Path Tracking Pada Mobile Robot Dengan Umpan Balik Odometry

Makalah ini meyajikan suatu model pergerakan dari suatu robot yang menggunakan sistem penggerak diferensial dengan sensor rotary encoder yang akan diolah dengan metode odometry sehingga menghasilkan titik koordinat (path) dari posisi relatif robot secara real time. Nantinya robot tersebut akan bergerak dari posisi awal ke path tujuan. Untuk bergerak menuju path tujuan, robot ini akan melewati banyak path sehingga penulis memadukan dengan metode PID sebagai kontroler dalam menjajaki setiap path yang dilewati Hasil yang didapat dengan mencoba pada model lintasan yang berbeda dengan kecepatan 0,25 m/s menunjukkan bahwa robot dapat mengikuti jalur yang dibuat dengan simpangan terjauh sebesar 10cm pada sumbu x negatif sampai 10cm pada sumbu x positif serta 14cm pada sumbu y positif dan 7cm pada sumbu y negatif serta dengan menggunakan kecepatan 0,38 m/s simpangan terjauhnya sebesar 10cm pada sumbu x positif sampai 10cm pada sumbu x negatif serta 10cm pada sumbu y positif serta 7cm pada sumbu y negatif

Sistem Kontrol Inverted Pendulum Pada Balancing Mobile Robot

Sistem kontrol merupakan suatu sistem yang menjadi pusat perhatian di bidang robotika. Dengan adanya sistem kontrol ini, robot bisa menjadi lebih cerdas dan canggih. Robot berpendulum ini akan berusaha menyetimbangkan sistemnya agar pendulum tetap tegak 900. Sebagai deteksi kemiringan antara robot dengan lantai digunakan sensor Sharp GP2D12 yang menghasilkan output tegangan analog. Data dari sensor ini akan diolah oleh Mikrokontroler ATMega 16, karena data yang dibawa oleh Sharp GP2D12 ini mempunyai noise, maka data harus difilter. Filter yang dipakai adalah Single Exponential Filtering yang bisa mereduksi noise secara optimal disamping juga mempunyai respon waktu yang cepat. Setelah selesai pemrosesan, hasil filter akan diolah dengan kontrol PID. Dengan sistem kontrol ini, robot mempunyai respon yang cepat untuk bergerak maju mundur searah dengan arah gerak jatuhnya pendulum. Prosentasi sistem keberhasilan PID ini adalah 90%

Pengendalian Robot Lengan Beroda Dengan Kamera Untuk Aplikasi Pengambilan Obyek

Penggunaan robot dalam kehidupan manusia semakin bertambah tiap tahunnya, hal ini karena penggunaan robot dapat membantu meringankan pekerjaan manusia. Dalam proyek akhir ini akan dikembangkan robot mobile yang dapat melakukan tugas yang diberikan, yakni mampu mengambil obyek yang telah ditentukan, penggunaan pengolahan citra juga semakin berkembang dalam teknologi komputerisasi dan juga sangat membantu dalam menyelesaikan tugas manusia, bahkan terkadang sangat sulit dilakukan manusia. Penggunaan dua metode pendeteksian obyek dapat mendukung dari sistim ini untuk menyelesaikan tugas yang diberikan, template metching yang digunakan untuk pendeteksian obyek yang telah dipilih, dan viola-jones yang digunakan sebagai bantuan untuk mendapatkan hasil yang maksimal. Hasil pendeteksian yang digunakan untuk tracking mencapai 90%, pada rencana pengembangan kedepanya diharapkan munculnya suatu robot yang menerapkan pengolahan citra, untuk diaplikasikan pada kehidupan sehari-hari

Pengendalian Posisi Mobile Robot Menggunakan Metode Neural Network dengan Umpan Balik Kamera Pemosisian Global

Pengembangan teknik otomasi pergerakan robot untuk dapat beroperasi di dunia nyata sudah menjadi bahan penelitian bagi pengembangan mobile robot di dunia saat ini. Untuk dapat mencapai suatu posisi yang diinginkan dari posisi awal, mobile robot membutuhkan suatu sistem navigasi yang dapat mengarahkan mobile robot tersebut ke posisi yang diinginkan. Untuk itu peneliti membuat sistem pengendali robot menggunakan metode neural network dengan menggunakan umpan balik kamera. Kamera berfungsi sebagai pemantau pergerakan robot yang nantinya akan diumpan balikkan ke dalam PC untuk mengetahui jalur yang harus ditempuh oleh robot dan posisi robot. Neural network digunakan untuk kontrol posisi pergerakan robot, fase learning neural network dilakukan secara offline (didalam PC) sedangkan fase mapping (penggunaan) dilakukan pada mikrokontroler yang terdapat pada robot. Data yang akan diajarkan dalam proses learning adalah data error sudut dan nilai PWM motor kanan dan PWM motor kiri. Persen keberhasilan dalam pengenalan data yang diajarkan adalah 95%. Sedangkan persen keberhasilan untuk pengontrolan robot menggunakan metode neural network backpropagation adalah 70%