Sensör füzyon uygulamaları için adaptif kalman filtresi tekniklerinin incelenmesi

Sensör füzyon günümüzde birçok farklı disiplinlerde karşımıza çıkan bir konseptir. Bu konsept en yalın tanımıyla farklı kaynaklardan gelen bilgileri uygun yöntemlerle birleştirmeyi amaçlamaktadır. Bu tezde LiDAR ve kameranın kullanıldığı bir simülasyon ortamı ve deney düzeneği geliştirilmiştir. Bu ortamlarda sensör füzyon algoritmalarını deneyebilmek için bir kapalı döngü modeli kullanılmıştır. Kapalı döngü modeli ile çalışan deney düzeneği üzerinden önce süper pozisyon tabanlı bir takip davranışı incelenmiştir. Bu yöntemde sensör verileri sabit bir değer ile ağırlıklandırılarak füzyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Ardından sistemin farklı koşullar altında durum kestirimini iyileştirebilmek için Kalman filtresi kullanılmıştır. Kalman filtresi tarafından sağlanan hata kovaryansı ağırlıklandırma için kullanılmıştır. Literatürde yer alan farklı ölçüm gürültü kestirimi algoritmaları kullanılarak Kalman filtresinin performansı incelenmiştir. Bu sayede sensörlerin pozisyon kestirimi sonucunda oluşan hata dinamik olarak kestirilebilmektedir. Dinamik olarak değiştirilen ağırlıklar ortam gürültüsünün farklılaştığı durumlarda başarılı bir sonuç vererek sistemin takip performansının iyileşmesini sağlamıştır.