Kapalı ortamlarda RSS ve NI Filtresi kullanılarak farklı hareket modellerine sahip mobil robotların kablosuz konumlandırılması, takibi ve saha testleri ile doğrulanması

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: MUHAMMED ZAHİD KARAKUŞAK

Danışman: Veysel Aslantaş

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

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.