GNSS-INS sensör entegrasyonu ile otonom araçlarda hassas konum belirleme
Precise positioning in autonomous vehicles with GNSS-INS sensor integration
Yazar: AHMET CAN UÇARLI
Danışman: DOÇ. DR. VELİ İLÇİ
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Gevşek yapılı sistemler = Loosely coupled systems ; INS = INS ; Konum belirleme = Position determination ; Otonom araçlar = Autonomous vehicles

Özet:
Gelişen teknoloji ile birlikte her geçen gün daha fazla hayatımıza girmeye başlayan otonom araçlar için en gerekli bileşenlerden birisi de konum bilgisidir. Konum bilgisini elde etmek amacıyla otonom araçlarda farklı sensörler 
kullanılmaktadır. Global bir koordinat sisteminde konum belirleyebilen Küresel Konum Belirleme Sistemleri (GNSS) en yaygın kullanılan konumlama sensörlerindendir. Ancak GNSS kullanımı ile elde edilen konum bilgisinin altgeçit, yüksek binalar gibi alanlarda yeterli doğrulukta konum bilgisi üretememektedir. Günümüzde kesintisiz bir navigasyon çözümü için GNSS sistemleri, Ataletsel Konumlama Sistemleri (INS) ile birlikte kullanılmaktadır. Bu çalışma da 4. seviye otonom aracın hassas konumun belirlenmesi için GNSS ve INS sistemlerinin dahil edildiği uygulama gerçekleştirilmiştir. Bu uygulama verileri ile birlikte 3 farklı karşılaştırmalı analiz yapılmıştır. İlk analizde GPS, GLONASS, GALILEO ve BEIDOU uydu kombinasyonlarının otonom aracın konum belirleme performasına etkileri incelenmiştir. Sadece GPS çözümünde 2B konum doğruluğu 13 santimetre (cm) iken yükseklik doğruluğu 18 cm elde edilmiştir. Sadece GPS çözümüne kıyasla ikili 
kombinasyonlardan GPS+GLONASS ve GPS+BEIDOU çözümlerinde 2B'de 1-2 cm iyileşme sağlanırken yükseklikte ise yalnızca 1 cm iyileşme sağlanmıştır. GPS+GALILEO çözümünde ise 2B'de 4 cm, yükseklikte ise 5 cm iyileşme gözükmektedir. Benzer şekilde üçlü ve dörtlü kombinasyonlarda da GALILEO sisteminin dahil edildiği çözümlerde elde edilen konum bilgisinin daha yüksek 
doğrulukta olduğu gözlenmiştir. Tüm uydu kombinasyonları ile elde edilen çözümde ise ortalama konum doğrulukları 2B'de 8 cm, yükseklikte ise 12 cm olarak belirlenmiştir. İkinci analizde ise GNSS ve INS sistem verilerinin birlikte kullanımının otonom aracın konum doğruluğuna etkisi araştırılımıştır. GNSS ve INS entegrasyonu Loosely Couple (LC) ve Tightly Couple (TC) yöntemleri ile gerçekleştirilmiştir. Yalnızca GNSS sistemlerinin kullanılması ile oluşturulan konum bilgisinde 2B standart sapma hataları 18 cm olmaktayken yükseklik değerinde bu hata 24 cm olmaktadır. INS sisteminin entegrasyonu ile LC yönteminde 2B ve yükseklikte 1.3 cm iken TC yönteminde bu değerler sırasıyla 1.3 cm ve 1.4 cm olarak elde edilmiştir. INS verileri ile GNSS verilerinin entegre edilmesiyle otonom aracın konum bilgisi en zorlu bölgelerde dahi 1-2 cm doğrulukta elde edilmiştir. GNSS sinyal kesintilerinin yaşandığı alanlarda INS verilerinin konum bilgisini doğru ve sürekli konum bilgisi elde edildiği gözlenmiştir. Üçüncü analizde ise Post Process Kinematik (PPK) ve Hassas Nokta Konumlama (PPP) yöntemlerinin otonom aracın konum belirleme performansına etkileri araştırılmıştır. PPP GNSS çözümünde 2B'da standart sapma hataları 10 cm iken yükseklik değerlerinde bu hata 15 cm olarak elde edilmektedir PPK GNSS çözümünde bu hatalar sırasıyla 2.5 cm ve 4 cm olmaktadır. GNSS/INS entegrasyonu olan PPP-LC yönteminde 2B ve yükseklikte 1.5 cm'dir. PPK-LC yönteminde bu hatalar 0.8 cm ve 0.9 cm'dir. PPP-TC yönteminde 2B ve yükseklikte 1.8 cm iken, PPK-TC yönteminde bu hatalar sırasıyla 0.6 ve 0.7 cm olmaktadır. Bu verilerin değerlendirilmesi ile PPK yönteminin PPP yöntemine kıyasla çok daha yüksek doğruluklu konum bilgisi sağladığı görülmektedir. 

Anahtar Sözcükler: Otonom araç, GNSS, INS, Hassas Nokta Konumlama (PPP), Post- Proses Kinematik (PPK), Loosely Couple, Tightly Couple

Abstract:
Autonomous vehicles are entering our lives increasingly every day with the developing technology. Location information is one of the most necessary components of the autonomous vehicle. Positioning information in autonomous vehicles can be obtained with different sensors. GNSS systems are among the most widely used positioning sensors, which can determine the position in a global coordinate system. However, the location information obtained using GNSS cannot accurately produce location information in areas such as underpasses and high-rise buildings. GNSS systems are used together with Inertial Positioning Systems (INS) for a seamless navigation solution. In this study, an application including GNSS and 
INS systems was carried out to determine the precise location of the 4th level autonomous vehicle. With this application data, three different comparative analyzes were made. In the first analysis, the effects of GPS, GLONASS, GALILEO, and BEIDOU satellite combinations on the position determination performance of the autonomous vehicle were investigated. Only in the GPS solution the 2D position accuracy was 13 centimeters (cm), while the height accuracy was 18 cm. Compared to the GPS - only solution, the GPS+GLONASS and GPS+BEIDOU combinations provided 1-2 cm improvement in 2D while only 1 cm improvement in height. In the GPS+GALILEO solution, there is an improvement of 4 cm in 2D and 5 cm in height. Similarly, in the triple and quadruple combinations, it has been observed that the position information obtained in the solutions where the GALILEO system is included higher accuracy. In the solution obtained with all satellite ombinations, the average position accuracies were determined as 8 cm in 2D and 12 cm in height. In the second analysis, the effect of the combined use of GNSS and INS system data on the position accuracy of the autonomous vehicle was investigated. GNSS and INS integration were performed with Loosely Couple (LC) and Tightly Couple (TC) methods. While the 2D mean errors in the position information created by using GNSS-only solution are 18 cm in position, and 24 cm in height components. With 
the integration of the INS system, these values were obtained as 1.3 cm in 2D and height components by using the LC method, while these values were obtained as 1.3 cm and 1.4 cm in the TC method, respectively. By integrating INS and GNSS data, the position information of the autonomous vehicle was obtained with an accuracy of 1-2 cm, even in the most difficult areas. It has been observed that in areas where GNSS signal interruptions are occured, INS data provides accurate and seamless positioning solution. In the third analysis, the effects of Post Process Kinematics (PPK) and Precise Point Positioning (PPP) methods on the positioning performance of the autonomous vehicle were investigated. In the PPP-GNSS solution, the mean errors are 10 cm in 2D, and 15 cm in the height components. In the PPK-GNSS solution, these errors are 2.5 cm and 4 cm, respectively. With GNSS/INS integration, 1.5 cm mean errors were obtained in 2D and height components by using the PPP-LC method. In the PPK-LC method, these errors are 0.8 cm and 0.9 cm, respectively. In the PPP-TC method, 1.8 cm mean errors were provided in both components while these errors are 0.6 and 0.7 cm in the PPK-TC method, respectively. With the evaluation of these data, it is seen that the PPK method provides much higher accuracy position information compared to the PPP method.

Keywords: Autonomous Vehicle, GNSS, INS, Precise Point Positioning (PPP), Post-Proces Kinematics (PPK), Loosely Couple, Tightly Couple