DESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM REMOTELY OPERATED VEHICLE (ROV) PADA ROBOT iSRo

Umumnya robot Autonomous Multiplatform didesain untuk negara yang secara geografis rawan terhadap bencana gempa bumi dan tsunami, termasuk Indonesia. Ketika terjadi bencana alam, korban harus segera mendapat pertolongan dan perawatan untuk menghindari jumlah kematian yang lebih besar. Oleh karena itu robot yang dapat bergerak mencari dan menemukan letak korban dan dapat bermanuver diantara reruntuhan akibat bencana, sangat diperlukan untuk membantu tugas dari Tim SAR. Robot iSRo (intellegent search robot) adalah robot dengan desain mekanisme baru yang merupakan gabungan dari dua sistem mekanisme beroda dan berkaki. Sistem mekanisme ini akan meningkatkan kemampuan bermanuver dari robot di medan bencana yang sulit dijangkau oleh manusia. Robot memiliki dua sistem pengoperasian, yaitu dioperasikan secara manual melalui joystick dan secara autonomous. Sensor ultrasonik akan digunakan untuk mendeteksi halangan yang ada disekitar robot. Robot dilengkapi dengan kamera untuk navigasi dan mengetahui posisi keberadaan robot. Sistem Remotely Operated Vehicle (ROV) menggunakan Xbee Pro yang beroperasi pada frekuensi 2,4 GHz. Dengan daya jangkau 300 meter pada area terbuka. Setiap gerakan dari kontrol Remotely Operated Vehicle (ROV) akan disesuaikan dengan simulasi pada software Webots 5.10. Dengan memberikan kecerdasan berupa primitive behavior, pengujian mobilitas dan performa yang dilakukan oleh robot iSRo dapat menghindari beberapa rintangan seperti tanjakan, jalan berbatu, tanah, ruang sempit, dengan dioperasikan secara manual dan autonomous. Keyword : Remotely Operated Vehicle, Xbee Pro, Rescue Robot, RO

Pengendali Robot Bergerak Berbasis Perilaku Menggunakan Particle Swarm Fuzzy Controller

Salah satu bidang penelitian yang cukup diminati dalam kategori robot bergerak adalah robot bergerak berbasis perilaku (behavior-based mobile robots). Pada robot ini diperlukan sebuah pengendali yang ideal. Pengendali ini diharapkan mampu menghasilkan aksi perilaku yang sempurna dalam rangka menangani kejadian-kejadian yang nampak sebagai sebuah konflik pada saat robot bergerak. Beberapa teknik pengendali telah ditawarkan untuk mengatasi problem ini, diantarannya adalah pengendali yang berbasiskan kepada logika fuzzy, dikenal dengan robot berbasis perilaku dengan logika fuzzy (fuzzy behavior-based robot). Paper ini menawarkan teknik baru untuk menentukan fungsi keanggotaan logika fuzzy dan basis aturan fuzzy secara otomatis menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). Pendekatan ini disebut dengan Particle Swarm Fuzzy Controller (PSFC). PSO adalah metoda optimasi yang menggunakan prinsip perilaku sosial dari kumpulan partikel, seperti burung atau ikan. Pada penelitian ini, perilaku robot akan dikendalikan menggunakan PSFC untuk menghasilkan perilaku tunggal. Kemudian, sebuah pendekatan yang disebut dengan Context Dependent Blending (CDB) digunakan. CDB adalah sebuah aturan berbasiskan logika fuzzy yang menghasilkan aksi akhir untuk mengkoordinasikan perilaku-perilaku tunggal yang ada. Algoritma ini akan divalidasi menggunakan sebuah model robot bergerak dan disimulasikan menggunakan MATLAB. Hasil simulasi menunjukkan hasil yang menguntungkan untuk meningkatkan performa pengendali yang sudah ada

DESENVOLVIMENTO DE UM ROBÔ EXPLORADOR PARA AMBIENTES INDOOR

Este artigo descreve o projeto e o desenvolvimento de um robô móvel para exploração de ambientes indoor. O robô explorador é formado por uma arquitetura modular de hardware e de software. O hardware é constituído de dois níveis de controle, sendo o primeiro nível composto por uma placa do tipo Raspberry PI responsável pelo processamento das imagens provenientes de uma câmera e o segundo nível formado por uma placa da Freescale Freedom Board responsável pela leitura dos sensores e o controle dos atuadores. O software de controle é dividido em módulo deliberativo, que executa no Linux no Raspeberry PI, e módulo reativo, que executa no sistema operacional MQX na Freedom Board. Ambos os módulos se comunicam via protocolo SPI

Development of Hand-cleaning Service-oriented Autonomous Navigation Robot

[[abstract]]This paper proposes the development of an autonomous navigation robot with hand-cleaning service in indoor environments. To navigate in unknown environments and provide service, the robot is with several intelligent behaviors including wall-following, obstacle avoidance, autonomous navigation, and human detection. A laser-sensor-based approach is used in the wall-following and obstacle avoidance behavior controllers. A preliminary map-matching algorithm is applied in the localization strategy of autonomous navigation in which the robot can acquire the current location and then move toward to the target position. In this study a hand-cleaning mechanism is embedded into the robot and the service will activate while a human is recognized within the designated range. The overall robotic system is carried out using a two-wheeled driving mobile robot with LabVIEW as an integration tool. The experimental results demonstrate the practicable application of the proposed approach.[[conferencetype]]國際[[conferencedate]]20121014~20121017[[booktype]]電子版[[iscallforpapers]]Y[[conferencelocation]]Seoul, Kore

Autonomous Mobile Robot based on BehaviourBased Robotic using V-REP Simulator–Pioneer P3-DX Robot

This article describes the design and implementation of behavior-based robotic (BBR) algorithm on a wheeled mobile robot (WMR) Pioneer P3-DX in a maze exploration mission using V-REP simulator. This robot must trace and search for targets placed randomly on a labyrinth. After successfully meeting the objective, robot runs back to home position using the nearest path. Robot navigation system applies BBR algorithm to reach the target using behavior modules which work simultaneously to obtain the desired robot’s trajectory. The most fundamental behavior which is highly affordable to build on the robot system is a wall-following behavior. To make the robot could follow the wall in a safe, smooth and responsive condition, proportional-integral-derivative (PID) controller is applied. PID controller runs by utilizing the reading of sixteen proximity sensors carried on Pioneer P3-DX robot toward the expected wall distance while the robot is exploring the labyrinth. To ensure the designed system works properly, several tests were conducted, including BBR test and PID controller test. BBR test shows that the system can choose the shortest track when returning to home position. The PID controller test produces robot movement with maximum deviation and settling time for about 0.013 m and 30 seconds, respectively

Behavior based control of mobile robot via voting technique

Behavior-based control employs a set of distributed, interacting modules, called behaviors that collectively achieve the desired system-level behavior. One typical issue in behavior-based control systems is the formulation of effective mechanisms for coordination of the behaviors’ activities in assuring that the mobile robot act in the correct action in accordance to its surroundings environment. This is what is known as action selection Action Selection Problem (ASP). An Action Selection Mechanism (ASM) is basically a mechanism with the main intention of solving the concerns raised in the ASP. There are basically 2 types of ASM mainly Arbitration and Command Fusion. The difference between Arbitration and Command Fusion are Arbitrary ASM allow one or one set of behaviors to take control at any one time.Command Fusion ASMs allow multiple behaviors to contribute to final control of the mobile robot.Voting technique is one of the strategies under the competitive methods used for behavior coordination in mobile robotics. Each behavior developed for a particular mobile robot shall generate a vote for a set of possible robot actions. A typical vote value of zero would normally mean the least desired action and a vote value of one shall mean that the particular action is most desired. These behaviors send votes as a possibility for each action set to achieve the objectives of the behaviors. An arbiter then performs command fusion and selects the most favoured action that is with the highest vote value. This project report will focus on the realization of a behavior based control for a mobile robot using the voting technique

PENGENDALI ROBOT BERGERAK BERBASIS PERILAKU MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM FUZZY CONTROLLER

Salah satu bidang penelitian yang cukup diminati dalam kategori robot bergerak adalah robot bergerak berbasis perilaku (behavior-based mobile robots). Pada robot ini diperlukan sebuah pengendali yang ideal. Pengendali ini diharapkan mampu menghasilkan aksi perilaku yang sempurna dalam rangka menangani kejadian-kejadian yang nampak sebagai sebuah konflik pada saat robot bergerak. Beberapa teknik pengendali telah ditawarkan untuk mengatasi problem ini, diantarannya adalah pengendali yang berbasiskan kepada logika fuzzy, dikenal dengan robot berbasis perilaku dengan logika fuzzy (fuzzy behavior-based robot). Paper ini menawarkan teknik baru untuk menentukan fungsi keanggotaan logika fuzzy dan basis aturan fuzzy secara otomatis menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). Pendekatan ini disebut dengan Particle Swarm Fuzzy Controller (PSFC). PSO adalah metoda optimasi yang menggunakan prinsip perilaku sosial dari kumpulan partikel, seperti burung atau ikan. Pada penelitian ini, perilaku robot akan dikendalikan menggunakan PSFC untuk menghasilkan perilaku tunggal. Kemudian, sebuah pendekatan yang disebut dengan Context Dependent Blending (CDB) digunakan. CDB adalah sebuah aturan berbasiskan logika fuzzy yang menghasilkan aksi akhir untuk mengkoordinasikan perilaku-perilaku tunggal yang ada. Algoritma ini akan divalidasi menggunakan sebuah model robot bergerak dan disimulasikan menggunakan MATLAB. Hasil simulasi menunjukkan hasil yang menguntungkan untuk meningkatkan performa pengendali yang sudah ada

PENGENDALI ROBOT BERGERAK BERBASIS PERILAKU MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM FUZZY CONTROLLER

Salah satu bidang penelitian yang cukup diminati dalam kategori robot bergerak adalah robot bergerak berbasis perilaku (behavior-based mobile robots). Pada robot ini diperlukan sebuah pengendali yang ideal. Pengendali ini diharapkan mampu menghasilkan aksi perilaku yang sempurna dalam rangka menangani kejadian-kejadian yang nampak sebagai sebuah konflik pada saat robot bergerak. Beberapa teknik pengendali telah ditawarkan untuk mengatasi problem ini, diantarannya adalah pengendali yang berbasiskan kepada logika fuzzy, dikenal dengan robot berbasis perilaku dengan logika fuzzy (fuzzy behavior-based robot). Paper ini menawarkan teknik baru untuk menentukan fungsi keanggotaan logika fuzzy dan basis aturan fuzzy secara otomatis menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). Pendekatan ini disebut dengan Particle Swarm Fuzzy Controller (PSFC). PSO adalah metoda optimasi yang menggunakan prinsip perilaku sosial dari kumpulan partikel, seperti burung atau ikan. Pada penelitian ini, perilaku robot akan dikendalikan menggunakan PSFC untuk menghasilkan perilaku tunggal. Kemudian, sebuah pendekatan yang disebut dengan Context Dependent Blending (CDB) digunakan. CDB adalah sebuah aturan berbasiskan logika fuzzy yang menghasilkan aksi akhir untuk mengkoordinasikan perilaku-perilaku tunggal yang ada. Algoritma ini akan divalidasi menggunakan sebuah model robot bergerak dan disimulasikan menggunakan MATLAB. Hasil simulasi menunjukkan hasil yang menguntungkan untuk meningkatkan performa pengendali yang sudah ada