ANALISIS SENSOR MPU 6050 UNTUK KESTABILAN POSISI PADA RANCANG BANGUN ROBOT ROV (REMOTELY OPERATED VEHICLE) MENGGUNAKAN METODE KALMAN FILTER
| Main Author: | IQBAL, M. BAZAAR |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://eprints.polsri.ac.id/4589/1/FILE%20I.pdf http://eprints.polsri.ac.id/4589/2/FILE%20II.pdf http://eprints.polsri.ac.id/4589/3/FILE%20III.pdf http://eprints.polsri.ac.id/4589/4/FILE%20IV.pdf http://eprints.polsri.ac.id/4589/5/FILE%20V.pdf http://eprints.polsri.ac.id/4589/6/FILE%20VI.pdf http://eprints.polsri.ac.id/4589/7/FILE%20VII.pdf http://eprints.polsri.ac.id/4589/8/FILE%20VIII.pdf http://eprints.polsri.ac.id/4589/ |
Daftar Isi:
- Dalam penelitian ini diimplementasikan sebuah robot bawah air yang berkaitan dengan keseimbangan pada media yang tidak stabil. Tujuannya adalah merancang dan mengimplementasikan sebuah sistem kontrol diskrit digital yang memberikan stabilitas yang diperlukan. Algoritma kalman filter menjadi implementasi pengujian ideal sensor pada model robot ini. Algoritma ini mampu meningkatkan performa kontrol pada sistem robot. Dalam perancangan ini menguji kinerja sistem kontrol dan algoritma kalman filter. Uji software dilakukan untuk mengumpulkan hasil kinerja algoritma kalman filter. Kinerja sistem kontrol robot secara langsung tergantung pada algoritma kalman filter. Perancangan robot ini menggunakan EnKF sebagai algoritma penyeimbang atau penstabil robot.Sensor MPU 6050 dapat memberikan pengukuran sudut pitch dan roll yang akurat yaitu ketika sistem keadaan standby nilai pitch 6,7 dan nilai roll 3.6 dan saat dijalankan nilai pitch 12.3 dan nilai roll 0.75. Metode kalman filter dengan nilai pitch 6.17 dan nilai roll 3.1 ketika sistem keadaan standby dan nilai pitch 11.19 dan nilai roll 0.63. Penurunan nilai error terjadi pada saat menggunakan kalman filter dibandingkan dengan data sensor tanpa menggunakan kalman filter. Penurunan error pada saat sistem standby sebesar 7.9% untuk nilai pitch dan 13.8% untuk nilai roll. Kemudian penurunan error pada saat sistem dijalankan sebesar 9.02% untuk nilai pitch dan 16% untuk nilai roll.