Deteksi Ruang Kosong pada Jalan Menggunakan Semantic Segmentation pada Mobil Otonom

Perkembangan mobil otonom tentunya tidak terlepas dari masalah navigasi, dimana navigasi untuk menentukan apakah jalan di depanya aman dan bebas dari halangan. Beberapa masalah pada mobil otonom yang diteliti belakangan ini seperti deteksi halangan dan deteksi garis jalan hanya melakukan pendeteksian dan pengenalan objek namun tidak memberikan informasi mengenai jalan yang dapat dilewati. Oleh karena itu, diperlukan deteksi ruang kosong pada jalan yang aman dari halangan agar tidak terjadi tabrakan. Pada umumnya deteksi ruang kosong jalan yang ada masih menggunakan sensor kamera saja, sehingga hasil yang didapat kurang baik. Pada penelitian ini, metode Semantic Segmentation dengan menggunakan data fusion antara sensor LiDAR dan kamera diterapkan untuk menghasilkan suatu sistem yang dapat mendeteksi ruang kosong jalan. Algoritma yang digunakan pada sistem ini adalah SNE-RoadSeg. Deteksi ruang kosong yang dihasilkan adalah berupa segmentasi pada jalan untuk memberikan infomasi pengenalan dan klasifikasi jalan di tingkat piksel. Performa sistem kemudian diuji menggunakan dataset jalan yang berasal dari KITTI pada kelima jenis backbone yaitu, ResNet-18, ResNet-34, ResNet-50, ResNet-101, dan ResNet-152. Algoritma sistem dapat menghasilkan skor \mathbit{F}\mathbf{1}\ \mathbit{score} terkecil dengan nilai 0.9548 pada ResNet-18 dan skor \mathbit{F}\mathbf{1}\ \mathbit{score} terbesar dengan nilai 0.9675 untuk ResNet-101. Skor precision ResNet-152 dengan nilai 0.9686 lebih tinggi 0.0024 dibandingkan dengan ResNet-101. Sistem yang diajukan memiliki rata-rata kecepatan deteksi pada tiap jenis ResNet sekitar 0.343 detik

Desain Kontroler PID-Genetic Algorithm untuk Sistem Pengaturan Level Air Steam Drum pada Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU)

Perubahan laju aliran uap menimbulkan gangguan pada sistem pengaturan level air steam drum. Level air dijaga pada titik tengah ketinggian drum atau disebut Normally Water Level (NWL), agar uap yang dihasilkan memenuhi spesifikasi serta tidak merusak peralatan pada pembangkit. Pada umumnya, sistem pengaturan level menggunakan kontroler PID konvensional. Namun, adanya gangguan dapat menyebabkan performa sistem dengan kontroler PID konvensional tidak mampu memenuhi spesifikasi. Kontroler PID-Genetic Algorithm (PID-GA) diterapkan untuk mengatur level air steam drum agar berada pada titik NWL ketika terdapat gangguan. Sistem pengaturan menggunakan kontroler PID-GA mampu meredam gangguan berupa beban minimal, nominal, dan maksimal, yaitu dengan perturbation peak masing-masing sebesar 0,18 m; 0,22 m; dan 0,26 m.  

Real-time UAV Complex Missions Leveraging Self-Adaptive Controller with Elastic Structure

The expectation of unmanned air vehicles (UAVs) pushes the operation environment to narrow spaces, where the systems may fly very close to an object and perform an interaction. This phase brings the variation in UAV dynamics: thrust and drag coefficient of the propellers might change under different proximity. At the same time, UAVs may need to operate under external disturbances to follow time-based trajectories. Under these challenging conditions, a standard controller approach may not handle all missions with a fixed structure, where there may be a need to adjust its parameters for each different case. With these motivations, practical implementation and evaluation of an autonomous controller applied to a quadrotor UAV are proposed in this work. A self-adaptive controller based on a composite control scheme where a combination of sliding mode control (SMC) and evolving neuro-fuzzy control is used. The parameter vector of the neuro-fuzzy controller is updated adaptively based on the sliding surface of the SMC. The autonomous controller possesses a new elastic structure, where the number of fuzzy rules keeps growing or get pruned based on bias and variance balance. The interaction of the UAV is experimentally evaluated in real time considering the ground effect, ceiling effect and flight through a strong fan-generated wind while following time-based trajectories.Comment: 18 page

RANCANG BANGUN ALAT UKUR VISKOSITAS DIGITAL PADA OLI MENGGUNAKAN SENSOR EFEK HALL

Oli mesin pada sepeda motor berfungsi sebagai minyak pelumas, pendingin, pelindung dari karat, pembersih dan penutup celah pada dinding mesin. Pelumasan terhadap mesin digunakan untuk menghindari terjadinya gesekan langsung antara logam dalam mesin sehingga tingkat keausan logam dan tingkat kerusakan mesin dapat dikurangi. Untuk mendapatkan minyak pelumas yang sesuai dengan jenis mesin kendaraan yang digunakan ada beberapa hal yang harus diperhatikan. Salah satu dari hal tersebut adalah tingkat kekentalan dari minyak pelumas. Faktor kekentalan atau viskositas oli merupakan besaran yang harus disesuaikan dengan klasifikasi mesin. Tetapi masyarakat awam memilih oli hanya berdasarkan merk maupun harga yang ditawarkan oleh produsen. Pada penelitian ini akan diimplementasikan suatu sistem pengukuran sensor kekentalan oli dengan menggunakan metode silinder konsentris. Metode menggunakan dua buah silinder konsentris yang berbeda ukuran dengan ruang diantara kedua silinder tersebut diisi dengan cairan yang akan diuji. Silinder luar atau rotor diputar menggunakan motor DC dengan kecepatan konstan dan torsi yang dihasilkan dari silinder dalam atau stator diukur menggunakan sensor efek hall. Pengukuran viskositas dilakukan pada oli SAE 20W-40 dan oli SAE 10W-30 dengan memberikan kecepatan putar motor konstan dan temperatur pada cairan yaitu 27oC. Hasil eksperimen pada temperatur cairan 27oC dan kecepatan putar awal motor 68 Hz menunjukkan nilai viskositas SAE 20W-40) yaitu 162,1 centiPoise dan viskositas oli SAE 10W-30 yaitu 123,8 centiPoise. Hasil eksperimen menunjukkan yaitu semakin kental oli maka kecepatan putar motor DC semakin kecil

Percutaneous lipiodol lymphangiogram in chylous leakage successful embolisation post mastectomy: a case report

Complication of chyle leakage is rare post mastectomy, ranging from 0.36 – 0.84%. This case report discuses a rare case of chylous leakage post mastectomy in a 79-year-old female. The complication was suspected when the draining colour of axillary drainage change from serous fluid to milky colour, diagnosis then confirmed clinically and biochemically as chyle. The patient was initially managed conservatively, but this was not successful and was referred to an interventional radiology for lymphangiogram and embolization. Percutaneous lipiodol embolization was performed with immediate success

Kontrol Kemudi Mobil dengan Pengaruh Variasi Kecepatan Longitudinal pada Kelengkungan Jalan yang Berbeda-Beda Menggunakan Model Predictive Control

Salah satu hal yang menjadi fokusan pada tugas akhir ini, yaitu perubahan dinamika mobil akibat kecepatan longitudinalnya yang berubah-ubah, di mana tantangannya yaitu dapat mengendalikan steering dari kendaraan sehingga agar tetap pada trek yang diinginkan. Oleh karena itu, pada tugas akhir ini akan dikontrol lintasan, dengan mengontrol steering dari kendaraan dengan metode kontrol multi-stage MPC (Model Predictive Control). Hasil tugas akhir menunjukkan bahwa kontroler multi-stage MPC, dapat mengikuti referensi yang diinginkan. Kontroler multi-stage MPC, dapat menyelesaikan mengikuti referensi yang diingikan dengan error yang masih dapat ditoleransi hingga 10^(-2)

Deteksi Ruang Kosong pada Jalan Menggunakan Semantic Segmentation pada Mobil Otonom

Perkembangan mobil otonom tentunya tidak terlepas dari masalah navigasi, dimana navigasi untuk menentukan apakah jalan di depanya aman dan bebas dari halangan. Beberapa masalah pada mobil otonom yang diteliti belakangan ini seperti deteksi halangan dan deteksi garis jalan hanya melakukan pendeteksian dan pengenalan objek namun tidak memberikan informasi mengenai jalan yang dapat dilewati. Oleh karena itu, diperlukan deteksi ruang kosong pada jalan yang aman dari halangan agar tidak terjadi tabrakan. Pada umumnya deteksi ruang kosong jalan yang ada masih menggunakan sensor kamera saja, sehingga hasil yang didapat kurang baik. Pada penelitian ini, metode Semantic Segmentation dengan menggunakan data fusion antara sensor LiDAR dan kamera diterapkan untuk menghasilkan suatu sistem yang dapat mendeteksi ruang kosong jalan. Algoritma yang digunakan pada sistem ini adalah SNE-RoadSeg. Deteksi ruang kosong yang dihasilkan adalah berupa segmentasi pada jalan untuk memberikan infomasi pengenalan dan klasifikasi jalan di tingkat piksel. Performa sistem kemudian diuji menggunakan dataset jalan yang berasal dari KITTI pada kelima jenis backbone yaitu, ResNet-18, ResNet-34, ResNet-50, ResNet-101, dan ResNet-152. Algoritma sistem dapat menghasilkan skor \mathbit{F}\mathbf{1}\ \mathbit{score} terkecil dengan nilai 0.9548 pada ResNet-18 dan skor \mathbit{F}\mathbf{1}\ \mathbit{score} terbesar dengan nilai 0.9675 untuk ResNet-101. Skor precision ResNet-152 dengan nilai 0.9686 lebih tinggi 0.0024 dibandingkan dengan ResNet-101. Sistem yang diajukan memiliki rata-rata kecepatan deteksi pada tiap jenis ResNet sekitar 0.343 detik

Evaluation of a quality improvement intervention to reduce anastomotic leak following right colectomy (EAGLE): pragmatic, batched stepped-wedge, cluster-randomized trial in 64 countries

Background Anastomotic leak affects 8 per cent of patients after right colectomy with a 10-fold increased risk of postoperative death. The EAGLE study aimed to develop and test whether an international, standardized quality improvement intervention could reduce anastomotic leaks. Methods The internationally intended protocol, iteratively co-developed by a multistage Delphi process, comprised an online educational module introducing risk stratification, an intraoperative checklist, and harmonized surgical techniques. Clusters (hospital teams) were randomized to one of three arms with varied sequences of intervention/data collection by a derived stepped-wedge batch design (at least 18 hospital teams per batch). Patients were blinded to the study allocation. Low- and middle-income country enrolment was encouraged. The primary outcome (assessed by intention to treat) was anastomotic leak rate, and subgroup analyses by module completion (at least 80 per cent of surgeons, high engagement; less than 50 per cent, low engagement) were preplanned. Results A total 355 hospital teams registered, with 332 from 64 countries (39.2 per cent low and middle income) included in the final analysis. The online modules were completed by half of the surgeons (2143 of 4411). The primary analysis included 3039 of the 3268 patients recruited (206 patients had no anastomosis and 23 were lost to follow-up), with anastomotic leaks arising before and after the intervention in 10.1 and 9.6 per cent respectively (adjusted OR 0.87, 95 per cent c.i. 0.59 to 1.30; P = 0.498). The proportion of surgeons completing the educational modules was an influence: the leak rate decreased from 12.2 per cent (61 of 500) before intervention to 5.1 per cent (24 of 473) after intervention in high-engagement centres (adjusted OR 0.36, 0.20 to 0.64; P < 0.001), but this was not observed in low-engagement hospitals (8.3 per cent (59 of 714) and 13.8 per cent (61 of 443) respectively; adjusted OR 2.09, 1.31 to 3.31). Conclusion Completion of globally available digital training by engaged teams can alter anastomotic leak rates. Registration number: NCT04270721 (http://www.clinicaltrials.gov)