Düşük Maliyetli GNSS ve IMU Verilerinin Entegrasyonu: Uygulama Örneği

Authors : Ramazan Alper Kuçak, Aysan Şahin

Pages : 206-215

Doi:10.7240/jeps.1622318

View : 104 | Download : 83

Publication Date : 2025-06-25

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüz teknolojik gelişmeleri, konum belirleme sistemlerinin mühendislik uygulamaları ve disiplinler arası alanlardaki kritik rolünü vurgulamaktadır. Light Detection and Ranging (LiDAR), Inertial Measurement Unit (IMU) ve Global Navigation Satellite System (GNSS) tabanlı sistemler, geomatik mühendisliği, akıllı şehir uygulamaları, insansız hava araçları, otonom araçlar ve robotik sistemler gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak, yüksek hassasiyet gereksinimleri ve bütçe kısıtları, düşük maliyetli sistemlerin yeterli doğrulukla veri sağlayamaması nedeniyle kullanımını zorlaştırmaktadır. Bu bağlamda, GNSS ve IMU verilerinin entegrasyonu, maliyet etkin bir çözüm sunarken doğruluğun artırılmasına katkı sağlamaktadır. Bu çalışma, IPhone 13 Pro cihazından elde edilen GNSS ve IMU verilerinin entegrasyonu ile İstanbul’un Bebek semtinde yaklaşık 330 metrelik bir yürüyüş rotası boyunca bir yol haritası oluşturulmasını incelemiştir. MATLAB ortamında gerçekleştirilen analizde, önce Butterworth ve Kalman filtreleme teknikleri uygulanarak veriler işlenmiş, GNSS verilerine %95, IMU verilerine %5 ağırlık verilerek sapmalar minimize edilmiştir. Kalman filtresinin parametreleri optimize edilerek daha doğru sonuçlar elde edilmiştir. Daha sonra, GNSS ağırlığı %98’e çıkarılıp IMU ağırlığı %2’ye düşürülerek farklı bir senaryo uygulanmış, böylece entegre verilerin doğruluğu artırılmıştır. Bu süreçte, GNSS verilerinin yüksek hassasiyeti ile IMU’nun sinyal kaybı durumlarındaki katkısı optimize edilmiştir. Çalışma, düşük maliyetli cihazlardan elde edilen GNSS ve IMU verilerinin uygun algoritmalarla işlenmesiyle yüksek doğrulukta konum belirleme sağlanabileceğini göstermektedir. Ayrıca, bu çalışma IPhone 13 Pro ile elde edilen GNSS ve IMU verilerinin birleştirilmesi açısından ilk defa uygulanmasının yanı sıra, IPhone 13 Pro GNSS verilerine herhangi bir ek anten ya da post-process işlemi ile doğruluk artırma çalışması yapılmadan iki verinin birleştirilmesi açısından literatüre yenilikler katmaktadır. Bu yöntem, düşük bütçeli projeler için maliyet etkin çözümler sunarak mühendislik projelerine önemli bir katkı sağlamaktadır.
Keywords : GNSS, IMU, Butterworth Filtresi, Kalman Filtresi, iPhone 13 Pro, Düşük Maliyetli Sistemler

ORIGINAL ARTICLE URL