Decision tree-based direction detection using IMU data in autonomous robots

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0009-0006-3438-7401
dc.authorid0000-0001-5079-2825
dc.authorid0009-0002-6880-8113
dc.authorid0000-0001-9623-2284
dc.contributor.authorApaydın, Nafiye Nur
dc.contributor.authorKılıç, İrfan
dc.contributor.authorApaydın, Muhammet
dc.contributor.authorYaman, Orhan
dc.date.accessioned2024-08-23T06:07:00Z
dc.date.available2024-08-23T06:07:00Z
dc.date.issued2024-07-07
dc.departmentBaşka Kurum Yazarı
dc.description"This article is derived from the paper titled ‘Decision Tree-Based Direction Detection Using IMU Data in Autonomous,' presented at the International Information Congress 2024 (IIC2024) held at Batman University between May 2-4, 2024."
dc.description.abstractLocation detection plays a crucial role in various applications. In this study, a machine learning (ML) method using inertial measurement unit (IMU) data was developed to determine direction with the Global Positioning System (GPS). In this study, an electronic board was designed using an Arduino Mega, Altimu-10 IMU sensor, GPS module, and SD card module. This electronic board was placed on a car to create a new dataset. This dataset consists of 1952x11 data. The dataset was obtained using accelerometer (x, y, z), gyroscope (x, y, z), compass (x, y, z), and GPS sensor data. The Decision Tree Algorithm was proposed for direction determination in this study. The angles between each position and the previous position were calculated using the latitude and longitude values obtained from the collected data. Then, the data were divided into 4 classes: North, East, South, and West, based on specific angle ranges. Finally, a direction detection model was developed using IMU data in the proposed method, achieving an accuracy of approximately 82.11%.
dc.description.abstractKonum tespiti, birçok uygulama alanında önemli bir role sahiptir. Bu çalışmada, yerel konumlandırma sistemi (GPS) ile yön tespiti yapmak için atalet ölçü birimi (IMU) verilerinin kullanıldığı bir makine öğrenmesi (ML) yöntemi geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu çalışma kapsamında, Arduino Mega, Altimu-10 IMU sensör, GPS modülü ve SD kart modülü kullanılarak bir elektronik kart tasarlanmıştır. Bu elektronik kart, bir otomobil üzerine yerleştirerek yeni bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti 1952x11 veriden oluşmaktadır. Bu veri seti ivmeölçer (x, y, z), jiroskop (x, y, z), pusula (x, y, z) ve GPS sensöründen alınan veriler yardımıyla elde edilmiştir. Bu çalışmada yön tespiti için Karar Ağacı Algoritması önerilmiştir. Elde edilen verilerden Enlem ve Boylam değerleriyle her konumun bir önceki konum ile açısı hesaplanmıştır. Daha sonra belirli bir açı aralığına göre Kuzey, Doğu, Güney ve Batı olmak üzere veriler 4 sınıfa ayrılmıştır. En sonunda da IMU verileri önerilen yöntemde kullanılarak yön tespit modeli geliştirilmiş ve yaklaşık %82,11 doğruluk(accuracy) elde edilmiştir.
dc.identifier.citationApaydın, N. N., Kılıç, İ., Apaydın, M., Yaman, O. (2024). Decision tree-based direction detection using IMU data in autonomous robots. Batman Üniversitesi Yaşam Bilimleri Dergisi, 14 (1), pp. 57-68. https://doi.org/10.55024/buyasambid.1501521.
dc.identifier.doi10.55024/buyasambid.1501521
dc.identifier.endpage68
dc.identifier.issn2459-0614
dc.identifier.issue1
dc.identifier.startpage57
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/4007054
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.55024/buyasambid.1501521
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12402/4760
dc.identifier.volume14
dc.language.isoen
dc.publisherBatman Üniversitesi
dc.relation.ispartofBatman Üniversitesi Yaşam Bilimleri Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectDirection Detection
dc.subjectDecision Tree Algorithm
dc.subjectInertial Measurement Unit (IMU)
dc.subjectGPS Data
dc.subjectYön Tespiti
dc.subjectKarar Ağacı Algoritması
dc.subjectIMU
dc.subjectGPS Verileri
dc.titleDecision tree-based direction detection using IMU data in autonomous robots
dc.title.alternativeOtonom robotlarda IMU verilerini kullanan karar ağacı tabanlı yön tespiti
dc.typeArticle

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
TAM METİN - FULL TEXT.pdf
Boyut:
1.24 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.17 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Cilt 14, Sayı 1