31 research outputs found

    Stimulator Listrik Guna Menjaga Kemampuan Kontraksi Otot Ekstremitas Atas

    Get PDF
    The cause of slow development of physiotherapy in after stroke patients is caused by muscle contraction was not optimal again. In previous research, have successfully designed and tested a non-clinical electrical stimulator in order to maintain the ability of lower limb muscle contractions. This research design a four channel electrical stimulator in order to maintain the ability for muscle contractions of the upper limb of stroke patients so they do not experience muscle degeneration. Electrical stimulator used in previous studies should be retested if all the parameters used in upper limb muscles in accordance with the amount required by upper limb muscles. After being tested on normal subjects, obtained voltage parameters should be adjusted and has a maximum stimulation of 70 V

    Laporan Penelitian Peningkatan Publikasi Dan Angka Partisipasi Sistem Kontrol T2-Fuzzy Sebagai Stabilisator MAV

    Get PDF
    Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah kontrol board yang dapat menyetabilkan terbang QuadCopter. Dengan menggunakan frame kayu balsa, ESC plush 30A, motor brushless 1275KV, didesain sebuah kontrol board yang mengendalikan kecepatan putar motor brushless dengan memberikan pulsa yang bervariasi pada ESC. Pengendalian kecepatan motor brushless secara closed-loop menggunakan sistem kontrol T2-Fuzzy dengan sensor accelerometer MMA-7361 dan sensor gyroscope GS-12. Desain T2-Fuzzy diharapkan bisa mengeliminir tingkat noise atau kenonlinearan sensor sehingga QuadCopter dapat terbang dengan stabil. Pada penelitian awal ini tentang kontrol board diperlukan sistem test bench yang dapat menghindari QuadCopter dari kerusakan akibat kesalahan sistem kontrol board di awal pengujian. Hanya saja akibat test bench model diikat dengan seutas tali, menyebabkan pengujian hanya dilakukan pada 1 axis saja. Dengan menambahkan parameter Gain, diperoleh Gain yang optimal adalah 0.5 dengan respon yang cukup cepat namun dengan osilasi yang singkat. Gain 0.3 diamati osilasi yang lebih cepat stabil namun respon kurang, sedangkan Gain 0.8 mempunyai respon cepat namun osilasi cukup lama. Kata Kunci: T2-Fuzzy, Stabilisator 1 axis, Sensor Accelerometer MMA-7361, Sensor Gyroscope GS-1

    Self Stabilizing 1 Axis QuadCopter Using T2-Fuzzy Controller

    Get PDF
    QuadCopter adalah sebuah Miniature Aerial Vehicle (MAV) yang mempunyai 4 buah baling-baling (propeller). Sebuah remote control (RC) diperlukan sebagai pengendali QuadCopter untuk bisa bermanuver maju, mundur, kiri, kanan, atas, bawah, dan juga rotasi. Pada penelitian ini didesain sebuah sistem pengendali QuadCopter secara otomatis tanpa dikendalikan lagi oleh RC. Untuk itu diperlukan sebuah pengendali sekaligus sistem stabilisator yang berguna sebagai autonomous self stabilize dengan mengontrol kecepatan putaran 4 buah propeller. Terdapat 2 buah sensor yang digunakan pada penelitian ini, yaitu MMA7361 sensor accelerometer 3 axis, dan GS-12 sensor gyroscope 2 axis. Diketahui dengan baik bahwa output kedua sensor ini mempunyai ketidaklinearan kompleks, sehingga banyak peneliti yang menerapkan kalman filtering sebagai pre-processing output kedua sensor. Dengan sifat ketidaklinearan ini, penelitian ini menggunakan metode kontrol T2-Fuzzy. Sistem kontrol T2-Fuzzy mempunyai kemampuan untuk mengatasi ketidakpastian dan ketidakpresisian dari sistem nonlinear. Sistem kontrol T2-Fuzzy diprogramkan pada sebuah board Arduino Mega dengan koneksi analog input dari kedua sensor, output berupa pulse menuju 4 buah Electronic Speed Controller (ESC) yang terhubung pada 4 buah brushless motor, serta komunikasi bluetooth guna pengambilan data. Pada pengujian, kontrol T2-Fuzzy diimplementasikan pada 1 axis dan QuadCopter digantung dengan seutas tali di kedua sisi sehingga QuadCopter hanya bisa bergerak pada 1 axis demi keutuhan dari peralatan penelitian ini. Hasil dari penelitian ini didapatkan bahwa kontrol T2-Fuzzy dapat mengatasi ketidaklinearan output kedua sensor (tanpa pre-processing data) yang dilihat dari kondisi stabil yang diciptakan setelah mendapatkan disturbance meski untuk mencapainya masih terdapat beberapa osilasi. Adanya faktor pengali (GAIN) pada output kontrol T2-Fuzzy berpengaruh pada respon dan tingkat osilasi stabilisator QuadCopter. Kata Kunci: Arduino Mega, GS-12 Gyroscope 2 axis, Kontrol T2-Fuzzy, MMA7361 Accelerometer 3 axis, QuadCopter

    Robot Berkamera

    Get PDF
    Semoga buku ini dapat bermanfaat bagi rekan-rekan Robotic Design yang ingin menambah wawasan tentang Pembuatan kerangka mekanik robo. Membuat skematik dan PCB menggunakan Diptrace. Membuat library sendiri pada Diptrace. Mendesain rangkaian driver motor yang handal, mengenal tentang rotary enconder. Penggunaan WinAVR untuk menulis program mikrokontroler AVR. Mengenal fitur-fitur AVR ATMega32. Membuat USB downloader. Mengenal program AVRDude, khazama, ProgISP. Install OpenCV pada Microsoft Visual C++. Cara akses webcam dan teknik image processing; membuat sistem komunikasi serial. Mengenal sistem kontrol PID, dan Fuzzy Logic. Buku ini juga memuat foto robot kreasi Elektro Ubaya dan ada yang pernah menjuarai KRCI KRS

    Fast Geometric T2-Fuzzy Based Improved Lower Extremities Stimulation Response

    Get PDF
    Penelitian ini menekankan penggunaan Fuzzy tipe-2 (T2-Fuzzy) untuk memperbaiki pengendali proportional-integral-derivative (PID) edaptif pada extremitas bawah. Beberapa masalah yang diidentifikasi dari penelitian sebelumnya adalah pencapaian sudut target lambat dan adanya osilasi pada pencapaian sudut target. Osilasi muncul karena penggunaan PIDadaptif belum cukup untuk mengatasi ketidaklinearan otot ekstremitas bawah. Perbedaan antara metode T2-Fuzzy ini dengan metode T2-Fuzzy yang lain terletak pada metodedefuzzifikasi. Penelitian ini menggunakan metode defuzzifikasi fast geometric yang menjaga tingkat ketidakpastian T2-Fuzzy, juga bisa diaplikasikan secara real-time. Sebuah stimulator functional electrical stimulation (FES) dirancang dan dihubungkan pada komputer sebagai pengolah T2-Fuzzy. Stimulator ini menstimulasi otot ekstremitas otot ekstremitas bawah dari subyek normal tiap siklus, dan komputer mencatat sudut capaian yang diukur menggunakan sensor goniometer yang terpasang pada knee joint. Hasil penelitin menunjukan tercapainya target udut otot ekstremitas bawah berkisar pada tiga siklus awal, dan tanpa terjadi osilasi pada pencapaian sudut. selain itu juga didapatkan bahwa T2-Fuzzy mamapu segera memulihkan sudut capaian saat parameter pengendali eksternal terjadi

    Developing WF Robot Using Adaptive Learning Rate Backpropagation In Webots

    Get PDF
    A Wall Follower (WF) Robot must have more than 1 sonar ranging sensors. We can not control the robot smoothly with only a switching control. Some researcher tried to implement a Fuzzy Logic as a navigation control. In Fuzzy Logic control, they test the FLC parameters several time to make sure that the model has an optimum navigation control. In this paper, navigation control of WF robot is set to use a Neural Network based on Adaptive Learning Rate Back Propagation. We have developed a learning algorithm using ALRBP. This WF robot was created in Webots simulator environment which has completed all physics conditions. Although it was a robot simulator it provided a real world conditions. We have trained the WF robot without a cylindric shape obstacle. For the running process, we provided 2 conditions, without an obstacle and with some obstacles. The result was a 100% success. WF robot could do 10 laps smoothly with minimum oscillations in Webots field without any obstacle. In the case of WF robot that gets a training without obstacles, we still got good results of 80% success. This concludes that ALRBP can help a WF robot to move smoothly and handle a blank spot of Neural Network training

    Pemrosesan SRF05, CMPS03, TPA81, Sistem Motor Secara MultiProsesor pada Robot KRPAI

    Get PDF
    Abstrakā€”Permasalahan pada respon robot KRPAI (Kontes Robot Pemadam Api) di tahun 2012 melatarbelakangi penelitian ini. Masalah keterlambatan respon robot tersebut diidentifikasi karena faktor pengaktifan dan pengambilan data sensor yang dilakukan saat diperlukan saja. Terutama pada sistem sensor jarak yang menggunakan SRF05, sistem sensor navigasi yang menggunakan sensor kompas digital CMPS03, dan sensor pendeteksi api TPA81. Hal ini dilakukan agar tidak membebani kerja mikrokontroler saat mengerjakan proses utama. Yang menjadi masalah adalah bagaimana semua sensor bisa selalu bekerja tanpa membebani mikrokontroler. Pada makalah ini membahas penerapan multiprosesor (banyak prosesor) sehingga semua sensor bisa selalu bekerja tanpa membebani mikrokontroler utama yang mengerjakan proses utama. Hasil yang diperoleh adalah penggunaan multiprosesor membantu meningkatkan respon jelajah robot yang dibuat tim Industrial Robotic Design Ubaya pada lapangan KRPAI 2013

    Hierarchical Decentralized LQR Control for Formation-Keeping of Cooperative Mobile Robots in Material Transport Tasks

    Get PDF
    This study provides a formation-keeping method based on consensus for mobile robots used in cooperative transport applications that prevents accidental damage to the objects being carried. The algorithm can be used to move both rigid and elastic materials, where the desired formation geometry is predefined. The cooperative mobile robots must maintain formation even when encountering unknown obstacles, which are detected using each robot's on-board sensors. Local actions would then be taken by the robot to avoid collision. However, the obstacles may not be detected by other robots in the formation due to line-of-sight or range limitations. Without sufficient communication or coordination between robots, local collision avoidance protocols may lead to the loss of formation geometry. This problem is most notable when the object being transported is deformable, which reduces the physical force interaction between robots when compared to rigid materials. Thus, a decentralized, hierarchical LQR control scheme is proposed that guarantees formation-keeping despite local collision avoidance actions, for both rigid and elastic objects. Representing the cooperative robot formation using multi-agent system framework, graph Laplacian potential and Lyapunov stability analysis are used to guarantee tracking performance and consensus. The effectiveness and scalability of the proposed method are illustrated by computer simulations of line (2 robots) and quadrilateral (4 robots) formations. Different communication topologies are evaluated and provide insights into the minimum bandwidth required to maintain formation consensus
    corecore