SWARM ROBOT DALAM MENDETEKSI GAS DENGAN METODE ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO)
| Main Author: | YURIDHO, FALAH |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://eprints.polsri.ac.id/4654/1/FILE%20I.pdf http://eprints.polsri.ac.id/4654/2/FILE%20II.pdf http://eprints.polsri.ac.id/4654/3/FILE%20III.pdf http://eprints.polsri.ac.id/4654/4/FILE%20IV.pdf http://eprints.polsri.ac.id/4654/5/FILE%20V.pdf http://eprints.polsri.ac.id/4654/6/FILE%20VI.pdf http://eprints.polsri.ac.id/4654/7/FILE%20VII.pdf http://eprints.polsri.ac.id/4654/8/FILE%20VIII.pdf http://eprints.polsri.ac.id/4654/ |
Daftar Isi:
- Pengembangan sistem deteksi kebocoran gas telah menjadi penelitian yang serius untuk berbagai bidang, terutama di bidang robotika dan informatika. Sistem pendeteksi gas menjadi kebutuhan mendesak saat ini mengingat banyaknya ancaman yang muncul dalam kehidupan masyarakat seperti kebakaran hutan, kebocoran pipa gas, dan sebagainya. Dalam penelitian ini digunakan robot swarm. Robot swarm adalah bidang yang relatif baru dengan fokus utama mengendalikan sejumlah sistem robotik homogen. Robot swarm memiliki beberapa keunggulan dibanding robot individual dengan kemampuan yang sebanding. Kesederhanaan setiap individu memberikan implementasi yang lebih mudah dan murah. Keuntungan lain dari robot swarm adalah cakupan area yang lebih luas daripada robot individu, karena kecerdasan distributif. Konsep kecerdasan swarm adalah target utama yang diimplementasikan pada hasil akhir dengan domain aplikasi generik. Pada penelitian ini, Partikel Swarm Optimization (PSO) digunakan. Ini adalah salah satu algoritma yang handal untuk pencarian sumber gas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PSO berhasil melokalisasi sumber gas.