İç ortam GPS sistemi kullanılarak hareketli bir robotun lokalizasyonu

Bu çalışmada, kapalı ortamlarda çok yönlü tekerlek (mekanum tekerlek) kullanan mobil bir robotun konumlandırma doğruluğunu iyileştirmek için ultra geniş bant (UWB) teknolojisi ile çalışan bir sistem geliştirilmiştir. Sistemin geliştirilmesinde Monte Carlo - Latin Hypercube Sampling tabanlı bir makine öğrenme algoritması kullanılmıştır. Monte Carlo - Latin Hypercube Sampling yöntemi, her bir değişken aralığının tam olarak erişilebilir olmasından dolayı konum tahmini yapmak için kullanılabilir. Ayrıca bu özelliğinden dolayı algoritma, çıktıları daha doğru ve güvenilir hale getirir ve de ölçümlerdeki doğruluğu arttırır. Çalışmada; kurgulanan donanım, yazılım ve matematiksel modelin test edildiği bir deney düzeneği hazırlanmıştır. Geliştirilen algoritmanın gerçek bir sisteme uyarlanması ve saha testleri mekanum tekerlek kullanan mobil bir robot üzerine entegre edilerek gerçekleştirilmiştir. Bu mobil robot kullanılarak, önerilen iç mekan konumlandırma sisteminin davranışını incelemek ve doğrulamak için çeşitli deney ortamları oluşturulmuş ve testler yapılmıştır. Ayrıca deneysel çalışmalarda, metodolojinin etkinliği ve kesinliği de test edilmiştir. Uygulanan deneysel çalışmalarda, literatürde sunulan yöntemlere kıyasla, önerilen konum tahmini metodunun doğruluk oranını %20'den fazla arttırdığı gözlenmiştir.