Lazer mesafe ölçüm sistemli otonom robotlarda kalman filtresi tabanlı eşzamanlı lokalizasyon ve haritalama
Simultaneously map building and localization techniques for autonomous robots using laser range finders
Yazar: FATMA ECEHAN ERSÖZ
Danışman: PROF.DR. HAKAN TEMELTAŞ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Kalman filtre = Kalman filter ; Robot yönlendirme = Robot navigation

Özet:
Bu çalışmada lazer mesafe ölçüm sistemli bir otonom robotun Kalman Filtesi tabanlı kestirimyöntemleri kullanılarak tamamen bilgi sahibi olmadığı bir ortamda lokalizasyon ve haritalamaişlemlerini yapma süreci ele alınmıstır. Lineer sistemler için başarılı bir kestirim yöntemi olanKalman Filtresinin algoritması incelenmiş ve doğrusal olmayan sistemlerde uygulanması içingeliştirilmiş olan Genişletilmiş Kalman Filtresi ve Dağılımlı Kalman Filtresi açıklanarak bualgoritmaların SLAM problemine uygulanması ve elde edilen sonuçlar incelenmiştir.Birinci bölümde genel kavramlardan bahsedilmiş ikinci bölümde mobil robotlar, otonomrobotlar ve robotlardaki sensör sistemleri üzerinde durulmuştur. Mobil robotlarda haritalamave lokalizasyon amaçlı olarak kullanılan kızılötesi, ultrasonik ve lazer sensörlerin özelliklerinedeğinilmiştir. Üçüncü bölümde kestirim teorisinin, Kalman Filtresinin temeli ve algoritmanınaşamaları anlatılmış, bu yapı temel alınarak doğrusal olmayan sistemlerde kestirim içingeliştirilmis yöntemlerden olan genişletilmiş kalman filtresi ve dağılımlı kalman filtreleri elealınmış ve karşılaştırılmıştır. Dördüncü bölümde Mobil Robotlarda Eşzamanlı Lokalizasyonve Haritalama algoritması olan SLAM, bu işlem için kullanılabilen haritalama yöntemleri ilelokalizasyon ve haritalama için oluşturulan ortak olasılıksal yapı açıklanmıştır. Beşincibölümde lokalizasyon ve haritalama probleminin genişletilmiş kalman filtresi ve dağılımlıkalman filtresi yöntemleri ile simulasyon uygulamaları elde edilmiştir. Burada robotdiferansiyel sürüş sistemine sahip olarak modellenmiş ve lazer sensöre ait olasılıksal sensörmodeli oluşturulmuştur. Bu yöntemlerde elde edilen sonuçlar robot konumunun ve ortamyapılarının konumlarına ait kestirimlerdeki hatalar açısından karşılaştırılmıstır. Son bolümdebu tez çalısmasından elde edilen sonuçlar açıklanmış ve ileride yapılabilecek çalısmalardanbahsedilmiştir.Anahtar Kelimeler: Kalman Filtresi,Robot yönlendirme

Abstract:
Although different techniques have been used for localization and map building withautonomous robots, SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) is a new approach inrobotic researchs field. In this study SLAM algorithm is applied to a mobile robot bysimulation with given some waypoints for its path.The aim of SLAM is to obtain a convergent map of the environment while the robot takingmeasurements by its sensors. It makes observations and estimates its own position and thefeatures position. Two version of Kalman Filter is applied for SLAM algorithm.Because ofthe linearization errors of EKF, this filter has the results of estimated feature pozitions withan error. EKF SLAM and UKF SLAM are compared by the means of localization andmapping results. The result of the simulations shows that UKF SLAM gives more accurateestimation results than EKF SLAM.First chapter is about the general concepts about robotic studies and their aims. In the secondchapter mobil robots, autonomous robots and sensor types for measurements are explained.Third chapter tells about the estimation theory, the basis of Kalman Filter and the structure ofKalman Filter algorithm. Further versions of Kalman Filter for nonlinear system estimation asExtended Kalman Filter and Unscented Kalman Filters are explained. Fourth part of thisthesis is about The SLAM algorithm, its mathematical foundation and application for roboticsystems. Localization and mapping techniques are also the components of this chapter.Simulation applications and its results are given in the fifth cahapter with the comparisons ofEKF SLAM and UKF SLAM. And in the last chapter the conclusion and the further studiestake place.Keywords: Kalman Filter,Robot navigation