Yaya navigasyonunda adım uzunluğu kestirimi ve yöntemlerin analizi
Stride length estimation and analysis of methods in pedestrian navigation
Yazar: NİMET KARAGÖZ
Danışman: PROF. DR. FATİH GÜLGEN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Atalet = Inertia ; Mikroelektromekanik sistemler = Microelectromechanical systems ; Navigasyon = Navigation

Özet:
Geçtiğimiz on yılda, akıllı telefonlardan elde edilen konum bilgisinin yayalar tarafından, iç ve dış mekânda kullanımı bir hayli artmıştır. Dış mekânda küresel navigasyon uydu sistemi (Global Navigation Satellite System - GNSS), kullanıcıların sorunlarına büyük ölçüde yeterli çözüm sunarken iç mekânda sinyal kısıtlılıklarından dolayı düşük doğrulukta sonuç elde edilir. Oysa, yayalar artık günlerinin büyük çoğunluğunu hastaneler, üniversite binaları, plazalar, alışveriş merkezleri gibi karmaşık ve büyük binaların içinde geçirmektedirler. Bu mekânlar yayalara, ekranlar, broşürler vb. navigasyonu kolaylaştırıcı imkânlar sağlasalar da bu yeterli düzeyde değildir. Bu nedenle, araştırmacılar, iç mekânda yayalara konum bilgisi sağlamak için farklı teknolojileri kullanma yoluna gitmiştir. 
Son yıllarda yaya navigasyonu ile ilgili çalışmalar büyük ölçüde, yayaların her zaman yanlarında bulundurdukları akıllı telefonların kullanılması yönünde gelişmiştir. Yüksek konum doğruluğu sağlamak için akıllı telefonlar Wi-Fi, fingerprint, BLE (Bluetooth  Low  Energy), Wireless, RFID (radio-frequency  identification), UWB (ultra-wideband), Bluetooth, GPS-IMU (global positioning system-inertial measurement unit) gibi destek ünitelerini kapsayacak şekilde tasarlanmaktadır. Ancak bu ek donanımlar, ek donanımlardan kaynaklanan hesap karmaşıklığı ve yüksek maliyet gibi kısıtlılıkları beraberinde getirir.
Ayrıca akıllı telefon ile yapılan çalışmalar sadece yaya navigasyonu ile sınırlı değildir. Akıllı telefonlar yaya hareketlerinin izlenmesi, koşucuların antrenmanlarında adım sayma gibi çeşitli amaçlar için de kullanılmaktadır. Bu nedenle, ek sistemleri aradan çıkarmak ve sadece akıllı telefon kullanarak yayaların isteklerine çözüm sunmak bilim insanları arasında giderek yaygınlaşan bir araştırma konusu haline gelmiştir. 
Çoğu araştırmacı, akıllı telefonlardaki Mikro-elektromekanik algılayıcılarından elde edilen verileri, çeşitli algoritmalarla birlikte kullanarak, en iyi sonucu elde etmeye çalışır. Ancak bu zorluğun üstesinden gelmede yeni katılanlar için, paylaşılan yeterli miktarda test verisi bulunmamaktadır. Çünkü genellikle veriler çalışmanın amacı göz önünde bulundurularak toplanır. Bu veriler diğer çalışmalarda kullanılmaya pek uygun olmaz. Bu çalışmada ise, Qu Wang vd.(2019)'nin çalışmalarında kullandıkları ve paylaştıkları veri setleri kullanılmıştır.
Bu çalışma, ivmeölçer ve manyetometre algılayıcıları kullanılarak seyahat halindeki yayalardan toplanmış veri setleri ile yaya adım uzunluğu kestirim yöntemlerini karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Adım uzunluğu hesaplamaları için bu çalışma kapsamında açık kaynaklı bir masaüstü uygulama geliştirilmiştir. Bu uygulama 10 farklı adım uzunluğu kestirim yönteminden elde edilen sonuçlar için doğruluk analiz\-leri yapmaktadır. Bu yöntemler Ladetto (2000), Weinberg (2002), Kim vd. (2004), Scarlett(2007), Alvarez vd. (2008), Bylemans vd.  (2009), Mikov vd.  (2013), Guo vd. (2016), Tian vd. (2015) ve Zeng vd. (2018)'nin yöntemleridir. Test edilen yöntemler arasından Weinberg (2002)'nin adım uzunluğu kestirimi %4.83 göreli adım uzunluğu hatası ile diğerlerine göre en iyi yöntem olarak tespit edilmiştir.

Abstract:
In the past decade, the usage of location information obtained from smartphones by pedestrians in both indoors and outdoors has increased considerably. While global navigation satellite system (GNSS) offers a substantially satisfactory solution to users in tracking outdoors, its use indoors gives inaccurate results due to the limitations of signal receiving. However, pedestrians spend most of their time in complicated and broad buildings such as hospitals, university buildings, trade centers, and shopping malls. Since some instruments such as digital screens and brochures used to facilitate pedestrians' navigation in these places are usually inadequate, many researchers propose to employ different technologies to provide the location information in the interior. 
One of the most impressive instruments for the researchers is the smartphone devices that offer innovative solutions to indoor navigation problems in recent years. They contain many technologies such as Wi-Fi, Bluetooth Low Energy (BLE), radio-frequency identiﬁcation (RFID), ultra-wideband (UWB), Bluetooth, global positioning system-inertial measurement unit (GPS-IMU) that have additional properties to ensure high location accuracy. 
However, these properties can lead to some limitations, such as calculation complexity, high implementation, and infrastructure cost. Smartphone technologies have become an increasingly popular research subject, because they cannot only be limited to pedestrian navigation but also used for various purposes, such as monitoring pedestrian movements and counting steps in runners' workouts.
Most researchers combine data from micro-electromechanical sensors on smartphones with various algorithms to achieve the best results. However, there is not enough shared test data for newcomers to this challenge because data is generally collected by the researchers considering their purposes. This data is not suitable for use in other studies. In this study, the dataset published in a study called "Stride Length Estimation Based on Long Short-Term Memory and Denoising Autoencoders (LSTM-DAE)" written and shared by Qu Wang et al. (date: Feb. 2019) is used.
The primary purpose of this study is to apply the methods used in different studies and to estimate the step length of the pedestrian using the datasets proposed by Qu Wang et al. Besides, another purpose is carrying out accuracy analysis to pedestrian step lengths obtained by using different methods. As a result, Weinberg et al's method was found to be the best with 4.83\% stride length relative error.