Genişletilmiş kalman süzgeci ile gezgin robot konumunun belirlenmesi
Mobile robot localization with extended kalman filter
Yazar: KORAY HASAN HATİPOĞLU
Danışman: Y.DOÇ.DR. HAMİT ERDEM
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
ÖZGENİŞLETİLMİŞ KALMAN SÜZGECİ İLE GEZGİN ROBOT KONUMUNUNBELİRLENMESİK. Hasan HatipoğluBaşkent Üniversitesi Fen Bilimleri EnstitüsüElektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim DalıOtonom gezgin robotların işlevlerini yerine getirebilmeleri için en önemli ve gerekliözelliklerden biri kendi konumlarını bilmeleridir. Robotlar kendi konumlarını bildiğisürece algıladıkları ortamın özelliklerini doğru şekilde analiz edebilirler. Genelolarak robot konumunun belirlenmesi için iki tip ölçüm yöntemi kullanılır. Buyöntemler mutlak ve göreli ölçüm yöntemleridir. Çoğunlukla bu iki ölçüm yöntemibir arada kullanılır.Bu tez çalışmasında, robot konumunun belirlenmesi için mutlak ve göreli ölçümyöntemlerinden birlikte yararlanılmıştır. Mutlak ölçüm için ses ötesi algılayıcıları,göreli ölçüm için optik şaft kodlayıcıları kullanılmıştır. Bu algılayıcıların ve robotsisteminin kinematik modellemesi yapılmış, gezgin robotun yöneliminde vekonumunda odometriden kaynaklanan hataların azaltılabilmesi için genişletilmişKalman süzgeci kullanılmıştır.Deneysel çalışmada, üzerinde 8 adet ses ötesi algılayıcı ve tekerlekleri üzerindeiki adet optik kodlayıcı bulunan, Pioneer 3-DX otonom gezgin robotu kullanılmıştır.Robot konumunun belirlenmesi kapalı oda içi ortamında gerçekleştirilmiştir.Odometri ve algılayıcı birleştirilmesi yöntemleri kullanılarak yapılan gezgin robotkonumunun belirlenmesindeki verimlilik, benzetim ve fiziksel ortamlardaki deneylerile karşılaştırılmıştır. Matlab programı ile gerekli yazılımlar geliştirilmiştir. Gezginrobotun son pozisyon hatasının GKS kullanımı ile azaldığı gözlenmiştir.Anahtar Sözcükler: Gezinim, Konum Belirleme, Genişletilmiş Kalman Süzgeci,OdometriDanışman: Yrd.Doç.Dr. Hamit Erdem, Başkent Üniversitesi, Elektrik-ElektronikMühendisliği Bölümü.i

Abstract:
ABSTRACTMOBILE ROBOT LOCALIZATION WITH EXTENDED KALMAN FILTERK. Hasan HatipoğluBaşkent University Institute of ScienceThe Department of Electrical and Electronics EngineeringOne of the most important and necessary features of the autonomous mobilerobots to perform their functions in the environment is their ability to know theirlocations. Robots can analyze the features of their environment correctly as longas they know their own positions. In general, two types of measurement methodsare used for robot localization. They are absolute and relative measurementmethods. Usually, these two measurement methods are used together.In this thesis, both absolute and relative measurement methods were utilized tolocalize the robot. Sonar sensors and optical shaft encoders were used forabsolute and relative measurements respectively. These sensors and kinematicalrobot systems were modeled, and extended Kalman filter was used in order toreduce the odometric errors in orientation and position of the mobile robot.In experimental work, Pioneer 3-DX, an autonomous mobile robot with 8 sonarsand two optical encoders located on the wheels was used. Localization of themobile robot was performed in a closed indoor environment. The efficiency of themobile robot localization performed by using odometry and sensor fusion methodswere compared with the simulation and physical environment experiments. Therequired software was developed by using Matlab. It is observed that last positionerror of the mobile robot is decreased with the use of EKF.Keywords: Navigation, Localization, Extended Kalman Filter, OdometryAdvisor: Asst. Hamit Erdem, Başkent University, The Department of Electricaland Electronics Engineering.ii