Sistem Kendali Navigasi Robot Beroda Dengan Gestur Tangan Menggunakan Metode Kalman Filter
| Main Author: | Fransisco, Amelio Eric |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/174066/1/Amelio%20Eric%20Fransisco%20%282%29.pdf http://repository.ub.ac.id/174066/ |
Daftar Isi:
- Seiring dengan pemanfaatan robot beroda yang semakin meningkat, pengunanya dihadapkan dengan masalah terkait sistem kendali navigasi. Umumnya sistem kendali navigasi robot dikendalikan meggunakan remot kontrol atau joystick dengan media kabel. Oleh karena itu, dalam penelitian ini kendali navigasi robot beroda telah dikembangkan dengan menggunakan perintah manusia secara langsung, salah satunya dengan menggunakan gestur tangan. Perangkat gestur tangan dikembangkan dengan memanfaatkan sebuah sensor inertial measurement unit (IMU) sebagai pengukur kecepatan,orientasi dan gaya gravitasi menggunakan kombinasi accelerometer dan gyroscope. Sensor IMU mampu mendeteksi segala bentuk gerakan yang dihasilkan. Namun, hasil pengukurannya seringkali tidak akurat. Algoritma penyaringan Kalman filter merupakan pendekatan ideal untuk mengoptimalkan estimasi ketidakakuratan sinyal yang dihasilkan oleh sensor. Hasil pengujian menunjukkan penentuan variabel Q_angle = 0.001, Q_bias = 0.003 dan Nilai R_measure = 0.03 dengan metode try and error sangat efektif dalam meminimalisir akibat yang ditimbulkan dari noise. Hasil pengujian complementary filter juga menunjukkan bahwa nilai konstanta yang tepat untuk digunakan pada sistem adalah 0.93. Selanjutnya nilai yang telah akurat tersebut dikirimkan melalui modul komunikasi menuju perangkat robot beroda untuk mengendalikan navigasi. Berdasarkan pengujian gestur tangan dan navigasi robot beroda mampu bergerak sesuai dengan gestur tangan manusia. Kendali kecepatan robot beroda juga dapat diatur berdasarkan sudut pitch dan roll gestur tangan sebesar 90 derajat. Pengujian delay sistem dan response time kendali juga diuji untuk mengetahui tingkat ketanggapan sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa delay saat sistem dinyalakan sebesar 1.91 detik dan response time yang dibutuhkan perangkat kendali untuk mengendalikan robot beroda adalah sebesar 0.044 detik.