MOBİL ROBOTLARIN BİNA İÇİ KOŞULLARDA ULAŞMA ZAMANI KULLANILARAK KABLOSUZ LOKALİZASYONU

   Bu çalışma bina içi koşullarda çalışmak durumunda olan mobil robotların ulaşma zamanı tekniği kullanılarak kablosuz lokalizasyonu hakkındadır. Binanın içinde belli noktalarda konumlandırılmış referans noktaları vasıtası ile robotun bu noktalara olan mesafesinin ulaşma zamanı metodu ile tespiti ve buna bağlı olarak robotun konumunun tespiti (lokalizasyonu) hedeflenmektedir. Çalışmanın literatüre somut katkıları şu şekilde özetlenebilir. İlk olarak mobil robotun referans noktalarına göre hareketi sonucu değişen kanal koşullarına bağlı olarak değişken mesafe ölçüm hatalarının olduğu durumlarda iki farklı lokalizasyon algoritmasının (en küçük kareler ve ağırlıklı en küçük kareler) performansları karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. İkinci olarak mesafe ölçümlerindeki hataları mesafe ölçümleri lokalizasyon algoritmaları tarafından kullanılmadan önce azaltmayı hedefleyen bir hata kestirim metodu önerilmiş, bahsedilen lokalizasyon algoritmalarının performansı bu metot ile beraber analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar hata kestirim metodu ile beraber kullanıldığında her iki algoritmanın performansının sistem senaryolarına bağlı olarak %5-17 oranında iyileştirilebileceğini göstermektedir.
Anahtar Kelimeler:

Mobil robot, ulaşma zamanı

WIRELESS INDOOR LOCALIZATION OF MOBILE ROBOTS USING TIME OF ARRIVAL

   This work focuses on wireless localization of a mobile robot operating inside a building using the time of arrival technique. The basic idea is to perform measurements of range (or distance) between the robot and reference points located at specific points inside the building by means of time of arrival measurements and using these measurements to estimate the location of the robot. The contributions of this work can be summarized as follows. First, the performance of two localization algorithms (namely least-squares and weighted least-squares) are compared in the presence of ranging errors that fluctuate as a result of mobile robot movement with respect to the reference points. Second, an error estimation method is proposed, the goal of which is to reduce the error in the range measurements prior to their use with localization algorithms. The performance of the aforementioned localization algorithms, working in conjunction with this error estimation method, are analysed. The results clearly indicate that the performance of both algorithms can be improved by approximately 5-17% depending on system scenarios.

___

  • [1] ALBERT, F.Y.C., MASON, C.H.S., KIING, C.K.J., EE K.S., CHAN, K.W., “Remotely Operated Solar-powered Mobile Metal Detector Robot”, Procedia Computer Science, 42, 232-239, 2014.
  • [2] PALACÍN, J., SALSE, J.A., VALGAÑÓN, I., CLUA, X., “Building a Mobile Robot for a Floor-Cleaning Operation in Domestic Environments”, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 53, 1418-1424, 2004.
  • [3] YAKOUBI, M.A., LASKRI, M.T., “The Path Planning of Cleaner Robot for Coverage Region Using Genetic Algorithms”, Journal of Innovation in Digital Ecosystems, 3, 37-43, 2016.
  • [4] FORLIZZI, J., DISALVO C., “Service Robots in the Domestic Environment: A Study of the Roomba Vacuum in the Home”, Proceedings of the 1st ACM SIGCHI/SIGART conference on Human-robot interaction. 258-265. Salt Lake City, USA, 2006.
  • [5] EMKEN, J.L., WYNNE, J.H., HARKEMA, S.J., REINKENSMEYER, D.J., “A Robotic Device for Manipulating Human Stepping”, IEEE Transactions on Robotics, 22,185-189, 2006.
  • [6] KANEKO, S., CAPI, G., “Human-Robot Communication for Surveillance of Elderly People in Remote Distance”, IERI Procedia, 10, 92-97, 2014.
  • [7] CHIVAROV, N., SHIVAROV, N., “Remote Control User Interfaces for Service Mobile Robots for Elderly Care”, IFAC-PapersOnLine, 49, 73-76, 2016.
  • [8] CHIVAROV, N., CHIKURTEV, D., YOVCHEV, K., SHIVAROV, S., “Cost-Oriented Mobile Robot Assistant for Disabled Care”, IFAC-PapersOnLine, 48, 128-133, 2015.
  • [9] PIGNOLO, L., “Robotics in Neuro-Rehabilitation”, Journal of Rehabilitation Medicine, 41, 955-960, 2009.
  • [10] SUMIYA, T., MATSUBARA, Y., NAKANO, M., SUGAYA, M., “A Mobile Robot for Fall Detection for Elderly-Care”, Procedia Computer Science, 60, 870-880, 2015.
  • [11] MOHAMED, Z., CAPI, G., “Development of a New Mobile Humanoid Robot for Assisting Elderly People”, Procedia Engineering, 41, 345-351, 2012.
  • [12] ROSSETTI, M.D., KUMAR, A., FELDER, R.A., “Mobile Robot Simulation of Clinical Laboratory Deliveries”, Proceedings of the 30th Conference on Winter Simulation, 1415-1422. Washington, DC, USA, 2000.
  • [13] ZHANG, X., GAO, H., GUO, M., LI, G., LIU, Y., LI, D., “A Study on Key Technologies of Unmanned Driving”, CAAI Transactions on Intelligence Technology, 1, 4-13, 2016.
  • [14] GRUDIC, G.Z., LAWRENCE, P.D., “A Nonparametric Learning Approach to Vision based Mobile Robot Localization”, Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference, 724-729. Victoria, BC, Canada, 1998.
  • [15] LEE, S., SONG, J.-B., “Mobile Robot Localization using Optical Flow Sensors”, International Journal of Control, Automation and Systems, 2, 485-493, 2004.
  • [16] HATİPOĞLU, K.H., Genişletilmiş Kalman Süzgeci ile Gezgin Robot Konumunun Belirlenmesi, Yüksek Lisans Tezi, Başkent Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, Türkiye, 2007.
  • [17] ROUMELIOTIS, S., BEKEY, G.A., “Bayesian Estimation and Kalman Filtering: A Unified Framework for Mobile Robot Localization”, Proceedings of the 2000 IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2985-2992. San Francisco, USA, 2000.
  • [18] LIN, H-H., TSAI, C-C., HSU, J-C., “Ultrasonic Localization and Pose Tracking of an Autonomous Mobile Robot via Fuzzy Adaptive Extended Information Filtering”, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 57, 2024-2034, 2008.
  • [19] METREAUD, L.T., An RF-Isolated Real-Time Multipath Testbed for Performance Analysis of WLANs, Yüksek Lisans Tezi, Worcester Polytechnic Institute, Worcester, USA, 2006.
  • [20] HEIDARI, M., Identification and Modeling of the Dynamic Behavior of The Direct Path Component in ToA-Based Indoor Localization Systems, Doktora Tezi, Worcester Polytechnic Institute, Worcester, USA, 2008.
  • [21] ALAVI, B., PAHLAVAN, K., “Modeling of the TOA-based Distance Measurement Error Using UWB Indoor Radio Measurements”, IEEE Communications Letters, 10, 275-277, 2006.
  • [22] NERGUIZIAN, C., DESPINS, C., AFFÈS, S., “A Framework for Indoor Geolocation Using and Intelligent System”, Proceedings of the 3rd IEEE Workshop on WLANs, 1-5. Boston, USA, 2001.
  • [23] ALAVI, B., Distance Measurement Error Modeling for Time-of-Arrival Based Indoor Geolocation, Doktora Tezi, Worcester Polytechnic Institute, Worcester, USA, 2006.
  • [24] KANAAN, M., PAHLAVAN, K., “Algorithm For TOA-Based Indoor Geolocation”, IEE Electronics Letters, 40, 1421-1422, 2004.
  • [25] BAHL, P., PADMANABDAN, V.N., “RADAR: An In-building RF-based User Location and Tracking System”, Proceedings of the Nineteenth Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies, 775-784. Tel Aviv, Israel, 2000.
  • [26] KANAAN, M., Node Density and Quality of Estimation for Infrastructure-based Indoor Geolocation Using Time of Arrival, Doktora Tezi, Worcester Polytechnic Institute, Worcester, USA, 2008.
  • [27] SAYED, A.H., TARIGHAT, A., KHAJEHNOURI, N., “Network-based Wireless Location: Challenges Faced in Developing Techniques for Accurate Wireless Location Information”, IEEE Signal Processing Magazine, 22, 24-40, 2005.
  • [28] ALSINDI, N., Indoor Cooperative Localization for Ultra Wideband Wireless Sensor Networks, Doktora Tezi, Worcester Polytechnic Institute, Worcester, USA, 2008.
  • [29] KANAAN, M., PAHLAVAN, K., “A Comparison of Wireless Geolocation Algorithms in the Indoor Environment”, Proceedings of the IEEE Wireless Communications and Networking Conference, 177-182. Atlanta, USA, 2004.
  • [30] DAVIDON, W.C., “Variance Algorithm for Minimization”, Computer Journal, 10, 406-410, 1968.
  • [31] CHEN, P.C., Mobile Position Location Estimation in Cellular Systems, Doktora Tezi, Rutgers University, New Jersey, USA, 1999.
  • [32] CHEN, P.C., “A Non-Line-of-Sight Error Mitigation Algorithm in Location Estimation”, Proceedings of the IEEE Wireless Communications and Networking Conference, 316-320. New Orleans, USA, 1999.
  • [33] VAN TREES, H.L., Detection, Estimation and Modulation Theory Part I, John Wiley & Sons, Inc., New York, USA, 2001.
  • [34] KUŞ, Z.A., Mobil Robotların Bina İçi Koşullarda Ulaşma Zamanı Kullanılarak Kablosuz Konumlandırılması, Yüksek Lisans Tezi, Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kayseri, Türkiye, 2013.
  • [35] AMIOT, N., PEDERSEN, T., LAARAIEDH, M., UGUEN, B., “A Hybrid Positioning Method Based on Hypothesis Testing”, IEEE Wireless Communications Letters, 1, 348-351, 2012.
  • [36] SOLTANMOHAMMADI, E., OROOJI, M., NARAGHI-POUR, M., “Decentralized Hypothesis Testing in Wireless Sensor Networks in the Presence of Misbehaving Nodes”, IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 8, 205-215, 2013.
  • [37] IYENGAR, S.G., NIU, R., VARSHNEY, P.K., “Fusing Dependent Decisions for Hypothesis Testing with Heterogeneous Sensors”, IEEE Transactions on Signal Processing, 60, 4888-4897, 2012.
  • [38] https://www.mathworks.com/help/stats/coefficient-of-determination-r-squared.html (erişim tarihi: 24.08.2017).
Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi-Cover
  • ISSN: 2564-6605
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 2017
  • Yayıncı: Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

AFET YÖNETİMİNDE OPTİK GÖRÜNTÜLER İÇİN DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ VE GAUSSIAN KARIŞIM MODELLERİ TABANLI YENİ BİR DEĞİŞİM SAPTAMA YAKLAŞIMI

ÜMİT HALUK ATASEVER

NİĞDE YÖRESİ ÜRİNER SİSTEM (BÖBREK TAŞI) TAŞLARININ MİNERALOJİK OLARAK İRDELENMESİ

MURAT ÇİFLİKLİ, MEHMET ŞENER

TÜRKİYE, SAMSUN-HAVZA RÜZGÂR ENERJİ POTANSİYELİ DEĞERLENDİRMESİ

HAYATİ MAMUR, Mehmet KARAYEL

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ KULLANARAK YAYA YOLLARI ÜZERİNDEN ROTA OPTİMİZASYONU

SÜLEYMAN SAVAŞ DURDURAN, MÜNEVVER GİZEM GÜMÜŞ, ASLI BOZDAĞ, Hasan Can BEYHAN

YAPAY ARI KOLONİSİ ALGORİTMASI İLE OPTİMİZE EDİLEN HAMMERSTEIN MODEL KULLANARAK SİSTEMLERİN KİMLİKLENDİRİLMESİ

HASAN ZORLU, Selçuk METE, Şaban ÖZER

YEREL İKİLİ ÖRÜNTÜ VE YÖNLÜ GRADYANT HİSTOGRAMI KULLANILARAK YÜZ GÖRÜNTÜLERİNDEN CİNSİYET TAHMİNİ

Tariq KHALIFA, Gökhan ŞENGÜL

KATI OKSİT YAKIT HÜCRELERİNDE KULLANILMAK ÜZERE ŞERİT DÖKÜM YÖNTEMİYLE BİZMUT TABANLI YENİ TİP ELEKTROLİTLERİN ÜRETİLMESİ VE YAKIT HÜCRE UYGULAMASI

SERDAR YILMAZ

KAOLEN SÜSPANSİYONLARININ SUSUZLAŞTIRILMASINDA KOAGÜLANT VE FLOKÜLANTLARIN ETKİSİ

VİLDAN ÖNEN, Muhammed GÖÇER, HASAN ALİ TANER

SAVUNMA SANAYİİNDE STRATEJİK ÜRÜN İÇİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ

Yunus AYDIN, Tamer EREN

DÖNER KAVŞAKLARDA FARKLI SİNYALİZASYON ZAMANLAMASINDAKİ TRAFİK YOĞUNLUĞUNUN KARŞILAŞTIRILMASI

ERİNÇ ULUDAMAR, GÖKHAN TÜCCAR