Penggunaan Finite State Machine untuk Navigasi dan Kendali AR.Drone Quadcopter menggunakan Microsoft Kinect
Main Author: | Fauzi, Reza Tanjung Ahmad |
---|---|
Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
Bahasa: | eng |
Terbitan: |
, 2018
|
Subjects: | |
Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/13961/1/Reza%20Tanjung%20Ahmad%20Fauzi.pdf http://repository.ub.ac.id/13961/ |
Daftar Isi:
- Sistem berbasis komputer yaitu robot telah menempati kedudukan yang meningkat di dalam kehidupan sehari-hari atau kehidupan seorang profesional. Peningkatan kapabilitas pada robot menyebabkan semakin bertambahnya tugastugas yang dikerjakan oleh robot di dalam kehidupan manusia dan bahkan robotrobot tersebut melakukan kolaborasi dengan manusia. Oleh sebab itu diperlukan adanya penjaminan bahwa robot-robot tersebut tidak melukai dirinya sendiri atau lingkungan disekitar mereka. Aspek yang paling penting dari robot-robot tersebut adalah keamanan mereka ketika sedang melakukan tugas pada lingkungan manusia. Perhatian pada keamanan telah dipertimbangkan dengan menghubungkan beberapa aspek pada robotic embedded system seperti penghindaran pada tabrakan, kegiatan interaksi yang aman dengan manusia, dan pendeteksi kesalahan. Untuk menghidari hal-hal berbahaya yang dapat ditimbulkan oleh robot-robot, maka pada penelitian ini digunakan sebuah model abstract machine yaitu finite state machine. Pada penelitian ini dilakukan implementasi dari sistem kendali navigasi robot berjenis quadcopter atau lebih umum dikenal sebagai drone menggunakan model finite state machine menggunakan gesture tubuh dari pengguna. Gerakan gesture tubuh dari pengguna dideteksi menggunakan sensor kamera kinect. Berdasarkan pada pengujian kombinasi gerakan yang dilakukan sebanyak empat belas kali dengan menggunakan metode finite state machine pada sistem ini, dipeloreh hasil pergerakan quadcopter yang dimana tidak terjadi tabrakan terhadap objek yang berada pada sekitar quadcopter. Selain itu didapatkan hasil nilai persentase ketepatan gerakan yang dilakukan oleh pengguna dalam pengendalian quadcopter sebesar 100 %. Delay yang dihasilkan sistem ini pada saat pengguna melakukan pergerakan tubuh hingga quadcopter melakukan pergerakkan sebesar 0,75 detik.