Ataletsel ölçüm birimi hatalarının belirlenmesi ve düzeltilmesi

Abstract

Ataletsel navigasyon sistemi, navigasyon denklemleri ve ataletsel ölçüm birimi çıktılarından konum, hız ve yönelim belirlemektedir. Uzun süren navigasyon uygulamalarında, tümlev alarak biriktirilen ataletsel ölçüm birimi sensör hataları kritik önem taşımaktadır.Ataletsel ölçüm birimi hataları deterministik hatalar ve olasılıksal hatalar olmak üzere iki ana gruba ayrılmaktadır. Bu tez çalışmasının amacı, geliştirilen hata telafi algoritmaları ile ataletsel ölçüm birimi hatalarının telafi edilerek sistem performansının arttırılmasıdır. Deterministik hataların belirlenmesi için 100 pozisyonlu statik test ve 120 dönülü dinamik test geliştirilmiştir. Belirlenen bu hatalar deterministik hata telafi modeli içerisinde kullanılmıştır. İvmeölçer hatalarının tespit edilmesinde ortalama %99.2 ve dönüölçer hatalarının tespit edilmesinde ortalama %99.3 başarım sağlanmıştır. Olasılık hataların belirlenmesi için dalgacık dönüşümü ve Kalman süzgecinin beraber kullanıldığı yeni bir yöntem önerilmiştir. Bunlara ek olarak, önerilen diğer metot ataletsel sensör hatalarının sıcaklığa bağlı değişimini azaltarak sistemin doğruluğunu arttırmaktadır. Bu tez kapsamında önerilen teori ve elde edilen iyileştirilmiş sonuçlar, geliştirilenbenzetim yazılımı kullanılarak sunulmaktadır.

Inertial navigation system determines position, velocity and attitude by using navigation equations and inertial measurement unit outputs. Accumulation of sensor errors propagated by integration becomes very crucial in long-term navigation applications. Inertial measurement unit errors are divided into two main groups; deterministic errors and stochastic errors. The purpose of this thesis is to improve the performance of an IMU by developing error compensation algorithms. 100 position static tests and 120 rate dynamic tests are performed to determine the deterministic errors. These identified errors are used in deterministic error compensation model. Implementation of the proposed theory results in 99.2% improvement in accelerometer errors and 99.3% improvement in gyroscope errors. A new hybrid wavelet transform-Kalman filter method for the determination stochastic errors is suggested.In addition, proposed method further improves system accuracy through reducing the temperature dependent inertial sensor errors. The whole proposed theory and improved results are reflected by developed simulation software.