Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBu çalışmada, kapalı mekan konumlandırmada kullanılan sistemler derlenmiş ve bunlar ile ilgili yapılabilecek konular detaylandırılmıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Günümüzde konumlandırma teknolojisi birçok alanda önemli yere sahiptir. Uydulardan elde edilen verileri kullanan GPS (Global Positioning Systems) hayatımızın çoğu alanında bizimle birliktedir. GPS Teknolojisi açık alanda gayet düzgün çalışabilmektedir. Ancak uydu sinyallerinin duvarlar ile etkileşime girdiği gerçeğini göz önüne aldığımızda kapalı alanlarda konum bulma konusunun açık alandakine göre daha karmaşık bir durum olduğunu gözlemlemiş oluruz. Gün geçtikçe farklı birçok alanda, kapalı mekan konumlandırma servislerine olan ihtiyaç artmaktadır. Uydu sinyallerinin uğradığı manipülasyon sonucu bozulması sebebiyle kapalı mekan konumlandırma servislerinin gerçekleştirilmesi adına günümüzde farklı yaklaşımlar geliştirilmiştir. Literatürde bu konu üzerine yapılan çalışmalar devam etmekle birlikte geliştirilen bu yaklaşımların iyileştirilmesi ve yeni algoritmaların geliştirilmesi de söz konusudur. Kapalı mekan konumlandırma sistemlerinde kullanılan yaklaşımların iyileştirilmesi hususunda, makine öğreniminden faydalanılması, farklı yaklaşımların hibrit entegrasyonu gibi farklı birçok yönteme başvurulmaktadır. Farklı algoritma ve yöntemlerin bir araya gelmesiyle pek çok farklı çalışma yapısına sahip literatür çalışmaları bulunmaktadır. Bu çalışmada, kapalı mekan konumlandırmada kullanılan sistemler derlenmiş ve bunlar ile ilgili yapılabilecek konular detaylandırılmıştır.
Abstract
Today, positioning technology takes an important place. Using the data received from satellites, GPS (Global Positioning Systems) is with us in most areas of our lives. GPS Technology works well in outdoor. However, when we consider the fact that satellite signals interact with walls, we observe that the issue of positioning in indoor areas is more complex than in outdoor or open areas. The need for indoor positioning services is increasing day by day. Today, different approaches have been developed in order to realize indoor positioning due to the distortion of satellite signals as a result of manipulation. In order to improve these approaches used in indoor positioning systems, many different methods such as the use of machine learning and hybrid integration of different approaches are used. There are many literature works with different working structures with the combination of different algorithms and methods. In this work, systems used in indoor positioning are reviewed.