Drone navigasyonunda sensör füzyonu ve Kalman filtresi
Yayın:
Sensör füzyonu, birden fazla sensörün ölçümlerini birleştirerek aracın durumuna dair tek ve daha güvenilir bir kestirim elde etmektir. Drone'larda gürültülü bir IMU'yu, kamerayı ve altimetreyi kullanılabilir bir konum, hız ve yönelime dönüştüren budur. Bu iş için en yaygın araç Kalman filtresi ve türevleridir.
Sensörler neden birleştirilir?
Her navigasyon sensörünün bir zayıf yanı vardır. IMU anında tepki verir ama kayar. Kamera kaymayı sınırlar ama ışık ve doku ister. Barometre irtifayı sınırlar ama hava basıncı değişimlerinden etkilenir. Manyetometre yön verir ama yakındaki metal ve elektrik akımından etkilenir.
Bu zayıflıklar nadiren aynı anda ortaya çıktığı için sensörleri birleştirmek, tek başına hiçbirinin veremeyeceği kadar iyi ve bir sensör geçici olarak devre dışı kaldığında da çalışmaya devam eden bir kestirim sağlar.
Kalman filtresi nasıl çalışır?
Kalman filtresi, aracın durum kestirimini bu kestirimin ne kadar belirsiz olduğu bilgisiyle birlikte tutar ve iki adımı tekrarlar:
- Tahmin: Genellikle IMU verisiyle çalışan bir hareket modeliyle durumu zamanda ileri taşır. Bu adımda belirsizlik büyür.
- Güncelleme: Başka bir sensörden ölçüm geldiğinde, onu tahminin beklediğiyle karşılaştırır ve durumu düzeltir. Belirsizlik küçülür.
- Ağırlıklandırma: Her düzeltmenin büyüklüğü, filtrenin tahmine mi ölçüme mi daha çok güvendiğine, yani belirsizliklerine bağlıdır.
EKF, UKF ve diğer türevler
Orijinal Kalman filtresi doğrusal modeller varsayar. Gerçek araç hareketi ve birçok sensör modeli doğrusal değildir; bu yüzden pratik sistemler türevleri kullanır. Genişletilmiş Kalman filtresi (EKF), modelleri mevcut kestirim etrafında doğrusallaştırır ve uçuş kontrolcülerinde yaygın olarak kullanılır. Kokusuz Kalman filtresi (UKF), daha güçlü doğrusal olmayan durumları farklı bir yaklaşımla ele alır.
Bazı modern sistemler, özellikle görsel-ataletsel olanlar, filtre yerine son ölçümlerden oluşan kayan bir pencere üzerinde optimizasyon kullanır. Amaç aynıdır: tüm ölçümlerle uyumlu en iyi kestirim.
Sık karşılaşılan sorunlar
Bir füzyon sistemi ancak varsayımları kadar iyidir:
- Yanlış gürültü ayarları, filtrenin bir sensöre fazla ya da az güvenmesine yol açar.
- Sensörler arasındaki zaman senkronizasyonu zayıfsa hızlı harekette hata oluşur.
- Kamera ile IMU arasındaki hizalamanın yanlış olması gibi kalibrasyon hataları kayma olarak görünür.
- Hatalı ölçümlerin körü körüne birleştirilmek yerine tespit edilip ayıklanması gerekir.