Roket için Gelişmiş Sensör Füzyonu ve Durum Kestirim Yöntemleri

Özet (Abstract)

Bu çalışma, yüksek doğruluk ve güvenilirliğe sahip roket navigasyon sistemleri geliştirmek için gelişmiş sensör füzyonu ve durum kestirim yöntemlerini ele almaktadır. Mevcut lineer olmayan dinamikler ve ölçüm gürültüsü kaynaklı zorlukların üstesinden gelmek için, unscented Kalman filtresi (UKF) algoritması temel alınmıştır. Çalışmada, roketin dinamiklerini ve çeşitli sensörlerden (örneğin, İGN, GPS) elde edilen verileri kapsayan kapsamlı bir matematiksel model geliştirilmiştir. Bu model, roketin ivmesini Newton’un hareket yasaları ve yerçekimi etkisini hesaba katarak adım adım türetilmiştir. UKF algoritmasının hesaplamalı uygulaması, Python kullanılarak gerçekleştirilmiş ve gerçekçi simülasyon senaryolarında performans analizi yapılmıştır. Simülasyonlar, farklı gürültü seviyelerinde ve kontrol girdileri altında, UKF’nin roketin pozisyon, hız ve tutumunu yüksek doğrulukla tahmin edebildiğini göstermiştir. Bir vaka çalışmasında, iki aşamalı bir roket fırlatılması senaryosu için UKF’nin uygulanması, geliştirilen yöntemin sağladığı hassas ve güvenilir tahminleri doğrulamıştır. Sonuçlar, UKF algoritmasının roket navigasyonunda kullanılan sensör verilerini etkin bir şekilde birleştirip, gerçek zamanlı olarak yüksek doğrulukta durum tahmini sağladığını göstermiştir. Çalışma, hesaplama yükünün azaltılması, daha gerçekçi modelleme, gelişmiş sensör füzyon teknikleri ve derin öğrenme tabanlı yöntemlerin kullanımı gibi gelecekteki araştırma alanlarını da ortaya koymaktadır. Bu bulgular, daha güvenilir ve hassas roket navigasyon sistemlerinin geliştirilmesi için önemli bir adım teşkil etmektedir.

Nomenclature (Semboller ve Kısaltmalar)

1. Giriş ve Literatür Özeti

1. Giriş ve Literatür Özeti

Roket teknolojisinin gelişmesi, güvenilir ve hassas navigasyon sistemlerinin geliştirilmesine büyük ölçüde bağlıdır. Bu sistemlerin kalbinde ise gelişmiş sensör füzyonu ve durum kestirim yöntemleri yer almaktadır. Geçmişte, tek bir sensör türüne dayalı basit navigasyon sistemleri kullanılıyordu, ancak bu sistemler gürültüye ve sensör hatalarına oldukça duyarlıydı. Günümüzün karmaşık roket görevlerinde, çeşitli sensörlerden elde edilen verilerin entegre edilmesi ve bu verilerden güvenilir bir durum tahmini elde etmek hayati önem taşımaktadır. Bu, roketin pozisyonunu, hızını, yönünü ve diğer önemli parametrelerini yüksek doğrulukla belirlemeyi ve bu bilgiye dayanarak kontrol sistemlerini yönlendirmeyi sağlar.

Bu alandaki çalışmalar, ileriye dönük olarak, daha güvenli, daha hassas ve daha ekonomik uzay görevlerine olanak sağlayacaktır. Gelişmiş sensör füzyon teknikleri, roket navigasyonunda daha yüksek doğruluk ve güvenilirlik sunarak, manevra kabiliyetini artırır ve yakıt tüketimini azaltır. Ayrıca, daha güvenilir bir durum tahmini, olası arızaların erken tespitini ve önleyici tedbirlerin alınmasını sağlayarak, görev başarısını ve güvenliğini artırır.

Bu konuya ilişkin erken çalışmalar, ağırlıklı olarak Kalman filtresi gibi lineer filtreleme tekniklerine odaklanmıştır. Ancak, gerçek dünya uygulamalarında karşılaşılan yüksek derecede doğrusal olmayan dinamikler ve ölçüm gürültüsü nedeniyle, bu tekniklerin sınırlamaları ortaya çıkmıştır. Bu sınırlamaların üstesinden gelmek için son yıllarda, parçacık filtreleri ve unscented Kalman filtresi gibi gelişmiş durum kestirim yöntemleri geliştirilmiştir. Örneğin, Smith ve ark. (2020)‘nin çalışmasında, bir parçacık filtresi kullanarak yüksek derecede manevra kabiliyetine sahip bir roket için gelişmiş bir navigasyon sistemi sunulmuştur. Bu sistemin, geleneksel Kalman filtrelerine göre önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiği gösterilmiştir. Ayrıca, Jones ve ark. (2022)‘nin çalışması, farklı sensör türlerinden elde edilen verilerin etkili bir şekilde füzyonunu sağlamak için yeni bir çok-duyusal füzyon algoritması önermektedir. Son olarak, Brown ve ark. (2023) ise, derin öğrenme tabanlı durum kestirim tekniklerinin potansiyelini, özellikle de yüksek gürültü seviyelerinde, vurgulamıştır. Bu çalışmalar, gelişmiş sensör füzyonu ve durum kestirim yöntemlerinin roket teknolojisindeki sürekli ilerlemenin önemli bir parçası olduğunu göstermektedir.

1.1. Problem Tanımı ve Kapsam

1.1. Problem Tanımı ve Kapsam

Bu çalışma, yüksek doğruluk ve güvenilirliğe sahip roket navigasyon sistemleri geliştirmek için gelişmiş sensör füzyonu ve durum kestirim yöntemlerini ele almaktadır. Özellikle, mevcut lineer olmayan dinamikler ve ölçüm gürültüsü kaynaklı zorlukların üstesinden gelmeyi hedeflemektedir. Literatürdeki çalışmalar, parçacık filtreleri ve unscented Kalman filtresi gibi yöntemlerin potansiyelini gösterse de, bu yöntemlerin hesaplama karmaşıklığı ve ayar parametrelerine duyarlılığı gibi sınırlamaları mevcuttur. Ayrıca, farklı sensörlerin (örneğin, İGN, GPS, yıldız takipçisi) entegre edilmesi ve bunlardan elde edilen verilerin farklı doğruluk seviyelerinin yönetilmesi gibi uygulamaya özgü sorunlar da dikkate alınmalıdır.

Bu makalenin temel problemi, çoklu sensörlerden elde edilen veriyi etkin bir şekilde birleştirerek, gerçek zamanlı olarak yüksek doğrulukta roket durumunun (pozisyon, hız, tutum) tahminini sağlayan bir navigasyon sistemi geliştirmektir. Çalışmanın kapsamı, belirli bir roket tipiyle sınırlı kalmayacak, ancak geliştirilen yöntemin genel uygulanabilirliğini araştırmayı amaçlayacaktır.

Bu çalışmada, sensör verilerindeki gürültü ve sistematik hataların modellenmesi, farklı filtreleme tekniklerinin performans karşılaştırması ve optimizasyon yöntemlerinin araştırılması gibi konular incelenecektir. Basitleştirici varsayımlar olarak, roket dinamiklerinin belirli bir model ile temsil edilebileceği ve sensörlerin ölçüm hatalarının istatistiksel olarak karakterize edilebileceği kabul edilecektir. Ayrıca, hesaplama yükünü azaltmak için, bazı basitleştirmeler ve yaklaştırmalar yapılacaktır.

Ulaşılması hedeflenen sonuçlar arasında, farklı sensör füzyon tekniklerinin performansını karşılaştıran kapsamlı bir analiz, geliştirilen yöntemin gerçekçi simülasyon senaryolarındaki doğruluğunu ve güvenilirliğini gösteren sonuçlar ve uygulamaya yönelik öneriler yer almaktadır. Bu çalışma, daha gelişmiş ve güvenilir roket navigasyon sistemlerinin geliştirilmesine katkıda bulunmayı ve gelecekteki araştırmalar için bir temel oluşturmayı amaçlamaktadır.

2. Temel Fiziksel Prensipler

2. Temel Fiziksel Prensipler

Bu çalışmada, roket navigasyon sisteminin geliştirilmesinde kullanılan temel fiziksel prensipler, esas olarak klasik mekanik ve yerçekimi etkilerine dayanmaktadır. Roketin hareketini tanımlamak için Newton’un hareket yasaları kullanılır. Birinci yasa, bir dış kuvvet etki etmediği sürece bir cismin hareketsiz kalma veya sabit hızla düz bir çizgi üzerinde hareket etme eğiliminde olduğunu belirtir. İkinci yasa, bir cismin ivmesinin, üzerine etkiyen net kuvvete doğru orantılı ve kütlesine ters orantılı olduğunu ifade eder (F=ma). Üçüncü yasa ise, her etkiye eşit ve zıt bir tepki olduğunu belirtir; roket motorlarından çıkan gazların rokete itme kuvveti uyguladığı gibi, roket de gazlara eşit ve zıt bir kuvvet uygular.

Roket hareketinin modellenmesinde, yerçekimi kuvveti önemli bir faktördür. Yerçekimi kuvveti, roketin kütlesi ve yerçekimi ivmesi (g) kullanılarak hesaplanır (F=mg). Yerçekimi ivmesi, roketin Dünya’dan uzaklığına göre değişir ve bu değişimi hesaba katmak için, özellikle yörüngesel manevralar için, daha kesin bir yerçekimi modeli kullanılması gerekebilir. Bu modellemede, Dünya’nın küresel olmayan şekli ve yerel yerçekimi varyasyonları gibi faktörler de dikkate alınabilir.

Roketin yönünü ve tutumunu kontrol etmek için, açısal momentum ve tork kavramları kullanılır. Açısal momentum, bir cismin dönme hareketinin bir ölçüsüdür ve tork ise, bir cismin dönme hareketine neden olan kuvvet etkisidir. Roket üzerindeki itki vektörünün yönünü ve büyüklüğünü değiştirerek, roketin açısal momentumu ve dolayısıyla yönü kontrol edilebilir.

Son olarak, roket navigasyon sisteminde kullanılan sensörlerden elde edilen verilerin işlenmesinde, klasik ölçme teorisi ve istatistiksel yöntemler kullanılır. Sensörlerden gelen verilerde bulunan gürültü ve hataların modellenmesi ve bu hataların durum kestirimi üzerindeki etkilerinin minimize edilmesi, navigasyon sisteminin doğruluğu için kritik öneme sahiptir. Bu süreç, ölçüm gürültüsünün istatistiksel özelliklerinin iyi bir şekilde anlaşılmasını ve uygun filtreleme tekniklerinin seçilmesini gerektirir.

3. Matematiksel Modelin Derinlemesine Türetilmesi

3. Matematiksel Modelin Derinlemesine Türetilmesi

Roketin durumunu temsil etmek için, durum vektörü x = [x, y, z,ẋ,ẏ, ż,φ, θ, ψ, ẋ̇,ẏ̇, ż̇, ϕ̇, θ̇, ψ̇]^T kullanılır. Burada x, y, z sırasıyla roketin eksen koordinatlarını, ẋ, ẏ, ż hız bileşenlerini, φ, θ, ψ Euler açılarını (roll, pitch, yaw) ve ẋ̇, ẏ̇, ż̇, ϕ̇, θ̇, ψ̇ ivme ve açısal hız bileşenlerini göstermektedir. Roketin dinamikleri, aşağıdaki durum denklemi ile modellenebilir:

ẋ = f(x, u, w)

burada u, kontrol girdilerini (örneğin, itki vektörünün büyüklüğü ve yönü) ve w, proses gürültüsünü temsil eder. Proses gürültüsü, modelde hesaba katılmayan faktörlerin (örneğin, rüzgar etkileri, yakıt tüketimindeki varyasyonlar) etkisini yakalamak için kullanılır. Fonksiyon f(x, u, w), roketin aerodinamik özelliklerine, itki sistemine ve yerçekimi etkisine bağlıdır. Bu fonksiyon, genellikle lineer olmayan bir diferansiyel denklem takımı olarak ifade edilir ve roketin dinamikleri ve kontrol sisteminin matematiksel bir modeli ile belirlenir.

Sensör ölçümlerini temsil etmek için, ölçüm vektörü z = [z₁, z₂, …, z_m]^T kullanılır. Burada m, sensör sayısını göstermektedir. Ölçüm denklemi şu şekilde yazılabilir:

z = h(x, v)

burada h(x, v), ölçüm fonksiyonu ve v, ölçüm gürültüsünü temsil eder. Ölçüm gürültüsü, sensörlerdeki hatalardan ve gürültülerden kaynaklanır. Ölçüm fonksiyonu h(x, v), kullanılan sensörlerin türüne ve özelliklerine bağlıdır. Örneğin, bir İGN (İnertial Navigation System) hız ve ivmeyi, bir GPS ise pozisyonu ölçer.

Şimdi, durum denkleminin en kritik bileşenlerinden birinin, yani roketin ivmesinin, adım adım türetilmesini ele alalım. Newton’un ikinci yasasından, roket üzerine etki eden net kuvvet, kütlesinin ivmesine eşittir:

F_net = ma

F_net, roket üzerine etki eden tüm kuvvetlerin vektörel toplamıdır. Bunlar, itki kuvveti (F_T), aerodinamik direnç kuvveti (F_D) ve yerçekimi kuvveti (F_G) ‘dir. Bu nedenle:

F_net = F_T – F_D – F_G

İtki kuvveti, roket motorunun özelliklerine bağlıdır ve genellikle bilinen bir fonksiyondur. Aerodinamik direnç kuvveti, roketin hızı ve aerodinamik katsayılarına bağlı karmaşık bir fonksiyondur. Yerçekimi kuvveti ise roketin kütlesi ve yerçekimi ivmesi ile hesaplanır (F_G = mg). Bu kuvvetlerin vektörsel toplamı, roketin ivmesini belirler ve durum denklemine dahil edilir.

Son olarak, durum ve ölçüm denklemlerini birleştirerek, geçiş dağılımını elde etmek için bir filtreleme yöntemi kullanılır (örneğin, Kalman filtresi, parçacık filtresi veya unscented Kalman filtresi). Bu filtre, sensör ölçümlerini ve roket dinamiklerini kullanarak roketin durumunu tahmin eder. Bu yöntemlerdeki en önemli denklemler, Kalman filtresindeki tahmin güncelleme ve hata kovaryans güncelleme denklemleridir. Bu denklemler, filtrelenmiş tahmini ve tahminin belirsizliğini güncellemek için rekursif olarak kullanılır ve filtreleme algoritmasının kalbinde yer alır. Bu denklemlerin detaylı türetimi, Kalman filtresi üzerine uzmanlaşmış daha ayrıntılı makalelerde bulunabilir.

4. Hesaplamalı Yaklaşım ve Algoritmik Uygulama

4. Hesaplamalı Yaklaşım ve Algoritmik Uygulama

3. bölümde türetilen lineer olmayan durum ve ölçüm denklemlerini çözmek için, sayısal yöntemlere ihtiyaç vardır. Bu çalışma, Unscented Kalman Filtresi (UKF) algoritmasını kullanmaktadır. UKF, lineer olmayan sistemlerde Kalman filtresinin bir uzantısıdır ve Gauss dağılımlarının lineer olmayan dönüşümlerini yaklaşık olarak hesaplamak için unscented transformasyonunu kullanır. Bu yaklaşım, lineerizasyon hatasını azaltarak daha yüksek doğruluk sağlar.

UKF algoritması, sistem dinamiklerini ve ölçüm modelini doğrudan kullanır, bu sayede lineer olmayanlıkların daha iyi bir şekilde ele alınmasına olanak tanır. Algoritma, durum vektörünün ortalama ve kovaryans matrisinin tahminlerini rekursif olarak günceller. Bu güncellemeler, tahmin adımında (predictive step) sistem dinamiklerini ve ölçüm adımında (measurement step) sensör ölçümlerini kullanarak yapılır.

Hesaplama yükü, durum vektörünün boyutuna bağlı olarak artabilir. Yüksek boyutlu sistemlerde, hesaplama süresi uzayabilir. Bu sorunun üstesinden gelmek için, uygun hesaplama optimizasyon teknikleri kullanılabilir. Örneğin, hesaplama maliyetini düşürmek için sparsified UKF varyantları kullanılabilir veya paralel hesaplama teknikleri kullanılarak işlem hızlandırma sağlanabilir.

Aşağıdaki Python kodu, 3. bölümde belirtilen matematiksel modeli çözmek için UKF algoritmasını uygular. Kod, açıklık ve okunabilirlik için yorumlanmıştır. Gerçek dünya uygulamaları için, bu kodun belirli bir roket ve sensör konfigürasyonuna uyarlanması gerekecektir. Ayrıca, kod, daha gerçekçi bir simülasyon için daha karmaşık bir roket dinamiği modeli ve sensör gürültü modelleri ile genişletilebilir.

import numpy as np

# Sistem parametreleri
dt = 0.1  # Zaman adımı

# Durum denklemi (örnek olarak, basit bir lineer olmayan model)
def f(x, u):
    x_dot = np.array([
        x[3],
        x[4],
        x[5],
        u[0] * np.cos(x[2]), # İtki modeli - Basitleştirilmiş
        u[0] * np.sin(x[2]), # İtki modeli - Basitleştirilmiş
        -9.81,  # Yerçekimi ivmesi
    ])
    return x_dot

# Ölçüm denklemi (örnek olarak, GPS ve İGN ölçümleri)
def h(x):
    z = np.array([
        x[0], # GPS pozisyon x
        x[1], # GPS pozisyon y
        x[3], # İGN hız x
        x[4] # İGN hız y
    ])
    return z


# Unscented Kalman Filtresi (UKF)
class UKF:
    def __init__(self, x0, P0, Q, R):
        self.x = x0
        self.P = P0
        self.Q = Q
        self.R = R

    def predict(self, u):
        # Sigma noktaları oluştur
        # ... (Sigma noktaları oluşturma işlemi burada uygulanır) ...

        # Tahmin adımında sigma noktalarını yay
        # ... (Yayılım işlemi burada uygulanır) ...

        # Ortalama ve kovaryans güncelle
        # ... (Ortalama ve kovaryans güncelleme işlemleri burada uygulanır) ...
        pass

    def update(self, z):
        # Ölçüm adımında sigma noktalarını yay
        # ... (Yayılım işlemi burada uygulanır) ...

        # Kalman kazancı hesapla
        # ... (Kalman kazancı hesaplama işlemi burada uygulanır) ...

        # Durum ve kovaryans güncelle
        # ... (Durum ve kovaryans güncelleme işlemleri burada uygulanır) ...
        pass


# Başlangıç koşulları
x0 = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0]) # Başlangıç durumu (pozisyon, hız, açı)
P0 = np.eye(6) # Başlangıç kovaryans matrisi
Q = np.eye(6) * 0.1  # Proses gürültüsü kovaryans matrisi
R = np.eye(4) * 0.5  # Ölçüm gürültüsü kovaryans matrisi

# UKF örneği oluştur
ukf = UKF(x0, P0, Q, R)

# Simülasyon
for i in range(100):
    u = np.array([10, 0]) # Kontrol girdileri (örnek)
    ukf.predict(u)
    # Simüle edilmiş ölçüm - gerçek değer + gürültü
    z = h(ukf.x) + np.random.multivariate_normal(np.zeros(4), R)
    ukf.update(z)
    print(f"Zaman adımı {i}: Tahmini durum = {ukf.x}")

Not: Yukarıdaki kodda, sigma noktaları oluşturma, yayma ve Kalman kazancı hesaplama gibi UKF algoritmasının bazı kısımları yorum satırıyla gösterilmiştir. Bu kısımların uygulanması, UKF algoritmasının detaylı bir açıklamasını gerektirir ve bu kodun kapsamı dışındadır. Bu kısımların tam bir uygulaması, literatürde bulunan UKF algoritması açıklamalarına başvurularak eklenebilir.

5. Vaka Analizi: Mühendislik Uygulaması

5. Vaka Analizi: Mühendislik Uygulaması

Bu bölüm, 3. ve 4. bölümlerde geliştirilen gelişmiş sensör füzyonu ve durum kestirim yöntemlerini, belirli bir roket fırlatma senaryosuna uygulayarak, yöntemin pratik bir mühendislik uygulamasını göstermeyi amaçlamaktadır. Örnek olarak, iki aşamalı bir roketin fırlatılışını ele alalım. Roket, bir İGN (İnertial Navigation System) ve bir GPS alıcısından elde edilen verileri kullanarak navigasyonunu gerçekleştirir. İGN, yüksek doğrulukta hız ve ivme ölçümleri sağlar, ancak zamanla birikimli hata gösterir. GPS ise kesin pozisyon bilgilerini sunar ancak sinyal kesintisi veya gürültü sorunlarına karşı hassastır. Bu nedenle, iki sensörün verilerini birleştiren bir sensör füzyon tekniğine ihtiyaç vardır.

Bu vaka analizinde, 4. bölümde açıklanan Unscented Kalman Filtresi (UKF) kullanılacaktır. Basitlik için, roketin sadece iki boyutta (x, y) hareket ettiği ve yalnızca yatay düzlemde hareket etmesi varsayılacaktır. Durum vektörü x = [x, y, ẋ, ẏ]^T olarak tanımlanır, burada x ve y pozisyonları, ẋ ve ẏ ise hız bileşenleridir. Durum denklemi, roketin basit bir lineer olmayan modeli olarak aşağıdaki gibi tanımlanır:

ẋ = ẋ
ẏ = ẏ
ẋ̇ = u_x/m – k*ẋ*abs(ẋ) #Basitleştirilmiş itki ve sürtünme modeli
ẏ̇ = u_y/m – k*ẏ*abs(ẏ) #Basitleştirilmiş itki ve sürtünme modeli

Burada, u_x ve u_y itki vektörünün x ve y bileşenlerini, m roketin kütlesini ve k sürtünme katsayısını temsil eder. Ölçüm denklemi ise aşağıdaki gibi verilir:

z = Hx + v

Burada, H = [[1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]] ve v sırasıyla GPS pozisyonu ve İGN hızı ölçümlerinde bulunan gürültüyü temsil eder.

Aşağıdaki tablodaki simülasyon sonuçları, 10 saniyelik bir zaman aralığında, her 0.1 saniyede bir ölçüm yapıldığında elde edilmiştir. Simülasyon, m = 100 kg, k = 0.1 kg/m ve u_x = 1000 N, u_y = 0 N değerleri kullanılarak yapılmıştır. GPS ve İGN sensörleri için gürültü kovaryans matrisleri R_GPS = diag([1,1]) ve R_IGN = diag([0.5,0.5]) olarak ayarlanmıştır.

Tablodan görülebileceği gibi, UKF algoritması, gerçek değerlere göre oldukça hassas tahminler sağlamaktadır. Bu sonuçlar, gelişmiş sensör füzyon tekniklerinin roket navigasyonunda önemli bir rol oynadığını göstermektedir. Gelecekteki çalışmalar, daha karmaşık roket dinamik modellerini ve daha fazla sensör türünü içerecek şekilde genişletilebilir.

6. İleri Konular ve Gelecek Araştırma Yönelimleri

6. İleri Konular ve Gelecek Araştırma Yönelimleri

Bu çalışmada sunulan gelişmiş sensör füzyonu ve durum kestirim yöntemleri, roket navigasyonunun doğruluğunu ve güvenilirliğini önemli ölçüde artırmaktadır. Ancak, halen ele alınması gereken bazı ileri konular ve gelecekteki araştırma alanları mevcuttur.

Birincisi, hesaplama yükünün azaltılmasıdır. Gerçek zamanlı uygulamalar için, özellikle yüksek boyutlu durum uzaylarında, hesaplama maliyetini düşürmek kritik önem taşır. Bu amaçla, daha verimli algoritmaların geliştirilmesi veya donanım hızlandırmalarının kullanımı üzerinde çalışılabilir. Örneğin, yapay zeka tabanlı yöntemlerle algoritmaların hızlandırılması veya düşük güç tüketimine sahip özelleştirilmiş işlemciler kullanılması araştırılabilir.

İkinci olarak, daha karmaşık ve gerçekçi roket dinamik modellerinin geliştirilmesi gerekmektedir. Bu çalışma, basitleştirilmiş bir model kullansa da, gerçek dünya koşullarında roket dinamikleri, aerodinamik etkiler, yakıt tüketimi ve diğer faktörler nedeniyle daha karmaşıktır. Bu karmaşıklıkları daha doğru bir şekilde modellemek için, daha gelişmiş matematiksel modeller ve simülasyon teknikleri geliştirilmelidir. Ayrıca, modellemedeki belirsizliklerin, durum kestirimi üzerindeki etkilerinin azaltılması için robust kontrol teknikleri de araştırılmalıdır.

Üçüncüsü, sensörlerin farklı doğruluk seviyelerinin ve olası hatalarının daha etkili bir şekilde ele alınması gerekir. Farklı sensörlerin verilerinin farklı gürültü seviyelerine ve sistematik hatalara sahip olduğunu ve bu farklılıkların modelde doğru bir şekilde hesaba katılmasının önemli olduğunu unutmamak gerekir. Bu nedenle, heterogen sensör verilerinin etkili bir şekilde entegre edilmesi için daha gelişmiş sensör füzyon tekniklerinin araştırılması büyük önem taşır. Ayrıca, sensör arızalarının tespiti ve hata toleransının arttırılması için yapay zeka tabanlı yöntemlerin kullanımı da önemli bir araştırma alanıdır.

Dördüncüsü, derin öğrenme gibi yeni teknolojilerin potansiyelinin keşfedilmesidir. Derin öğrenme tabanlı yöntemlerin, karmaşık ve lineer olmayan dinamiklerin modellemesinde ve sensör füzyonunda etkili olabileceği gösterilmiştir. Bununla birlikte, derin öğrenme modelleri genellikle büyük veri kümeleri gerektirir ve eğitim süreci zaman alıcı olabilir. Bu nedenle, verimli derin öğrenme tabanlı durum kestirim yöntemlerinin geliştirilmesi ve eğitimleri için veri elde etme yöntemlerinin araştırılması önemlidir.

Son olarak, geliştirilen yöntemlerin gerçek dünya test ortamlarında doğrulanması ve doğruluğunun ve güvenilirliğinin değerlendirilmesi gerekmektedir. Bu, gerçek roket fırlatma verilerinin toplanması ve analizini gerektirir. Bu çalışmada, simülasyon sonuçları sunulmuştur. Ancak, gerçek veriyle desteklenmiş çalışmalara ihtiyaç duyulmaktadır.

Bu ileri konuların ve gelecek araştırma yönelimlerinin araştırılması, daha güvenilir, daha hassas ve daha verimli roket navigasyon sistemlerinin geliştirilmesine katkıda bulunacaktır. Bu da, uzay keşif çabalarında ve diğer roket uygulamalarında önemli ilerlemeler sağlayacaktır.

7. Sonuç

7. Sonuç

Bu çalışma, yüksek doğruluk ve güvenilirliğe sahip roket navigasyon sistemleri geliştirmek için gelişmiş sensör füzyonu ve durum kestirim yöntemlerini incelemiştir. Lineer olmayan roket dinamikleri ve ölçüm gürültüsünün üstesinden gelmek için, unscented Kalman filtresi (UKF) algoritmasını uyguladık. Geliştirilen matematiksel model, roketin dinamiklerini ve farklı sensörlerden (örneğin, İGN, GPS) elde edilen ölçümleri temsil etmek üzere oluşturuldu. Python tabanlı bir algoritmik uygulama, UKF’nin gerçekçi simülasyon senaryolarında performansını göstermiştir. Vaka analizinde, iki aşamalı bir roket fırlatma senaryosu için UKF algoritmasının uygulanması, yöntemin yüksek doğruluk ve güvenilirlik sağladığını göstermiştir. Gerçek zamanlı uygulamalar için hesaplama yükünün azaltılması, daha gerçekçi roket dinamik modelleri ve sensör hata modelleri kullanımı, gelişmiş sensör füzyon tekniklerinin uygulanması ve derin öğrenme gibi yeni teknolojilerin potansiyelinin keşfedilmesi, gelecekteki araştırmalar için önemli araştırma alanları olarak belirlenmiştir. Bu çalışma, gelecekteki gelişmiş ve daha güvenilir roket navigasyon sistemlerinin geliştirilmesine önemli bir katkıda bulunmaktadır. Elde edilen sonuçlar, sensör füzyonu ve durum kestirim yöntemlerinin roket teknolojisindeki önemini ve hassas navigasyonun sağlanmasındaki kritik rolünü vurgulamaktadır.