Kapal? Ortamlarda RSS ve NI Filtresi Kullan?larak Farkl? Hareket Modellerine Sahip Mobil Robotlar?n Konumland?r?lmas? ve Takibi

摘要

Son y?llarda mobil robotlarla ilgili bina i?i uygulamalar?n say?s? h?zl? bir art?? g?stermektedir. Bununla birlikte, ger?ek zamanl? konum bilgisi ?nemli bir yer tutmaktad?r. Bu noktada, konum tabanl? uygulamalar i?in elveri?li bir teknoloji olan, Bina i?i Konumland?rma i?erisinde ele al?nan, konum kestirim metotlar? gündeme gelmektedir. Bu ?al??mada, kapal? ortamlarda mobil kullan?c?n?n statik ve dinamik konumland?rma (takip) problemi i?in, WLAN (Kablosuz Yerel Alan A?lar)'da RSS (Al?nan Sinyal Gücü) ?l?üm bilgileri ile dinamik model bilgileri, RSS'e ba?l? olu?abilecek hatalar? minimize etmek ve konumland?rma do?rulu?unu art?rmak maksad?yla birle?tirilmi?tir. Bunun i?in, RSS-Pozisyon ili?kisinin a??k bir bilgisini gerektirmeyen Parametrik Olmayan Bilgi Filtresi (NI Filtresi) kullan?lm??t?r. Ayr?c?a, iyi bir hata performans?na sahip olmas? sebebiyle Olabilirlik Yo?unluk Kestirimi tercih edilmi? ve farkl? hareket modellerine uygun bi?imde iki ayr? algoritma tasarlanm??t?r. Deneysel sonu?lar, ofis ortam?nda, ger?ek ?l?ümler kullan?larak elde edilmi? ve de?erlendirme kriteri olarak, ARMSE (Avarage Root Mean Square Error) belirlenmi?tir. Kapal? ortamlarda RSS'in tahmin edilemez do?as?ndan dolay? ortaya ??kan zorluklar? hafifletmede sunulan ?al??ma, sadece Haf?zas?z Konumland?rmaya g?re konumland?rma hatas?nda 5,15m (%49,76) daha iyi sonu? vermektedir.