Pozisyon ve yönelim tahmini için, genişletilmiş ve kokusuz kalman filtresi yaklaşımlarıyla sensör füzyonu tasarımı ve uygulanması
Sensor fusion design and implementation by extended and unscented kalman filter approaches for position and attitude estimation
Yazar: HÜSEYİN ŞAHİN
Danışman: PROF. DR. VASFİ EMRE ÖMÜRLÜ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Aviyonik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Aviyonik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Havacılık ve Uzay Mühendisliği = Aeronautical Engineering ; Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Küçük insansız hava araçlarında (İHA) kararlı bir otonom uçuş için, ağır ve pahalı sensörler kullanılmadan yüksek hassasiyetli pozisyon ve yönelim bilgisi gereklidir. Bu amaçla farklı yaklaşımlara dayalı sensör füzyon algoritmaları ile İHA'ların pozisyon ve yönelim tahmini yapılabilmektedir. Çok sayıda çalışma olmasına rağmen tercih edilen yaklaşımların etkinliğini teorik olarak değerlendirmek zordur. Bu çalışma, seyrüsefer sistemlerinde en çok tercih edilen filtreler olan, Genişletilmiş Kalman Filtresi (GKF) ve Kokusuz Kalman Filtresi (KKF) yaklaşımları ile pozisyon ve yönelim tahmini için MATLAB benzetim ortamında sensör füzyon tasarımını ve benzetim ortamında uygulanmasını kapsamaktadır. Çalışmada, İHA'nın dinamik modeli kullanılmadan İHA üzerindeki ataletsel ölçüm birimi (AÖB), küresel konumlama sistemi (KKS), barometre ve manyetometre ile sensör füzyon tasarımı yapılmıştır. Sistemde yere göre yönelimi gösteren durum değişkeni olarak dördeyler kullanılmıştır. Sistem; dördeyler, hız, pozisyon, dönüölçer ve ivmeölçer kayma, manyetik alan ve manyetik alan kayma olmak üzere toplam 22 durum değişkeninden oluşmaktadır. Tasarlanan iki farklı sensör füzyonu modeli, (GKF ve KKF yaklaşımlarıyla) MATLAB benzetim ortamında, MATLAB tarafından sağlanan gerçek (sensör hatalarından arındırılmış) uçuş verileri kullanılarak oluşturulan sensör modelleriyle çalıştırılmış ve bu tasarımların tahminci performansları gerçek uçuş verileri ile karşılaştırılarak sonuçlar değerlendirilmiştir.

Abstract:
For a stable autonomous flight for small unmanned aerial vehicles (UAV), high-precision position and attitude information is required without using heavy and expensive sensors. For this purpose, position and attitude estimation of UAVs can be performed using sensor fusion algorithms based on different approaches. Although there are many studies about the subject, it is difficult to theoretically evaluate the effectiveness of the preferred approaches. This study covers the sensor fusion design and implementation in MATLAB simulation environment for position and attitude estimation by Extended Kalman Filter (EKF) and Unscented Kalman Filter (UKF) approaches, which are the most preferred filters in navigation systems. In the study, sensor fusion design is using sensor data of an inertial measurement unit (IMU), global positioning system (GPS), a barometer and a magnetometer on the UAV, without using the dynamic model of the UAV. Quaternions were used as the state variables which indicate the attitude with respect to local navigation frame. The system consists of a total of 22 state variables: quaternions, velocity, position, gyroscope and accelerometer bias, magnetic field, and magnetic field bias. Two different sensor fusion models designed by EKF and UKF approaches which has sensor models that use real (sensor error-free) flight data provided by MATLAB, were run in MATLAB simulation environment. The estimator performances of these approaches were compared with real flight data and results were evaluated.