Mobil robotlarda sensör füzyon tekniklerine dayalı konum tahmininin geliştirilmesi

Günümüzde otonom sistemler, robotik teknolojiler ve akıllı sensör platformları birçok sektörde yaygın şekilde kullanılmaktadır. Özellikle savunma, ulaşım, sağlık ve tarım gibi kritik alanlarda, bu sistemlerin çevresel farkındalıkla güvenli ve doğru şekilde hareket edebilmesi büyük bir gereklilik hâline gelmiştir. Bu ihtiyacı karşılamak üzere geliştirilen temel algoritmalardan biri SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) yöntemidir. SLAM, bir robot ya da otonom aracın daha önce bilinmeyen bir ortamda hareket ederken çevrenin haritasını oluşturmasını ve aynı anda kendi konumunu tahmin etmesini sağlar. Gelişen sensör teknolojileri sayesinde konum tahmin sistemlerinde yalnızca tek bir veri kaynağına bağlı kalmaksızın; stereo kameralar, ataletsel ölçüm birimleri (IMU), LiDAR ve odometri gibi çoklu sensör verileri birlikte kullanılmakta ve sensör füzyonu uygulanmaktadır. Bu entegrasyon, sistemin lokalizasyon doğruluğunu ve kararlılığını önemli ölçüde artırmakla birlikte; zaman senkronizasyonu, kalibrasyon tutarsızlıkları, veri bütünlüğü ve sensör gürültüsü gibi çeşitli teknik zorlukları da beraberinde getirmektedir. Bu nedenle, klasik SLAM algoritmalarına ek olarak konum tahmin hatalarını düzeltmeye yönelik destekleyici yöntemlerin kullanılması kritik önem taşımaktadır. xv Bu çalışmada, çoklu sensör verisiyle çalışan bir SLAM sisteminden elde edilen konum tahminlerinin doğruluğunu artırmak amacıyla, LSTM (Long Short-Term Memory) ve MLP (Multi-Layer Perceptron) gibi yapay zekâ modelleriyle iyileştirme yapılmıştır. Yapay zekâ tabanlı bu düzeltici modellerin performansı, ground truth verilerle karşılaştırılarak hem sayısal metrikler hem de görsel analizlerle değerlendirilmiştir. Ayrıca, veri ön işleme, kullanılan sensör türü ve zaman senkronizasyon yapısının konum tahminine etkileri detaylı şekilde incelenmiştir. Elde edilen bulgular, yapay zekâ destekli düzeltici yöntemlerin, klasik SLAM temelli tahmin yapısına kıyasla anlamlı iyileştirmeler sağladığını ortaya koymaktadır.