İnsansız Sualtı Aracı Hareketinin Kalman Filtre İle Kestirimi ve Makine Öğrenmesi ile İyileştirilmesi

Abstract

Bu çalışmada bir insansız sualtı aracının altı serbestlik dereceli doğrusal olmayan matematiksel modeli elde edilmiştir. Aracın matematiksel model cevabından aracın konum ve yönelim bilgileri elde edilmiştir. Elde edilen konum ve yönelim bilgilerine gürültü eklenerek navigasyon sensör verileri üretilmiştir. Üretilen gürültülü sensör verilerinin kestirimi için kokusuz ve genişletilmiş Kalman filtre algoritmaları kullanılmıştır. Kokusuz Kalman filtresinde, sistem modeli için insansız sualtı aracının doğrusal olmayan modeli kullanılmıştır. Genişletilmiş Kalman filtresinde ise sualtı aracının doğrusal olmayan modeli belirli denge noktalarında doğrusallaştırılmıştır. Kokusuz ve genişletilmiş Kalman filtresi kestirim sonuçları karşılaştırılmıştır. Kokusuz Kalman filtre ve genişletilmiş Kalman filtre kestirimlerine makine öğrenmesi olan Destek Vektör Makinesi algoritması uygulanarak, gürültünün fazla olduğu durumlar için, kestirimler iyileştirilmiştir. Buna ek olarak, aracın verilen bir kare yolu takip ettiği hareketi için kokusuz Kalman filtre ve genişletilmiş Kalman filtre kestirimleri iyileştirilmiştir. Tüm çalışma MATLAB/Simulink ortamında yapılmıştır.