Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2017
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: TÜRKER TÜRKORAL
Danışman: ÖZGÜR TAMER
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Son yıllarda, kapalı alan konumlandırma problemi çalışmak için oldukça sık tercih edilen bir konu olmuştur. Bu tezde, kapalı bir mekanda 4 üyeli bir robot takımı için kablosuz haberleşme metriklerini temel alan bir pozisyon belirleme sistemi sunulmuş ve gerçekleştirilmiştir. Üyeler arasındaki mesafelerin alıcıya gelen sinyal şiddeti ölçümleri ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Tahmin edilen mesafelerin kullanılmasıyla, üyelerin göreli konumları başlangıç koşulsuz pozisyon belirleme algoritması ile belirlenmiştir. Bu tezde, tercih edilen kablosuz haberleşme metriği, Alınan İşaret Şiddet Göstergesi'nin (RSSI) yanı sıra diğer metrikler, Varış Süre Farkı (TDoA), Varış Süresi (ToA) ve İki Yönlü Varış Süresi (Two-Way ToA) de incelenmiştir. Seçilen donanım ile, kısa mesafe düşük maliyetli kapalı alan pozisyon belirleme sisteminin gerçekleştirilebilmesi için zaman temelli metriklerin yerine RSSI metriğinin kullanılması düşünülmüştür. RSSI ölçümleri, 4 üye dizilimi ve 2 farklı ortam için birden fazla kez kaydedilmiştir. Bu kayıtlar kullanılarak üyeler arasındaki mesafeler tahmin edilmiştir. 4 üye için 6 farklı mesafe değeri, ITU Kapalı Alan Mesafe Kayıp Modeli, İki Işınlı Yerden Yansımalı Mesafe Kayıp Modeli ve Deneysel Olarak Türetilmiş İşaret Şiddeti Mesafe Alaka (EDR) Modeli ile olmak üzere 3 farklı Alınan İşaret Şiddeti (RSS) temelli mesafe kestirim yöntemi kullanılarak tahmin edilmiştir. Mesafe kestirimleri, Başlangıç Koşulsuz İç Mekan Pozisyon Belirleme algoritmasında, yani NOIP'te kullanılmak üzere, 4 üye, 3 mesafe kestirim yöntemi ve 2 ortam için yapılmıştır. Sunulan pozisyon belirleme algoritması, NOIP, başlangıç koşuluna ihtiyaç duymayan üçgenleme temelli bir pozisyon belirleme algoritmasıdır. Üyelerin pozisyon tahminleri, spesifik donanım ve ortam seçimleri ile 4 farklı üye dizilimi için sunulmuştur. Sistemin kullanılabilirliği tartışılmış, kalitesini, verimliliğini ve geçerliliğini arttırmak için bazı ek bilgiler sağlanmıştır.