Ergezer, HalitBüyükbezirci, Sena2025-06-052025-06-052024https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=E_eEUHQic_C-LvhxNQn1W5tLIC-VpFGMH7ps8b3KsYI3MmNwx0aWdHUvCUrB-fHNhttps://hdl.handle.net/20.500.12416/10108Durum ve İstikamet Referans Sistemleri (AHRS), havacılık sektöründe, insansız hava araçları ve robot uygulamalarında genellikle kullanılmaktadır. Bu tür bir ölçüm sisteminin temel ihtiyaçları hafif, kompakt, enerji açısından verimli ve kurulumunun kolay olmasıdır. Mikro-elektromekanik sistem (MEMS) teknolojisini kullanan uygun fiyatlı mikro atalet sensörlerinin artması nedeniyle, artık küçük ve ucuz tutum ölçüm sistemleri geliştirmek mümkün hale geldi. 'Tutum' terimi, bir aracın uzaydaki konumunu ifade eder. Durum ve İstikamet Referans Sistemleri (AHRS), bir aracın yönelimini belirlemek için kullanılan araçlardır. AHRS, jiroskop, ivmeölçer ve manyetometre gibi sıkça kullanılan sensörler kullanılarak oluşturulur. Bir AHRS genellikle üç eksende ivmeölçerler, jiroskoplar ve manyetometreler dahil olmak üzere yuvarlanma, eğim, sapma ve yönü ölçen sensörlerden oluşur. Allan Variance uygulamaları ve tamamlayıcı filtreleme gibi sensör birleştirme algoritmaları, tutum bilgilerini doğru bir şekilde tahmin etmek için AHRS'li sistemlerde kullanılabilir. Jiroskop, ivmeölçer ve manyetometre sensör verileri tamamlayıcı filtre ile birleştirildiğinde yuvarlanma, eğim, sapma ve yön bilgileri elde edilir. Sensör birleştirme algoritması, bir sensörün avantajını elde etmek ve diğer sensörün sınırlamalarını telafi etmek için her sensörün farklı güçlerinden yararlanacaktır.Tamamlayıcı filtrenin arkasındaki temel fikir, güvenilir sensöre daha fazla önem vererek önceliklendirmektir. Allan Varyansı, farklı stokastik süreçleri ve katsayılarını tanımlamak ve karakterize etmek için basit ve etkili bir yöntemdir. Allan sapmasının karakteristik eğrisi, sensör çıktısı üzerinde basit işlemlerle elde edilecek ve bu, verilerdeki hata türlerini ve büyüklüklerini belirlemek için kullanılacaktır. Allan varyansı, zaman alanındaki bir veri dizisini analiz etme yöntemidir ve ayrıca bir sistemdeki içsel gürültüyü ortalama zamanın bir fonksiyonu olarak belirlemek için de kullanılabilir. AHRS'nin birincil amacı, birden fazla sensörden gelen bilgileri entegre ederek ve işleyerek bir nesnenin yönelimi ve yönü hakkında doğru, gerçek zamanlı veriler sunmaktır. Bu yetenek, havacılık, denizcilik ve robotik gibi çeşitli alanlarda navigasyon, stabilizasyon ve kontrol için hayati öneme sahiptir.Attitude and Heading Reference Systems (AHRS) are commonly used in the aviation industry, as well as in unmanned aerial vehicles and robot applications. The fundamental needs of a measurement system like this include being lightweight, compact, energy-efficient, and simple to set up. Due to the increase in affordable micro inertial sensors utilizing MEMS technology, developing small and inexpensive attitude measurement systems is now feasible. The term 'attitude' refers to the positioning of a vehicle in space. Attitude and Heading Reference Systems (AHRS) are instruments utilized to determine the orientation of a vehicle. AHRS is constructed using frequently utilized sensors such as a gyroscope, accelerometer and magnetometer. An AHRS generally consists of sensors measuring roll, pitch, yaw, and heading, including accelerometers, gyroscopes, and magnetometers on three axes. Sensor fusion algorithms like Allan Variance applications and complementary filtering can be used in systems with AHRS to estimate attitude information accurately. Combining gyroscope, accelerometer and magnetometer sensor data with the complementary filter, roll, pitch, yaw and heading information are obtained. The sensor fusion algorithm will leverage the different strengths of each sensor to take advantage of one sensor and compensate for the limitations of the other sensor. The fundamental idea behind a complementary filter is to prioritize the reliable sensor by assigning it more significance. Allan Variance is a simple and effective method to describe and characterize different stochastic processes and their coefficients. Simple operations will obtain the characteristic curve of the Allan deviation on the sensor output, determining the types and magnitudes of errors in the data. Allan variance is a method of analyzing a data series in the time domain and can also be used to determine the intrinsic noise in a system as a function of averaging time. The primary goal of AHRS is to provide accurate, real-time data on the orientation and direction of an object by integrating and processing information from multiple sensors. This capability is vital for navigation, stabilization and control in various fields such as aviation, maritime and robotics.enMekatronik MühendisliğiMechatronics EngineeringMaster Thesis105913342