Durum ve İstikamet Referans Sisteminin Tasarımı ve Test Edilmesi

Abstract

İnsansız Hava Araçları (İHA), günlük yaşantımızda yaygın hale gelmiş ve sayısız uygulamada kullanılan temel araçlar haline gelmiştir. İHA'lar gözetim, haritalama, kargo taşıma, güvenlik, tarım ve birçok başka alanda kullanılmaktadır. Konum tahmini İHA 'ların sistem döngüsündeki kritik bir aşamadır ve aracın üç boyutlu uzaydaki oryantasyonunu belirleme yeteneği sağlar. İHA konum tahmininin, sensör doğasından kaynaklanan zorlukları, sensör kısıtlamaları, çevresel faktörler ve hesaplamalı sınırlamalar da dahil olmak üzere ele alınmaktadır. Bu çalışma, İHA 'lar üzerinde hassas konum tahmini için kullanılan çeşitli teknikleri ve yöntemleri sunmaktadır. Ayrıca, sensör füzyonunun prensiplerine odaklanmış ve ivmelerölçer, jiroskop ve manyetometre gibi çeşitli sensörlerden gelen verilerin entegrasyonunu ve elde edilen sonuçların doğrulanması üzerine çalışılmıştır. Bu çalışma aynı zamanda konum tahmininin doğruluğunu artırmada kalibrasyon prosedürlerinin rolünü ele alır. Bu çalışmada, bir döner kanat insansız hava aracı modeli üzerine eklenen sensör modelleri üzerinden elde edilen veriler kullanılarak durum tahmini için bir füzyon algoritması tasarlanmıştır. Simülasyon ortamında tasarlanan sistemi uygulamak için gerçek sensörlerin kullanıldığı bir baskı devre kartı tasarlanmıştır. Bu kartı test etmek için kullanılacak bir İHA tasarlanmıştır ve İHA üzerinde kontrollü test çalışmaları yapabilemek için üç eksenli doğrulama platformunun çalışmaları tamamlamıştır.Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have become common daily and essential tools with countless uses. UAVs are used in surveillance, mapping, cargo transportation, security, agriculture, and many other areas. Position estimation is a critical stage in the system approach of UAVs and provides the ability to determine the vehicle's orientation in three-dimensional space. It addresses UAV spatial estimation, including distribution from sensor natures, sensor constraints, variables, and programmatic limitations. This work presents various methods used for precise spatial estimation of UAVs. It also focuses on the principles of sensory mixing. It is focused on integrating data from multiple sensors such as accelerometers, gyroscopes, and magnetometers and verifying the results obtained. This study also determines the system's performance and role in improving location estimation efficiency. This can be done by a fusion application designed for attitude estimation using data obtained from sensor models on top of a rotary wing aircraft model. A printed circuit board operating actual sensors was designed for the simulation system design system. A UAV to test this card has been designed, and the work on the three-axis platform has been completed to carry out controlled test studies on the UAV.