Algoritma Rapidly Exploring Random Tree Star Dengan Integrasi Metode Sampling Goal Biassing, Gaussian, Dan Boundary

The path planning algorithm is to find a path that takes the robot from the start state to the goal state while avoiding collisions with obstacles. In path planning, various applications have been used such as animation, medicine, aircraft, etc. The purpose of this study is to design a new sampling method by integrating sampling methods based on goal biasing, Gaussian and Boundary and then implementing it in path planning problems using the Rapidly Exploring Random Tree* (RRT*) algorithm. We call this sampling method the integration sampling method. The path planning algorithm using this integration sampling method is implemented in the Labview programming language. The algorithm parameters in Labview can be modified to observe the output performance of the RRT* algorithm. The test was carried out in an environment of obstacle clutter, SquareField BW, and traps, where the test was carried out 20 times for each obstacle. The test was conducted to compare the path distance and computation time of the RRT* algorithm using the integration sampling method, against the RRT* algorithm using the Gaussian, and Boundary sampling method. Based on the test results, it is found that the RRT* algorithm using the integration sampling method can produce a shorter path than the RRT* algorithm using the Gaussian method and the RRT* algorithm using Boundary sampling. Comparison of the resulting computational time is faster than the Gaussian integration method. However, a comparison with Boundary shows that Boundary requires less time than integration. Therefore, it can be concluded that the Rapidly Exploring Random Tree* algorithm integration method is superior to the Gaussian method and the Boundary method.Algoritma perencanaan jalur adalah untuk menemukan lintasan yang membawa robot dari keadaan awal (start) ke keadaan tujuan (goal) sambil menghindari tabrakan dengan rintangan. Dalam perencanaan jalur, berbagai aplikasi telah digunakan seperti animasi, kedokteran, pesawat, dll. Tujuan penelitian ini adalah merancang metode sampling baru dengan cara melakukan integrasi metode sampling berbasis goal biassing, Gaussian dan Boundary lalu mengimplementasikannya pada masalah perencanaan jalur menggunakan algoritma Rapidly Exploring Random Tree* (RRT*). Metode sampling tersebut kami namakan metode sampling integrasi. Algoritma perencanaan jalur menggunakan metode sampling integrasi ini diimplementasikan pada bahasa pemograman Labview. Parameter algoritma pada Labview dapat dimodifikasi untuk mengamati performansi output dari algoritma RRT*. Pengujian dilakukan pada lingkungan obstacle clutter, SquareField BW, dan trap, dimana pengujian dilakukan 20 kali percobaan pada masing-masing obstacle. Pengujian dilakukan untuk membandingan jarak jalur serta waktu komputasi dari algoritma RRT* yang menggunakan metode sampling integrasi, terhadap algoritma RRT* yang menggunakan metode sampling Gaussian, dan Boundary. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh bahwa algoritma RRT* yang menggunakan metode sampling integrasi dapat menghasilkan jalur yang lebih pendek dibandingkan dengan algoritma RRT* yang menggunakan metode Gaussian maupun algoritma RRT* yang menggunakan sampling Boundary. Perbandingan waktu komputasi yang dihasilkan lebih cepat metode integrasi dibandingkan dengan Gaussian. Akan tetapi, pada perbandingan dengan Boundary menunjukkan bahwa Boundary memerlukan lebih sedikit waktu dibandingkan dengan integrasi. Maka dari itu dapat disimpulkan bahwa algortima Rapidly Exploring Random Tree* metode integrasi lebih unggul dibandingkan dengan metode Gaussian maupun metode Boundary