Kapalı Alanlarda Hassas UWB Tabanlı Konumlandırma için Uyarlamalı Genişletilmiş Kalman Filtresi

Kapalı mekanlarda Küresel Konumlandırma Sistemi (GPS) gibi teknolojilerin yetersizliği, robotik sistemlerin konum belirleme süreçlerinde alternatif yöntemlerin geliştirilmesini gerekli kılmaktadır. Bu alanda, Ultra Geniş Bant (UWB), Wi-Fi Tabanlı Konumlandırma Sistemleri, Bluetooth Düşük Enerji (BLE...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Abdulhamit Sevgi, H. Erdinç Koçer
Format: Article
Language:English
Published: Gazi University 2025-06-01
Series:Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
Subjects:
Online Access:https://dergipark.org.tr/tr/pub/gujsc/issue/77315/1636087
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:Kapalı mekanlarda Küresel Konumlandırma Sistemi (GPS) gibi teknolojilerin yetersizliği, robotik sistemlerin konum belirleme süreçlerinde alternatif yöntemlerin geliştirilmesini gerekli kılmaktadır. Bu alanda, Ultra Geniş Bant (UWB), Wi-Fi Tabanlı Konumlandırma Sistemleri, Bluetooth Düşük Enerji (BLE) işaretçileri, Radyo Frekansı ile Tanımlama (RFID), ultrasonik konumlandırma ve görsel tabanlı konumlandırma gibi teknolojiler kullanılmaktadır. UWB teknolojisi konumlandırma için yaygın olarak kullanılmasına rağmen, çok yollu yayılım, görüş hattı engelleri (NLOS), elektromanyetik girişim ve sensör gürültüsü gibi etkenler nedeniyle konum doğruluğunda dalgalanmalar ve sapmalar meydana gelmektedir. Bu çalışmada, bu sorunları gidermek amacıyla Uyarlamalı Genişletilmiş Kalman Filtresi (AEKF) tabanlı bir yöntem önerilmektedir. Önerilen yöntem, UWB tabanlı konumlandırma sistemlerinde karmaşık sistem gürültüsü ve eksik ölçüm bilgileri durumunda veri bütünlüğünü koruyarak sistemden toplanan UWB ve Ataletsel Ölçüm Birimi (IMU) verilerine AEKF uygulayarak konumlandırma performansını artırmaktadır. Sistemin deneysel çalışmaları bir mobil robot aracılığıyla AEKF ve filtresiz UWB ölçümleri olarak yapılmış ve karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, AEKF'nin daha yüksek konumlandırma doğruluğu sağladığını ve gerçek zamanlı çalışabilirlik sunduğunu göstermektedir. Bu bulgular, AEKF'nin etkin bir çözüm sunduğunu ortaya koymaktadır.
ISSN:2147-9526