNN) adjusts the measurement covariance based on recent sensor data, allowing the filter to adapt its reliance in measurements under different motion and environmental conditions. The CNN processes sequences of inertial and magnetic sensor readings, including gyroscope, accelerometer, and magnetometer measurements. This adaptive mechanism allows the IEKF to better handle challenging scenarios such as translations, fast rotations and magnetic disturbance cases. The effectiveness of the method is evaluated on publicly available BROAD dataset. Experimental results demonstrate improved estimation accuracy not only over the fixed-covariance IEKF, but also compared to IEKF with conventional adaptive methods.

Benzer Tezler

  1. Çift yönlü çok modlu doğrusal olmayan itme analizinin betonarme bir binada karşılaştırmalı incelenmesi

    A comparative study of bi-directional multi-mode nonlinear pushover analysis in a reinforced concrete building

    HAKAN MACUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEYZA TAŞKIN AKGÜL

  2. Sabit kanatlı İHA için uyarlamalı daldırma ve değişmezlik yöntemiyle sabit bozucuların kestirici tasarımı

    Disturbance estimator design with adaptive immersion and invariance method for fixed wing UAV

    BESTE SEZEN YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN

  3. Hastalar için radyolojide yapay zekâ tutum ölçeği Türkçe formunun geçerlik ve güvenirlik çalışması

    Reliability and validitystudy of Turkish version of artificial intelligence in radiology attitude scale for patients

    AYŞE MARAŞLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Sağlık YönetimiBandırma Onyedi Eylül Üniversitesi

    Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ARZU BULUT

  4. Attitude estimation and reaction wheels based control of an earth-pointing small satellite

    Küçük bir yer gözlem uydusunun yönelimini belirleme ve tepki tekerleklerine bağlı kontrolü

    HAKAN GÜRSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ HACIZADE

  5. Attitude estimation performance enhancement for Gokturk-2 satellite

    Göktürk-2 uydusu için yönelim kestirim performansı iyileştirmesi

    ÖZGÜR KAHRAMAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Havacılık ve Uzay MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVDA ZUHAL AKYÜREK

    DOÇ. DR. HALİL ERSİN SÖKEN