Yapay sinir ağları ile GPS destekli navigasyon sistemi
GPS aided neural network navigasyon system
Yazar: SÜLEYMAN CANAN
Danışman: Y.DOÇ.DR. RAMAZAN AKKAYA
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2006
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu çalışmada; açık ortamlarda, beton ve asfalt zeminlerde hareket edebilen karasal birmobil robot tasarlanmış ve gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan mobil robot, son teknoloji mutlakkonumlandırma sistemi olan GPS ve bağıl konumlandırma sistemlerinde kullanılan fiber optikjiroskop ve enkoderler ile donatılmış, navigasyon algoritmaları ve sensör verisi toplayanyazılımları geliştirmeye açık ve esnek olarak tasarlanmıştır.Geleneksel navigasyon ve sensör entegrasyon algoritması olan Kalman filtresinealternatif bir yöntem olarak yapay sinir ağları (YSA) ile sensör entegrasyonu ve navigasyonyöntemi geliştirilmiştir. YSA öğreneceği sistem hakkında bir ön bilgiye ihtiyaç duymaz venonlineer sistem tanılamada çok başarılıdır. YSA ile gerçekleştirilen navigasyonda, literatürdegeliştirilen benzer yöntemlerden farklı olarak doğrusal olmayan oto regresiv sistem tanılamametodunun (NARX) YSA' ya uygulanması ile kararlı ve hızlı sistem tanılama sağlanmıştır.Sensör entegrasyonu yönteminde, sistemin kesintisiz konum bilgisi üretmesi, navigasyonsisteminin performansını belirlemektedir. Bu nedenle mutlak sensör bilgilerinin kesintiyeuğradığı durumlarda da mobil robotun, konumunu kestirebilmesi gerekir. Yapılan çalışmada,YSA-NARX ile gerçekleştirilen GPS destekli sensör entegrasyonu sayesinde navigasyonsistemi, kabul edilebilir hata seviyelerinde kesintisiz konum bilgisi üretebilmekte ve başarıylakonum kestirebilmektedir. Gerçekleştirilen sistem, iki farklı test güzergahında simule edilmişve pratik olarak denenmiştir. Elde edilen simülasyon ve deneysel sonuçlardan mobil robotunkonumunun belirlenmesinde YSA-NARX sensör entegrasyonunun Kalman filtresine alternatifbir yöntem olabileceği görülmüştür.Anahtar Kelimeler: Navigasyon, Mobil Robot, GPS, Yapay Sinir Ağları, NARX, Parakete,Kalman Filtre, Sensör Entegrasyonu

Abstract:
In this study, an outdoor land based mobile robot that can navigate on concrete andasphalt roads has been designed and implemented. The mobile robot is equipped with thelatest state of the art GPS absolute navigation system, and relative sensors as fiber opticgyroscope, and encoders. The mobile robot?s navigation algorithms and sensor data loggingsoftware are flexible and open to improvement.An alternative navigation and sensor integration method using artificial neural network(ANN) has been proposed versus the traditional Kalman filtering. Neural networks do notneed any pre-knowledge of the system involved and they are well suited for nonlinear systemidentification. Hence, the proposed method differ from similar works in the literature byimplementing the nonlinear autoregressive with external input system identificationmethodology (NARX) having great stability and learning speed by using ANN. The aim ofsensor integration in navigation systems is to predict positioning data even where the absolutesensor data is locked or unavailable. This feature gives the predictability performance of thenavigation system. In this study the ANN-NARX aided GPS navigation system was simulatedand supported with experimental works on two different test trajectories. It has been shownthat predicted position errors are acceptable and continuous position prediction process issuccessfully achieved from graphical plots and error analysis. As a result, navigation usingANN-NARX sensor integration may be used as an alternative to the Kalman filter.Keywords: Navigation, Mobile Robot, GPS, Artificial Neural Network, NARX, DeadReckoning, Kalman Filter, Sensor Integration