Publication: UWB/ IMU ile iç mekan konumlandırma ve izleme optimizasyonu
Abstract
İç mekan konumlandırma sistemleri, modern yaşantımızın önemli bir parçası haline gelmiştir. Özellikle dinamik, sürekli değişen ortamlarda doğru ve hızlı konum bilgisi elde etmek, operasyonel verimlilik ve güvenlik açısından kritik öneme sahiptir. Bu tez, iki güçlü teknolojinin “Ultra Geniş Bant (UWB)” ve “Ataletsel Ölçü Birimleri (IMU)” sensör füzyonu yardımıyla nasıl daha etkili bir konumlandırma aracı haline getirilebileceğini incelemiştir. Tez kapsamında, Ultra Geniş Bant teknolojisi ile elde edilen veriler, UWB Anchor cihazlarının ROM belleklerine kaydedilmiştir. Bu veriler MATLAB ortamına aktarılarak detaylı analizler için hazır hale getirilmiştir. IMU sensöründen elde edilen veriler ise seri port üzerinden loglama yapılarak benzer şekilde MATLAB ortamına aktarılmıştır. MATLAB/ Simulink platformu, bu iki veri kaynağını bütünleştirerek sensör füzyon uygulamasını gerçekleştirmek için kullanılmıştır. İvmeölçer cihazlarından elde edilen veriler, sensör füzyon uygulamasına eklenmeden önce, alçak geçiren filtre kullanılarak potansiyel gürültü ve hataların önüne geçmek amacıyla işlenmiştir. Tezin pratiği, Doğrudan Görüş Hattı Olmayan (NLOS) şartları simüle eden bir ofis ortamında gerçekleştirilmiştir. Bu ortam, iç mekan karmaşıklığını ve dinamikliğini yansıtan bir kolon ile NLOS şartı sağlamaktadır. Bu, UWB ve IMU'nun birleşik performansını sınamak için ideal bir saha deneyi sunmaktadır. Box-Behnken Tasarımı (BBD) yaklaşımı, farklı parametrelerin konumlandırma performansı üzerindeki etkilerini değerlendirmek için kullanılmıştır. Bu metodoloji, özellikle çok faktörlü deneylerde, faktörlerin etkileşimlerini belirlemek ve optimal sonuçlara ulaşmak için oldukça etkilidir. BBD'nin uygulanması sonucunda, sensör füzyonunun optimum parametreleri belirlenmiştir. Bu optimizasyon çalışması, sensör füzyon sürecinin genel performansını artırmak için kritiktir. Ayrıca bu tezde normalleştirilmiş katsayıların incelenmesi ile farklı parametrelerin konumlandırma sonuçları üzerindeki göreli etkileri de değerlendirilmiştir. Sonuç olarak bu tez, UWB ve IMU teknolojilerini entegre etme pratiğini gerçek dünya koşullarında, bir ofis ortamında sunmuştur. Bu çalışma, UWB ve IMU'nun birleşik kullanımının, dinamik ve zorlu iç mekan ortamlarında kesin ve güvenilir konum bilgisi sağlama potansiyeline sahip olduğunu ortaya koymuştur.
Positioning systems have become an integral part of our modern life. Particularly in dynamic and constantly changing environments, obtaining accurate and quick location information is critical for operational efficiency and safety. This thesis examines how the fusion of two powerful technologies “Ultra Wideband (UWB)” and “Inertial Measurement Units (IMU)” can be transformed into a more effective positioning tool. Within the scope of this thesis, data obtained through the Ultra Wideband technology was stored in the ROM memories of UWB Anchor devices. This data was then transferred to the MATLAB environment, making it ready for detailed analysis. Data derived from the IMU sensor was logged via serial port and similarly transferred to the MATLAB setting. The MATLAB/ Simulink platform was utilized to integrate these two data sources and implement the sensor fusion application. Data from accelerometers were processed using a low-pass filter before being incorporated into the sensor fusion application to preempt potential noise and errors. The practical part of the thesis was conducted in an office environment simulating Non-Line-of-Sight (NLOS) conditions. This setting, with a column reflecting indoor complexity and dynamism, provides an ideal field test to challenge the combined performance of UWB and IMU. The Box-Behnken Design (BBD) approach was employed to assess the effects of different parameters on positioning performance. This methodology is particularly effective in multifactorial experiments for determining factor interactions and achieving optimal outcomes. As a result of the BBD application, optimum parameters for sensor fusion were established. This optimization task was crucial in enhancing the overall performance of the sensor fusion process. Furthermore, this thesis evaluated the relative impacts of different parameters on positioning outcomes by examining normalized coefficients. In conclusion, this thesis presents the practice of integrating UWB and IMU technologies under real-world conditions in an office environment. This research underscores the potential of the combined use of UWB and IMU in providing precise and reliable location information in dynamic and challenging indoor setting.
Positioning systems have become an integral part of our modern life. Particularly in dynamic and constantly changing environments, obtaining accurate and quick location information is critical for operational efficiency and safety. This thesis examines how the fusion of two powerful technologies “Ultra Wideband (UWB)” and “Inertial Measurement Units (IMU)” can be transformed into a more effective positioning tool. Within the scope of this thesis, data obtained through the Ultra Wideband technology was stored in the ROM memories of UWB Anchor devices. This data was then transferred to the MATLAB environment, making it ready for detailed analysis. Data derived from the IMU sensor was logged via serial port and similarly transferred to the MATLAB setting. The MATLAB/ Simulink platform was utilized to integrate these two data sources and implement the sensor fusion application. Data from accelerometers were processed using a low-pass filter before being incorporated into the sensor fusion application to preempt potential noise and errors. The practical part of the thesis was conducted in an office environment simulating Non-Line-of-Sight (NLOS) conditions. This setting, with a column reflecting indoor complexity and dynamism, provides an ideal field test to challenge the combined performance of UWB and IMU. The Box-Behnken Design (BBD) approach was employed to assess the effects of different parameters on positioning performance. This methodology is particularly effective in multifactorial experiments for determining factor interactions and achieving optimal outcomes. As a result of the BBD application, optimum parameters for sensor fusion were established. This optimization task was crucial in enhancing the overall performance of the sensor fusion process. Furthermore, this thesis evaluated the relative impacts of different parameters on positioning outcomes by examining normalized coefficients. In conclusion, this thesis presents the practice of integrating UWB and IMU technologies under real-world conditions in an office environment. This research underscores the potential of the combined use of UWB and IMU in providing precise and reliable location information in dynamic and challenging indoor setting.