İç mekan konum belirleme sistemlerinde konum kestirim doğruluğunun yükseltilmesi

Abstract

Çağımızda artan teknoloji kullanımı ile nesnelerin veya canlıların konum bilgisinin önemi artmaktadır. Konum bilgisinin doğruluk seviyesinin önemi iç ve dış mekanlar için farklılık göstermektedir. Dış mekanlardaki konum hassasiyeti 3 m – 15 m seviyelerinde hassas kabul edilebilir olur iken iç mekanlarda bu seviyeler istenilen hassasiyetten oldukça uzak kalmaktadır. Bu hassasiyet beklentisi farklılığı iç mekân konumlandırmada radyo frekansı ile tanıma (Radio-frequency Identification – RFID), ultra geniş bant (Ultra Wide Band-UWB) sistemleri, Bluetooth gibi farklı teknolojiler ortaya çıkarmıştır. Ultra geniş bant teknolojisi ise iç mekan konum belirleme teknolojileri arasında en güvenilir ve en yüksek doğruluklu sistemler olarak öne çıkmaktadır. Bu tez çalışması ile iç mekân konum kestirimindeki hataların belirlenmesi ve bu hataları azaltma yöntemleri tanımlanarak konum kestirim doğruluğunun yükseltilmesi amaçlanmaktadır. Literatürde mevcut olan yöntemler temel araçlar olarak kullanılmıştır. Bu araçların sağladığı faydalardan yararlanılabilmesi için hibrit algoritmalar önerilmiştir. Önerilen algoritmaların başarımları saha verileri ile test edilmiştir. Saha verilerini toplarken MDEK DWM1001 UWB sensör seti kullanılmıştır. Test ortamı olarak ise Kadir Has Üniversitesi Steelcase Active Learning Center sınıfı seçilmiştir. Seçilen sınıfın 5.4 m x 5 m alanı veri toplama bölgesi olarak belirlenmiştir. Belirlenen bu alanda 132 nokta işaretlenmiş ve bu 132 noktadan yaklaşık 65000 konum verisi toplanmıştr. Toplanan saha verilerinin dağılımları ve hata karakteristikleri incelenmiştir. Ardından önerilen algoritmalar saha verileri kullanılarak test edilmiştir. Ham verilerin ve işlenmiş verilerin ortalama hata değerleri kıyaslamıştır. Toplanan verilerin hata değeri UWB sensörlerinin beklenen değeri olan 10 cm-20 cm aralığında, 11.46 cm olarak tespit edilmiştir. Ham verilere önerilen algoritma adımları uygulanmıştır. Algoritmaların konum kestirim doğruluklarına etkisi incelenmştir. Kullanılan algoritmalar ile en az Kalman Filtresi ile % 25.5 iyileşme sağlanmıştır. En yüksek ise Kalman Filtresi-Büyük Patlama Büyük Çöküş Optimizasyonu (BP-BÇ) ve K-En Yakın Komşu Atama (K-EYK) algoritmalarının kombinasyonundan oluşan metot ile % 68 iyileşme sağlandığı gözlemlenmiştir. 11.47 cm olan ortalama hata değeri en yüksek başarımı veren algoritma ile 3.67 cm seviyesine çekilmiştir.