Browsing by Author "Erbaş, Muammer"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • No Thumbnail Available
    Item
    Analysis of gps and Imu system performance in unmanned aerial vehicles (Uavs): Features, advantages, and limitations
    (Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2025) Erbaş, Muammer
    This thesis presents a performance evaluation of Global Positioning System (GPS) and Micro-Electro-Mechanical Systems-based Inertial Measurement Unit (MEMS-based IMU) technologies in Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), based on experimental analysis of the built-in GPS and IMU sensors of the DJI and an externally integrated MPU6050 IMU module. Tests were conducted under open-sky, semi-obstructed, and Global Navigation Satellite System (GNSS)-denied indoor conditions to assess sensor reliability and environmental adaptability. Sensor data were post-processed using Kalman filter-based fusion to enhance positioning accuracy and continuity. A loosely coupled aided Inertial Navigation System (INS) was implemented to mitigate the limitations of standalone GPS and IMU systems. Results showed that fusion reduced positional error by 50–75% during temporary GPS outages and decreased orientation drift by ~75% compared to the standalone MPU6050 without GPS correction. For attitude estimation, Kalman filtering improved pitch stability by up to 80% and roll stability by up to 75% over raw IMU data. While GPS performs well in open areas, it degrades under obstruction due to signal loss and multipath effects. MEMS-based IMUs enable continuous motion tracking but suffer from drift, bias instability, and thermal sensitivity, whereas their fusion significantly improved robustness during short-term GPS outages. The comparison between the onboard IMU and MPU6050 revealed that low-cost inertial sensors require precise calibration and advanced filtering. The study highlights the need for adaptive fusion frameworks and the future integration of multi-constellation GNSS, vision-based odometry, and machine learning for reliable UAV navigation in GPS-denied environments. Bu tez, insansız hava araçlarında (İHA) Küresel Konumlama Sistemi (GPS) ve Mikro-Elektro-Mekanik Sistem (MEMS) tabanlı Ataletsel Ölçüm Birimi (IMU) teknolojilerinin performans değerlendirmesini, DJI’ın dahili GPS ve IMU sensörleri ile harici entegre MPU6050 IMU modülü üzerinde yapılan deneysel analizlere dayandırmaktadır. Sensör güvenilirliği ve çevresel uyarlanabilirlik, açık hava, yarı kapalı ve GNSS sinyalinin bulunmadığı kapalı alan koşullarında test edilmiştir. Sensör verileri, konum doğruluğu ve sürekliliği artırmak için Kalman filtre tabanlı füzyonla işlenmiştir. Bağımsız GPS ve IMU sistemlerinin sınırlamalarını azaltmak amacıyla gevşek bağlı destekli Ataletsel Seyrüsefer Sistemi (INS) uygulanmıştır. Sonuçlar, füzyonun geçici GPS kesintilerinde konum hatasını %50–75, yalnız çalışan MPU6050’e kıyasla yönelim sapmasını yaklaşık %75 azalttığını göstermektedir. Kalman filtreleme, pitch kararlılığını %80, roll kararlılığını ise %75 iyileştirmiştir. GPS açık alanlarda yüksek doğruluk sağlasa da sinyal kaybı ve çok yollu etkilerle engelli ortamlarda performansı düşer. MEMS tabanlı IMU’lar hareket takibi sağlasa da sapma, bias kararsızlığı ve sıcaklık hassasiyeti sorunları yaşar; füzyon ise kısa süreli GPS kesintilerinde sağlamlığı artırmıştır. Dahili IMU ile MPU6050 karşılaştırması, düşük maliyetli sensörlerin hassas kalibrasyon ve gelişmiş filtreleme gerektirdiğini göstermiştir. Çalışma, uyarlanabilir füzyon algoritmalarının geliştirilmesi ve GPS olmayan ortamlarda güvenilir İHA seyrüseferi için çok takımyıldızlı GNSS, görüntü tabanlı odometri ve makine öğrenmesi teknolojilerinin entegrasyonunu önermektedir.