Su altı aracında model destekli seyrüsefer algoritması geliştirilmesi
Development of model-aided navigation algorithm in underwater vehicle
Yazar: FURKAN BEYHAN
Danışman: PROF. DR. SALMAN KURTULAN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Kalman-Bucy filtresi = Kalman-Bucy filter ; Stokastik kontrol = Stochastic control ; İnsansız su altı aracı = Remotely operated vehicle

Özet:
Bu çalışmada, Genişletilmiş Kalman Filtresi (GKF) algoritması kullanılarak su altı aracının konum kestirimi yapılmıştır. Bu amaçla öncelikle, insansız bir su altı aracının doğrusal olmayan altı serbestlik dereceli dinamik modeli türetilmiştir. Bu model ile aracın gerçek konum, hız, ivme, açısal hız ve açı verileri üretilmiştir. Bu veriler kullanılarak, algoritmada kullanılan sensörler çeşitli stokastik süreçlerle modellenmiştir. Sensör modellerinden üretilen ölçüm değerleri, GKF'de ölçümün ilerletilmesi ve düzeltilmesinde kullanılmıştır. Bu teknik 'Sensör füzyon' olarak isimlendirilmektedir. Bu çalışmada, GKF'de ölçümün düzeltilmesinde kullanılan sensör ölçümlerine ek olarak, araç modelinden üretilen, aracın suya göre hızı bilgisi de GKF algoritmasında ölçümün düzeltilmesinde kullanılmıştır. Araç modeli kullanılarak konum, hız, ivme, açısal hız ve açı verilerin üretilmesini, sensör ölçümlerinin üretilmesini, ve GKF kullanılarak konumun kestirilmesini gösteren bir benzetim yapılmıştır. Benzetimde ayrıca, sensör ölçümlerinin yanı sıra, model desteğinin de ölçüm düzeltmesinde kullanıldığı ve ölçüm düzeltmesinde model desteğinin kullanılmadığı iki farklı GKF algoritmasının konum kestirim doğruluğu karşılaştırılmıştır.

Abstract:
In this thesis, position estimation of the underwater vehicle is made by using Extended Kalman Filter (EKF) algorithm. For this purpose, first of all, a nonlinear six degree of freedom dynamic model of an remotely operated underwater vehicle is derived. With this model, the vehicle's actual position, speed, acceleration, angular rate and angle data of the vehicle is produced. Using this data, sensors used in the algorithm are modeled by various stochastic processes. Measurements generated from sensor models were used to time propagation and measurement correction parts in the EKF. This technique is called 'Sensor fusion'. In this thesis, in addition to sensor measurements used in the measurement correction part in the EKF, velocity of the vehicle with respect to water produced from the vehicle model was used in the measurement correction part in the EKF algorithm. In this thesis, simulation was created in which actual position, velocity, acceleration, angular velocity and angle data were produced, sensor measurements were produced and position estimation with EKF was performed. Also in simulation, position estimation accuracy of two different EKF algorithms were compared each other which are with model-aided correction and without model-aided correction in measurement correction part of EKF algorithm.