Otonom araçların yön güdümünde PAF tabanlı EZKH yönteminin geliştirilmesi

Günümüzde özellikle askeri uygulamalarda operatörsüz platform kullanımı düşüncesi yaygınlaşmış olmakla birlikte özellikle insansız ya da otonom araçlar geliştirilme amaçlarına uygun olarak verilen görevin tamamını veya bir bölümünü kendi kendine yapması beklenen araçlar olarak ortaya çıkmıştır. Bu isteği karşılayarak güvenli bir otonom yöngüdüm yapabilmenin ön koşulu ise insansız aracının konumunun doğru şekilde bilinmesidir. Günümüzde konum belirlemenin en bilinen yöntemi Küresel Uydu Yönbulum Sistemlerinin (KUYS) kullanımıdır. KUYS'nin olmadığı veya erişilemediği ortamlarda araç konumunun ya da yöngüdüm yapılan bölgenin haritasının da bilenmemesi durumunda güvenli konum belirlemek oldukça zor bir problemdir. Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalama (EZKH) aynı anda hem platform pozisyonu hem de ortam haritası belirlenmesi yöntemine verilen addır. Son çeyrek yüzyılda ortaya çıkan EZKH problemi, 2000'li yıllardan başlayarak kara, deniz, hava araçları için araştırılmış olmakla birlikte Kalman Filtresi (KF) tabanlı Genişletilmiş Kalman Filtresi (DKF) ve Dağıtılmış Kalman Filtresi (GKF) gibi parametrik filtre yaklaşımları yanında Parçacık Filtresi (PF) gibi non-parametrik metotlardan oluşan durum tahmin yöntemleri ve model ya da grafik tabanlı üst seviye kontrol amaçlayan ve özellikle de görüntü işleyen teknikler bu kapsamda kullanılmıştır. İnsansız sistemlerin; platform-araç, sensör tipi ve kara, deniz, hava gibi ortam türü başlıklarında oldukça fazla farklılıklar göstermesi nedeniyle, EZKH probleminde genel bir bakış sağlamak için sınıflandırma (taxonomy) yoluyla performans analizi ihtiyacından bahsedilebilir. Bu çalışmada belirsizlik altında tahmin araçlarının performans analizleri ile birlikte literatürde ilk kez olarak Parçacık Akış Filtresi (PAF) tabanlı bir EZKH yapısı filtrenin matematik temelleri, filtre analizleri, otonom araç sistemi ile sensör modellerini de içerecek şekilde verilmiştir. Benzetim sonuçlarına göre parçacık akış filtresi tabanlı EZKH performansının hesaplama maliyeti nedeniyle bazı gerçek zamanlı uygulamalardaki zorluklarına rağmen literatürde daha önce yer almış diğer tahmin yöntemleriyle karşılaştırıldığında özellikle belirsizlikleri daha düşük algılayıcılar kullanan ölçüm ortamlarında parçacık filtresi yapısında ortaya çıkan dejenerasyon sorununu ortadan kaldırarak daha başarılı sonuçlar verdiği ve bu nedenle tercih edilebileceği görülmüştür.