Mems Duyargalı Eylemsizliğe Dayalı Seyrüsefer Dizgesi Geliştirilmesi

Abstract

Bu çalışmada, MEMS atalet duyargaları ile eylemsizliğe dayalı seyrüsefer dizgeleri geliştirilmiş, duyarga hatalarından kaynaklanan ve zamanla hızla büyüyen pozisyon ve doğrultu hatalarını azaltmak için Kalman filtresi ve duyarga sıfırları için kayan ortalamalı kayıklık pencereleri kullanılmıştır. Belirlenen eşik değerin altındaki küçük atalet değerleri için algoritmanın çalışması yapılandırılmış ve bazı sezgisel algoritmalar ile desteklenmiştir. Bulunan sonuçlar birbiri ile karşılaştırılıp iteratif ve yardımsız çalışan seyrüsefer dizgesine göre daha az hatalı çalışan bir seyrüsefer dizgesi yapılmıştır. Sonuç olarak, geliştirilen cihazın küresel olarak seyrüsefer yapmak için yeterli güvenilirlikten uzak olduğu görülmüş, yalnızca seyrüseferin niteliği, çevresel koşullar vb. dış etkenlere bağlı olarak algoritmanın güncellenmesi ile yerel seyrüseferler için uygun olabileceği veya yardımcı duyargalar ile paralel çalışarak daha başarılı sonuç verebileceği görülmüştür.

In this study, an un-aided Inertial Navigation System is developed. In order to reduce sensor errors which yield position and attitude errors that increase rapidly with respect to time, Kalman filter and moving average zero offset frames are used. For small inertial values under defined threshold limit, navigation algorithm is updated and supported with some heuristic algorithms. Each method’s simulation results are compared and it is observed that updated algorithms produce more accurate navigation data than un-aided iterative navigation algorithm. As a result, it is seen that the developed device’s navigation data is not reliable enough for global navigation. Instead, can be used in local navigations where the navigation algorithms are updated with respect to external factors like navigation characteristics, environmental circumstances etc. or aided with other navigation sensors.