Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.advisorErdem, Hamit
dc.contributor.authorAkbaş, Eren Mehmet
dc.date.accessioned2017-10-26T07:48:09Z
dc.date.available2017-10-26T07:48:09Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11727/2779
dc.description.abstractAtaletsel navigasyon sistemi, navigasyon denklemleri üzerinden ataletsel ölçüm birimi algılayıcı çıktılarını kullanarak konum, hız, ivme ve yönelim hesaplamaktadır. Hız değerlerin elde edilmesi için gerekli tümlev alma işlemleri sonucu biriken algılayıcı hataları ve sistemin yanlış modellenmesi, uzun süren navigasyon uygulamalarında, bir sonraki durumun kestirilmesinde kritik öneme sahiptir. Bu durum, kestirim için kullandığımız Kalman filtresi yapısını etkilemektedir. Kalman filtresi, durum uzay modeli ile temsil ettiğimiz sistemde, modelin önceki bilgileri ile giriş ve çıkış bilgilerinden sistemimizin durumlarını tahmin edilebilen başarılı bir filtredir. Bu tez çalışmasının amacı, geliştirilen ve güçlendirilerek adaptif hale getirilen Kalman Filtresi algoritması ile ataletsel navigasyon için kestirim hatalarını minumum değerlere indirerek sistem performansının artırılmasıdır. Unutma faktörü ile adaptif hale getirilen Kalman filtresi algoritması denenip, geleneksel Kalman filtresi ile karşılaştırılacaktır. Hata kompanzasyonu sonrasında, doğruluk analizi ile performans karşılaştırması yapılacaktır. Sistem modelinin hatalı ve hatasız olarak kurulması sonucu iki farklı durum için karşılaştırma yapılmıştır. Imu01b ataletsel algılayıcısı, Arduino denetleyicisi üzerinden I2C haberleşme protokolü ile alınan ivme değerleri Matlab benzetim ortamına aktarılarak tasarlanan adaptif Kalman algoritmasının performası değerlendirilmiştir. The working principle of Inertial navigation system, determines acceleration, velocity, position and attitude by using navigation equations and inertial sensor outputs.For calculation of these values, accumulation of sensor errors propagated by integration and wrong modelling of the system become very crucial in long-term applications and estimating the next state. The Kalman Filter is filtered in a dynamic system, which is represented by the state space model, in which the state of the system can be estimated from input and output information along with the model's previous information. The purpose of this thesis is to developed and enhanced by adapting of the Kalman Filter algorithm, increases the system performance by decreasing the estimation errors for inertial navigation. For this, adaptive Kalman filter algorithm tried and compared to classic Kalman filter. After the error compensation, accuracy analysis and performance comparison will be done. Imu01b inertial sensor, acceleration values obtained by I2C communication protocol via Arduino controller are transferred to matlab simulation environment so the performance of the adaptive Kalman algorithm has been evaluated.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherBaşkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectAtaletsel ölçüm birimien_US
dc.subjectAtaletsel algılayıcılaren_US
dc.subjectKalman filtresien_US
dc.subjectAdaptif kalman filtresien_US
dc.titleAtaletsel ölçüm birimi hata analizi ve modellenmesien_US
dc.typemasterThesisen_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster