Kara araçlarında gürbüz durum kestirimi için görsel-ataletsel odometrinin tekerlek enkoderi kısıtları ile zenginleştirilmesi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Robotik Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ÖMER ŞAHİN

Danışman: Erol Şahin, Mustafa Mert Ankaralı

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

GNSS'in olmadığı veya ciddi şekilde zayıfladığı kentsel alanlar, tüneller ya da karmaşık endüstriyel sahalar gibi ortamlarda çalışan tekerlekli robotlar için doğru ve güvenilir poz kestirimi hayati öneme sahiptir. Bu tez, yer araçlarında tek kameralı görsel-atıl gezginsel odometrinin (monoküler VIO) temel kısıtlarını ele almaktadır; zira neredeyse düzlemsel hareket ve sınırlı uyarım, metrik ölçek ile bazı yönelim bileşenlerini zayıf gözlenebilir hâle getirerek ciddi sürüklenmelere ve hatta kestiricinin tamamen başarısız olmasına yol açabilmektedir. OpenVINS içindeki Multi-State Constraint Kalman Filtresi'ne (MSCKF) dayanarak, tekerlek enkoderinden elde edilen ileri hız bilgisini ve aracın non-holonomik kısıtlarını doğrudan filtreden geçiren sıkı bağlantılı (tightly coupled) bir görsel–atıl–tekerlek odometri sistemi öneriyorum. Araç bağımlı bir hız modeli, enkoder ölçümlerini özel bir hareket referans çerçevesinde tanımlayarak IMU gövde çerçevesindeki hıza bağlamakta ve böylece tekerlek verilerinin metrik hız güncellemesi olarak filtreye girmesini sağlamaktadır. Buna paralel olarak, yanal ve düşey hız bileşenlerine uygulanan non-holonomik kısıtlar sahte ölçümler (pseudo-measurements) şeklinde kullanılarak tahmin edilen hareket, bir yer aracının fiziksel olarak mümkün hareket manifolduyla sınırlandırılmaktadır. Genel mimari; yüksek frekansta IMU yayılımı, orta veya yüksek frekansta tekerlek güncellemeleri, MSCKF'nin öznül uzayına dayanan özellik kısıtları üzerinden daha düşük frekansta yapılan görsel güncellemeler ve tekerlek tabanlı sıfır hız (ZUPT) tespiti bileşenlerinden oluşmaktadır. Sistem, KAIST Urban veri seti üzerinde mutlak yörünge hatası (Absolute Trajectory Error) ve göreli poz hatası (Relative Pose Error) gibi küresel ve yerel yörünge metrikleriyle değerlendirilmiştir. Sonuçlar, tekerlek destekli MSCKF'nin öteleme sürüklenmesini anlamlı ölçüde azalttığını, yönelim doğruluğunu rekabetçi düzeyde koruduğunu ve klasik monoküler OpenVINS'in sıklıkla dağıldığı uzun, düz yol kesitlerinde dahi kararlılığını sürdürdüğünü göstermektedir. Optimizasyon tabanlı VINS-mono ve diğer tekerlek entegre yöntemlerle (MINS, VIW-Fusion) yapılan karşılaştırmalar ise, önerilen sıkı bağlantılı filtrenin benzer doğruluk seviyelerine ulaşırken tekerlekli robot platformlarında çoklu algılayıcıya dayalı seyrüsefer için pratik bir temel sunduğunu ortaya koymaktadır.