Ataletsel ölçüm birimi hata analizi ve modellenmesi
Analysis and modelling of inertial measurement unit error
Yazar: EREN MEHMET AKBAŞ
Danışman: PROF. DR. HAMİT ERDEM
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Ataletsel navigasyon sistemi, navigasyon denklemleri üzerinden  ataletsel ölçüm birimi algılayıcı çıktılarını kullanarak konum, hız, ivme ve yönelim hesaplamaktadır. Hız değerlerin elde edilmesi için gerekli tümlev alma işlemleri sonucu biriken algılayıcı hataları ve sistemin yanlış modellenmesi, uzun süren navigasyon uygulamalarında, bir sonraki durumun kestirilmesinde kritik öneme sahiptir. Bu durum, kestirim için kullandığımız Kalman filtresi yapısını etkilemektedir. Kalman filtresi, durum uzay modeli ile temsil ettiğimiz  sistemde, modelin önceki bilgileri ile giriş ve çıkış bilgilerinden sistemimizin durumlarını tahmin edilebilen  başarılı bir filtredir.

Bu tez çalışmasının amacı, geliştirilen ve güçlendirilerek  adaptif hale getirilen Kalman Filtresi algoritması ile ataletsel navigasyon için kestirim hatalarını minumum değerlere indirerek sistem performansının artırılmasıdır. Unutma faktörü ile adaptif hale getirilen Kalman filtresi algoritması denenip, geleneksel Kalman filtresi ile  karşılaştırılacaktır.  Hata kompanzasyonu sonrasında,  doğruluk analizi ile performans karşılaştırması yapılacaktır. Sistem modelinin hatalı ve hatasız olarak kurulması sonucu iki farklı durum için karşılaştırma yapılmıştır. 

Imu01b ataletsel algılayıcısı, Arduino denetleyicisi üzerinden I2C haberleşme protokolü ile alınan ivme değerleri Matlab benzetim ortamına aktarılarak tasarlanan adaptif Kalman algoritmasının performası değerlendirilmiştir. 

ANAHTAR SÖZCÜKLER: Ataletsel Ölçüm Birimi, Ataletsel Algılayıcılar, Kalman Filtresi, Adaptif Kalman Filtresi

Abstract:
The working principle of Inertial navigation system, determines acceleration, velocity, position and attitude by using navigation equations and inertial sensor outputs.For calculation of these values, accumulation of sensor errors propagated by integration  and wrong modelling of the system become very crucial in long-term applications and estimating the next state.

The Kalman Filter is filtered in a dynamic system, which is represented by the state space model, in which the state of the system can be estimated from input and output information along with the model's previous information. The purpose of this thesis is to developed and enhanced by adapting of the Kalman Filter algorithm, increases the system performance by decreasing the estimation errors for inertial navigation. For this, adaptive Kalman filter algorithm tried and compared to classic Kalman filter. After the error compensation, accuracy analysis and performance comparison will be done. 

Imu01b inertial sensor, acceleration values obtained by I2C communication protocol via Arduino controller are transferred to matlab simulation environment so the performance of the adaptive Kalman algorithm has been evaluated.

KEYWORDS: Inertial Measurement Unit, Inertial Sensors, Kalman Filter, Adaptive Kalman Filter.