KAPALI ALAN YAYA KONUMLANDIRMA SİSTEMİ
Öz
Dış ortamlarda, kişinin konum bilgisi GPS teknolojisi kullanılarak elde edilmektedir. Kapalı ortamlarda GPS teknolojisi, uydularla yeterli seviyede bağlantı sağlayamadığından dolayı verimli olarak kullanılamamaktadır. İç ortamlarda yayaların konum bilgisi elde etmek için; kameralar, infrared, radyo frekansları (Bluetooth, UWB), ultrasonik sensör, hücresel haberleşme metotları, hareket sensörleri(ivmeölçer, jiroskop) kullanılmaktadır. Bu çalışmada, kapalı ortamda hareket sensör kartı (ROZAR IMU M0) kullanılarak jiroskop ve ivme sensörlerinden elde edilen veriler SD kart’a kaydedilmiştir. Ayrıca kapalı ortamlarda konum belirlemede sensörlerden kaynaklı hataları azaltmak için hız sıfırlama algoritması (ZUPT) kullanılmıştır. Doğru eşik değeri seçilerek, yaya konumunu görselleştirmeye yönelik GUI tasarlanmıştır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Baniukevic A., Jensen C.S., Lu H., 2013. Hybrid Indoor Positioning with Wi-Fi and Bluetooth: Architecture and Performance, IEEE 14th International Conference on Mobile Data Management, 1, 207 – 216.
- Chen A.T.Y., Fan J., Abhari M. B., Wang K.I.K., 2017. A Computationally Efficient Pipeline for Camera-Based Indoor Person Tracking, International Conference on Image and Vision Computing New Zealand (IVCNZ), 1-6.
- Despaux F., Runser K.J.,Bossche A.V.D., Val T., 2016. Accurate and Platform-agnostic Time-of-Flight Estimation in Ultra-Wide Band, IEEE 27th Annual International Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications (PIMRC), 1-7.
- Farid Z., Nordin R., Ismail M., 2013. Recent Advances in Wireless Indoor Localization Techniques and System, Journal of Computer Networks and Communications, 12 (2013).
- Ferro E., Potorti F., 2005. Bluetooth and Wi-Fi Wireless Protocols: A Survey and A Comparison, IEEE Wireless Communications, 12(1), 12-16.
- Jimenez A.R., Seco F., Prieto C. and Guevara J., 2009. A Comparison of Pedestrian Dead-Reckoning Algorithms using a Low-Cost MEMS IMU, 6th IEEE International Symposium on Intelligent Signal Processing, 37-42
- Karabey I., Bayındır L., 2015. Utilization of Room-to-Room Transition Time in Wi-Fi Fingerprint-Based İndoor Localization,International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS) 318-322.
- Ma M., Song Q.,Li Y. Zhou Z. 2017. A zero velocity intervals detection algorithm based on sensor fusion for indoor pedestrian navigation, IEEE 2nd Information Technology, Networking, Electronic and Automation Control Conference (ITNEC), 418 – 423.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Elektrik Mühendisliği
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
26 Haziran 2019
Gönderilme Tarihi
2 Ağustos 2018
Kabul Tarihi
10 Ocak 2019
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2019 Cilt: 7 Sayı: 2
Cited By
KAPALI ALAN KONUMLANDIRMA SİSTEMLERİ İÇİN DÜĞÜM PROTOTİPİ GELİŞTİRME
Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi
https://doi.org/10.21923/jesd.673695Test Experiment Design for IMU-Based Angle Measurement Systems
European Journal of Science and Technology
https://doi.org/10.31590/ejosat.955145DETERMINING DISTANCE MEASUREMENT ACCURACY BY PEDOMETER, GNSS AND IMU AND THE NEW DEVELOPED ACCELERATION SENSOR BASED METHOD
International Journal of Innovative Engineering Applications
https://doi.org/10.46460/ijiea.1079781