Ataletsel navigasyon sistemlerinde kestirim için farklı yöntemlerin performanslarının karşılaştırılması

Navigasyon sistemleri, belirli bir referans noktası yardımıyla bir nesnenin konum, hız ve yönelim bilgisini bulan sistemlerdir. Bu sistemlerden en önde gelenlerden birisi de Ataletsel Navigasyon Sistemidir. Bu sistem, dış uyaranlardan bağımsız kendi dahili sistemiyle çalıştığından dolayı tercih edilme oranı gittikçe artmaktadır. Ataletsel Navigasyon Sistemi, bünyesinde barındırdığı ivmeölçer ve dönüölçer sensörlerinden gelen verileri kullanarak bir aracın, konum, yönelim veya hız bilgileri kestirim algoritmaları ile tahmin edilebilir. Bu çalışmada veri seti, bir otomobilin hızlanma verilerinden oluşmaktadır. Bu veriler, şehirler arası bir yolda 30,4 km mesafede değişken hızlar altında oluşturulmuştur. Ölçümler, bir akıllı telefonda MATLAB uygulaması çalıştırılarak elde edilmiştir. Bu zamana kadar yapılan çalışmalarda kestirim için ağırlıklı olarak Kalman Filtre algoritmaları kullanılmıştır. Bu tez çalışmasında ise kestirim algoritmaları olarak geleneksel kestirim yöntemi olan Kalman Filtresinin yanı sıra kendini ispat etmiş derin öğrenme algoritmalarından Uzun Kısa Süreli Bellek (Long Short-Term Memory, LSTM), Çift Yönlü Uzun Kısa Süreli Bellek (Bidirectional Long Short-Term Memory, BLSTM) ve Geçitli Tekrarlayan Birimler (Gated Recurrent Unit, GRU) kullanılmıştır. Bu derin öğrenme algoritmaları farklı optimize edicilerle eğitilerek optimize edicilerin kestirim sonuçlarına etkileri de incelenmiştir. Tez kapsamında detayları verilen benzetim çalışmalarında elde edilen bulgular dikkate alındığında; en başarılı sonuç 2,5414 RMSE değeri ile GRU derin öğrenme ağına aittir. LSTM ve BLSTM derin öğrenme ağlarında ise sırasıyla 2,5547 ve 2,7592 RMSE değerleri elde edilmiştir. Kalman Filtresi ile yapılan çalışmalarda ise RMSE 2,9322 bulunmuştur.