Uçak üzeri eş zamanlı konumlama ve haritalama (EZKH)'da artırılmış tutarlılık için gözlenebilirlik kısıtlı kalman filtreleri
The observability constraints of kalman filter for increasing consistency in airborne simultaneous localization and mapping (A-SLAM)
Yazar: ABDULLAH ERSAN OĞUZ
Danışman: PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
Hava Harp Okulu Komutanlığı / Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Kalman filtre = Kalman filter ; İnsansız hava aracı = Unmanned aerial vehicle

Özet:
İnsansız Hava Araçları, kullanım ve geliştirilme amaçlarına uygun olarak verilen görevin tamamını veya bir bölümünü kendi kendine yani otonom olarak yapması beklenen hava araçlarıdır. Bu isteği karşılayabilmenin yani güvenli bir şekilde otonom seyrüsefer yapabilmenin ön koşulu ise hava aracının konumunun doğru şekilde bilinmesidir. Günümüzde konum belirlemenin en bilinen yöntemi Küresel Uydu Yönbulum Sistemlerinin kullanımıdır. Ancak Küresel Uydu Yönbulum Sistemlerinin olmadığı veya erişelemediği ortamlarda güvenli konum belirlemek araştırmacılar için zor ve önemli bir konu olarak ortaya çıkmaktadır. Küresel Uydu Yönbulum Sistemlerinin olmadığı ortamlarda konum belirlenmesi için pek çok yöntem ortaya çıkmaktadır, bunlardan en önemlisi, ne hava aracı konumunun ne de serüsefer yapılan bölgenin haritasının da bilenmemesi durumunda çözüm olarak karşımıza çıkan Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalamadır.Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalama robotik alanında önemli bir araştırma konusu olarak uzun yıllardır çekiciliğini korumakta ve kara araçları üzerinde yapılan uygulamalar ve çalışmalar yoğun olarak devam etmektedir. Lineer olmayan sistemlerde Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalama yapmak için Genişletilmiş Kalman Filtresi ve Dağılımlı Kalman Filtresi kullanılmaktadır. Bu çalışmada her iki tip kalman filtresi yapısının hava araçları için uygulamalarının yapılması ve uygulanması amaçlanmıştır. Bu çalışma ile üç katkı hedeflenmiştir;İlk olarak, altı serbestlik dereceli hava aracının kinematik modeli kullanılarak Genişletitmiş Kalman Filtresi tabanlı Uçak üzeri Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalama yapısı oluşturulmuş, benzetimleri yapılmış ve filtre tutarlılığı analiz edilmiştir.İkinci olarak Tutarlılığı Artırılmış Genişletilmiş Kalman Filtresi tabanlı Uçak üzeri Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalama yapısı tanımlanarak benzetimleri yapılmış ve sonuçları standart Genişletilmiş Kalman Filtre yapısıyla karşılaştırılarak yorumlanmıştır.Son olarak Dağılımlı Kalman Filtresi tabanlı Uçak üzeri Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalama yapısı oluşturulmuş, benzetimleri yapılmış, Genişletilmiş Kalman Filtresi tabanlı Uçak üzeri Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalama sonuçları ile karşılaştırılmıştır.Yapılan çalışma ile hava araçlarında güvenilir olarak seyrüsefer yapılması için ihtiyaç duyulan konum belirlenmesi ihtiyacının küresel uydu yönbulum sistemlerinden bağımsız gerçekleştirilmesi hedeflenmiş. Tüm seyrüsefer boyunca güvenilir konum belirlenmesi için önemli olan filtre tutarlılığının artırılması için öneriler getirilmiştir.

Abstract:
UAVs are expected to perform all or part of its mission as autonomous in accordance with predefined at the manufacture objectives and prerequest of safe autonomous navigation is to detect the UAV location precisely. Nowadays the most common method for location detection is the use of Global Navigation Satellite Systems (GNSS). Howewer but it is a challenge for researchers to determine location in GNSS denied enviroments. Although new methods are emerging continuously, the most notably one is Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), which is a good solution when both UAVs position and region map are not known.SLAM has been a popular research topic in the field of robotic for many years and its applications on land vehicle are still going on intensively. In this study, two different Kalman Filter structures that are used for nonlinear systems, namely Extended Kalman Filter (EKF) and Unscented Kalman Filter (UKF).SLAM is relatively easy to implement in robotics compared to air vehicles. Since robots or land vehicles move at low-speeds in 2D area, necessary mathematical model should be developed in two dimension in contrast to UAVs which are faster vehicles and need more complex mathematical models. Although the UAV case complicates SLAM problem a bit more, existing UAV applications are usually conducted at fixed range altitude and in a bounded area.The general structure of EKF-based SLAM is;a)Determination of the location of landmark?s relative to UAV position,b)Calculation of UAVs next position by system dynamics and landmark?s,c)Determination of the new landmark?s location,d)Correction of UAVs position and landmark?s locationAll these processes are in Kalman Filter prediction and update steps. Howewer calculations could be performed by linearization of system with Jacobian matrices since Kalman Filter is only applied to linear systems.In this study, a reliable method of determination of UAV position, called A-SLAM filter, is proposed and investigated. In Chapter 2, used coordinate systems, the UAV kinematic model, sensor models and simulation scenarios are described. The kinematic model is created by using the A-SLAM filter and implemented as EKF-based A-SLAM in Chapter 3. EKF based A-SLAM filter is applied by using scenarios specified for camera and SAR observation sensors and the results states that more reliability in the sensor brings less estimation error of A-SLAM filter.EKF-based A-SLAM filter inconsistency has been analyzed for the first time in the literature with this study. Filter inconsistency with its symptoms is put forwarded and its causes are investigated in Chapter 4. Observability of EKF based A-SLAM structure is analyzed to examine of inconsistency reasons and it is stated that unobservable subspaces and derivatives error arising from Jacobian matrices used for linearization can be a source of inconsistency in Chapter 5.Jacobian matrices are optimized to increased consistency of EKF-based A-SLAM by Lagrange polynomials to minimize error in derivatives. Thus Increased Consistency EKF (IC EKF) based A-SLAM for UAV is defined for the first time. The results in Chapter 6 refer that the error of IC EKF based A-SLAM is 30% less than standart EKF based A-SLAM.Nonderivative method can be propose another error elimination approach according to the results So as the Kalman filter which does not require the derivation, UKF based A-SLAM is defined for the first time and performance of the novel Kalman filter is compared with standard EKF based A-SLAM in Chapter 7.Results refer that IC EKF based A-SLAM filter could be used instead ands UKF based A-SLAM has no posterior feature over EKF based A-SLAM and EKF based A-SLAM structure has less error in position estimation in terms of simulation results since reliability of standard EKF based A-SLAM is low for long-term navigation because of its inconsistent structure.As a result of in this study1) EKF based A-SLAM filter observability and consistency analysis is performed in Chapter 4 and 5,2) Methods to increase EKF based A-SLAM filter consistency is put forwarded and IC EKF based A-SLAM is defined in Chapter 6,3) UKF based A-SLAM filter implementation and comparison with EKF based A-SLAM is performed in Chapter 7.