Kapalı ortamlarda RSS ve NI Filtresi kullanılarak farklı hareket modellerine sahip mobil robotların kablosuz konumlandırılması, takibi ve saha testleri ile doğrulanması
Wireless indoor localization, tracking and verification with field tests of mobile robots with different motion models using RSS and NI Filter
Yazar: MUHAMMED ZAHİD KARAKUŞAK
Danışman: PROF. DR. VEYSEL ASLANTAŞ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Kablosuz ağlar = Wireless networks ; Konumlandırma = Positioning ; Lokalizasyon = Localization ; Takip algoritmaları = Tracking algorithms ; Yerel alan ağları = Local area networks

Özet:
Son yıllarda mobil robotlarla ilgili bina içi uygulamaların sayısı hızlı bir artış göstermektedir. Bununla birlikte, gerçek zamanlı konum bilgisi önemli bir yer tutmaktadır. Bu noktada, konum tabanlı uygulamalar için elverişli bir teknoloji olan, Kapalı alan Konumlandırma içerisinde ele alınan, konum kestirim metotları gündeme gelmektedir.
Bu çalışmada, kapalı ortamlarda mobil kullanıcının statik ve dinamik konumlandırma (takip) problemi için, Kablosuz Yerel Alan Ağlar (Wireless Local Area Networks; WLAN)'da Alınan Sinyal Gücü (Received Signal Strength; RSS) ölçüm bilgileri ile dinamik model bilgileri, RSS'e bağlı oluşabilecek hataları minimize etmek ve konumlandırma doğruluğunu artırmak maksadıyla birleştirilmiştir. Bunun için, RSS-Pozisyon ilişkisinin açık bir bilgisini gerektirmeyen Parametrik Olmayan Bilgi Filtresi (Non-Parametric Information Filter; NI Filter) kullanılmıştır. Ayrıca, iyi bir hata performansına sahip olması sebebiyle Olabilirlik Yoğunluk Kestirimi tercih edilmiş ve farklı hareket modellerine uygun biçimde iki ayrı algoritma tasarlanmıştır.
Deneysel sonuçlar, ofis ortamında, gerçek ölçümler kullanılarak elde edilmiş ve değerlendirme kriteri olarak, ARMSE (Avarage Root Mean Square Error) belirlenmiştir. Kapalı ortamlarda RSS'in tahmin edilemez doğasından dolayı ortaya çıkan zorlukları hafifletmede sunulan çalışma, sadece Hafızasız Konumlandırmaya göre dahi konumlandırma hatasında 5,15m (%49,76) daha iyi sonuç vermektedir.

Abstract:
In recent years there has been a rapid increase in indoor applications of mobile robots, where the knowledge of real-time location has become more and more important. In this framework, the methods about the location estimation are gaining the focus under the umbrella of Indoor Positioning technology, which is suitable for location-based applications.
Here, for the purpose of dynamic and static tracking of a mobile user's location, we combine RSS (Received Signal Strength) measurement of WLANs (Wireless Local Area Networks) with the dynamic modeling of the mobile user. The joint approach is preferred for the minimization of the errors that are bound to occur due to RSS and to improve the accuracy of the overall estimation. This is accomplished through Non-Parametric Information Filter (NI Filter), which does not require an explicit information concerning RSS-position, and the Likelihood Density Estimation, which has low-error rate performance. The overall approach enabled us to develop two algorithms for different dynamic motions.
Experimental results are obtained by actual measurements in an office environment and ARMSE (Average Root Mean Square Error) has been used as the assessment criteria. The study in mitigating the difficulties arising due to the unpredictable nature of RSS in indoor environment presented an improvement of 5,15m (49,76 %) in positioning error relative to Memoryless Positioning alone.