Makine Öğrenmesi İle Ataletsel Navigasyon Sistemlerinde Doğruluğun Geliştirilmesi

Abstract

Ataletsel navigasyon sistemleri, genellikle Ataletsel Ölçüm Birimi(AÖB) olarak yapılandırılan bir birimden aldığı sensör verilerini kullanarak hava, kara ve deniz araçlarının konumlarını bulabilmesine yardımcı olmaktadır. Son dönemlerde bu teknoloji ayağa veya vücudun çeşitleri yerlerine entegre edilerek giyilebilir hale getirilmektedir, fakat bu sistemlerin en büyük dezavantajı kullanılan sensörler nedeniyle zamanla artan hatalar oluşturmalarıdır. Bu hataları minimize etmek konum doğruluğu açısından büyük önem taşımaktadır. Ayağa takılı ataletsel ölçüm birimi ile yapılan ataletsel navigasyon sistemlerinde (ANS), sıfır hız algılama (SHA) işleminin doğru tespit edilmesi ölçüm hatalarını düşüren en önemli etkendir. Bu çalışmada, SHA'yı daha doğru bir şekilde tespit etmek için Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN) yöntemi olan uzun kısa süreli bellek (LSTM) kullanılmıştır. Bu yöntem sensör verilerini kullanarak sıfır hız algılama için ikili bir sınıflandırma yapmaktadır. Önerilen yöntemle yapılan ANS ölçümleri farklı ortamlar için uygulanmış ve standart ANS' den daha yüksek hassasiyette ölçümler yaptığı görülmüştür.