33 research outputs found

    Serial PID Controller for Intervehicle Distance

    Get PDF
    This paper presents a serial PID control used to maintain the distance between vehicles running in formation in one dimension, forming a platoon-completed multi-agent system concept. Not all vehicles are equipped with inter-vehicle communication devices, so the proposed platooning control system utilizes electronic devices in the form of distance and velocity sensors existing in the vehicle to help keep the distance between vehicles constants. First discussed is the position control and velocity for a single vehicle, the model of the system is analyzed to get the PID controller parameters. Next is the problem of platooning the system on multiple vehicles using serial PID as a controller and analyzing the controller parameters for the entire system. Finally, a simulation is performed to verify the controller design that has been obtained. The simulation results show that the serial PID controller is suitable for the intervehicle distance problem.Makalah ini menyajikan kontrol PID serial yang digunakan untuk menjaga jarak antara kendaraan yang berjalan dalam formasi peleton satu dimensi sesuai dengan konsep sistem multi-agen. Karena tidak semua kendaraan dilengkapi dengan alat komunikasi antar kendaraan, maka sistem kendali peleton yang diusulkan memanfaatkan perangkat elektronik berupa sensor jarak dan kecepatan yang ada pada kendaraan untuk membantu menjaga jarak antar kendaraan tetap konstan. Di awal akan dibahas kontrol posisi dan kecepatan untuk satu kendaraan, model sistem dianalisis untuk mendapatkan parameter kontroler PID. Pembahasan selanjutnya tentang sistem peleton pada beberapa kendaraan menggunakan PID serial sebagai pengontrol dan menganalisis parameter pengontrol untuk keseluruhan sistem. Terakhir, dilakukan simulasi untuk memverifikasi desain pengontrol yang telah diperoleh. Hasil simulasi menunjukkan bahwa kontroler PID serial cocok untuk masalah jarak antar kendaraan. ABSTRACT This paper presents a serial PID control used to maintain the distance between vehicles running in formation in one dimension, forming a platoon-completed multi-agent system concept. Not all vehicles are equipped with inter-vehicle communication devices, so the proposed platooning control system utilizes electronic devices in the form of distance and velocity sensors existing in the vehicle to help keep the distance between vehicles constants. First discussed is the position control and velocity for a single vehicle, the model of the system is analyzed to get the PID controller parameters. Next is the problem of platooning the system on multiple vehicles using serial PID as a controller and analyzing the controller parameters for the entire system. Finally, a simulation is performed to verify the controller design that has been obtained. The simulation results show that the serial PID controller is suitable for the intervehicle distance problem

    Perancangan dan Analisa Performansi Fuzzy Control dan H-Infinity Control Trajectory Tracking AR.Drone Quadrotor

    Get PDF
    Pada penelitian tahun I ini, algoritma fuzzy logic controller (FLC) dirancang dan diimplementasikan untuk menyelesaikan trajectory tracking AR.Drone quadrotor secara autonomous. Parameter model dari AR.Drone diperoleh dengan pendekatan data modeling dan divalidasi untuk masing masing basic flight yang meliputi terbang dengan pitch, roll, yawrate dan vertical rate tertentu. Sebagai input dari FLC dipilih jarak antara posisi AR.Drone terhadap referensi posisi serta sudut antara arah AR.Drone dengan referensi posisi. Sedangkan output dari FLC adalah nilai pitch dan yawrate yang akan menjadi sinyal kontrol bagi AR.Drone. Pada paper ini, data navigasi AR.Drone berupa forward speed (vx), sideward speed (vy) dan yaw akan digunakan untuk mengestimasi posisi dan orientasi dari AR.Drone. Untuk mengkompensasi pergeseran ke arah sumbu y selama trajectory tracking, nilai vy juga digunakan untuk kriteria dalam besarnya kompensasi roll. Algoritma FLC diimplementasikan pada AR.Drone 2.0 Elite Edition dengan menggunakan software LabVIEW dan diuji dengan beberapa macam trajectory antara lain garis lurus, garis lurus dengan belokan tegak lurus, trajectory berbentuk kotak dan trajectory melengkung. Hasil pengujian menunjukkan bahwa AR.Drone dapat mengikuti trajectory yang diberikan dengan baik dengan initial posisi dan orientasi yang berbeda bed

    Trajectory Tracking of AR.Drone Quadrotor Using Fuzzy Logic Controller

    Get PDF
    In this paper, Fuzzy Logic Controller (FLC) is implemented in the AR.Drone quadrotor in order to make it follow a given trajectory reference. The distance between the position and angle of the AR.Drone to the reference point is used as the input of FLC. As for the output, pitch value and yaw rate will be the controlling signal for the AR.Drone. The navigation data of the AR.Drone are forward speed (vx), sideward speed (vy), and yaw. These navigation data are going to be used to estimate positions and orientation of the AR.Drone. To compensate the y-position drift, the value of vyis also use as a criterion to determine the roll compensation. The FLC algorithm is implemented to AR.Drone 2.0 Elite Edition using LabVIEW software. Also, the algorithm has been tested in various trajectories such as straight line, a straight line with a perpendicular turn, a rectangular trajectory, and a curved trajectory. The results have shown that AR.Drone can follow a given trajectory with various initial position and orientation quite well

    H-Infinity Control for Pitch-Roll AR.Drone

    Get PDF
    This paper describes the design and implementation of H-infinity controller applied to the AR.Drone to follow a given trajectory. The trajectory will be achieved by using two control signals, pitch and roll. Pitch and roll of the AR.Drone models are obtained by assuming that the transfer function of internal control for pitch and roll is the second order system. Two schemes of H-infinity controller designed for pitch and roll. H-infinity control for x-position has exogenous input of the x-reference, xref, control input of pitch value, exogenous output in the form of x-position and process output as error x. While H-infinity control for y-position has exogenous input of y-reference, yref, control input in the form of roll value, exogenous output of y-position and process output as error y. The results of simulation and implementation show that drone can follow multiple references of trajectories given

    Comparison of PID and Fuzzy Controller for Position Control of AR.Drone

    Get PDF
    This paper describes the implementation of the PID Controller to control the position of the AR.Drone in the x-y-z. This position control scheme uses three PID controllers to maintain the position of x, y and z using the signal control pitch, roll and vertical rate. PID Controller implemented on AR.Drone 2.0 and then tested in an indoor space. The performance of the controller will be compared with Fuzzy Logic Controller schemes that have been implemented previously. The results show that the PID Controller generate a response with rise time less than 3 seconds at the x and y position with around 25% overshoot. The result for z position give better result without overshoot. The comparison between fuzzy logic and PID Controller indicates that the results of the PID controller is better although there is overshoot

    Waypoint Navigation of AR.Drone Quadrotor Using Fuzzy Logic Controller

    Get PDF
    In this paper, AR.Drone is flown autonomously from the initial position (x,y,z) to the desired position called waypoint (xdes,ydes,zdes) using Fuzzy Logic Controller (FLC). The FLC consists of three control loops which are pitch control loop, roll control loop and vertical rate control loop. Pitch control loop is used to control the x-position of the AR.Drone; the inputs are the desired x-position and current value of x-position, while its output is the pitch.  Roll control loop is used to control the y-position of the AR.Drone; the inputs are the desired y-position and current value of y-position, while its output is the roll. Vertical rate control loop is used to control the z-position of the AR.Drone; the inputs are the desired z-position and current value of z-position and its output is the vertical rate. The algorithm is realized in three flight schemes and the navigation data is recorded. The first flight scheme: a desired x-position, xdes, of AR.Drone will be reached first followed by a desired y-position, ydes, and lastly a desired z-position, zdes.  The second flight scheme: a desired x-position and y-position, (xdes,ydes), will be reached simultaneously followed by a desired z-position, zdes. The third flight scheme: AR.Drone flies towards to desired position (xdes,ydes,zdes) simultaneously. The results show that the AR.Drone can reach the waypoint with the three schemes well. However, the flight scheme straight towards the waypoint with the FLC working simultaneously is the most satisfying one

    Fuzzy Gain Scheduling PID Control for Position of the AR.Drone

    Get PDF
    This paper describes the design and implementation of fuzzy gain scheduling PID control for position of the AR.Drone. This control scheme uses 3 PID controllers as the main controller of the AR.Drone, in this case to control pitch, roll and throttle. The process of tuning parameters for each PID is done automatically by scheduling determined by Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy logic model. This paper uses five function sets of PID parameters that will be evaluated by fuzzy logic in order to tune PID controllers. Error position (x,y,z), as inputs of controller, enters the PID Signal block yielding the ouputs in term of error, integral error and differential error. These signal become the inputs of the fuzzy scheduler to yield outputs pitch, roll and throttle to the AR.drone. The control scheme is implemented on the AR.Drone to make it fly to forming a square in the room. The experimental results show that the control scheme can follow the desired points, and process scheduling PID parameters can be shown

    PENGGUNAAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION DALAM MENGENALI SUARA MANUSIA UNTUK KENDALI QUADROTOR

    Get PDF
    Paper ini membahas tentang bagaimana suatu kata yang diucapkan manusia dapat dikenali oleh sebuah sistem, dengan tujuan untuk mengendalikan gerak quadrotor melalui instruksi berupa kata-kata "Hover", "Landing", "Right", "Left", "Forward", "Backward" yang diberikan operator quadrotor. Pada paper sebelumnya yang berj,udul "Aplikasi Learning Vector Quantization Untuk Pengenalan Suara Manusia Dengan Menggunakan Mel Frequency Cepstral Coefficient", yang membahas pemrosesan sinyal suara hingga didapatkan koefisien Mel, dan diproses dengan LVQ (Learning Vector Quantization) untuk satu responden saja. Dalam paper ini koefisien-koefisien dari proses MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient) telah didapatkan dan dilakukan penelitian untuk memperoleh konfigurasi net yang optimal untuk algoritma pembelajaran LVQ dalam mengenali suara manusia untuk mengendalikan gerak quadrotor. Dengan menggunakan algoritma pembelajaran yang tepat maka kelemahan dari penelitian sebelumnya dapat diminimalisir dan akurasinya dapat ditingkatkan lebih baik lagi

    Aplikasi Learning Vector Quantization Network Untuk Pengenalan Suara Manusia Dengan Menggunakan Mel Frequency Cepstral Coefficient

    Get PDF
    Paper ini menjelaskan bagaimana suatu kata yang diucapkan manusia dapat dikenali oleh sebuah sistem dengan menggunakan MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient). MFCC ini terdiri dari koefisien koefisien yang merupakan hasil ekstrasi ciri suara dari sinyal analog yang telah diubah menjadi digital oleh sistem. Dengan adanya koefisien koefisien ini maka informasi - informasi yang terdapat pada sinyal suara telah terwakili dan dapat dianalisis oleh Neural Network jenis Vector Quantization. Dengan ekstraksi dari MFCC dan analisis oleh Vector Quantization maka hasil pengenalan suara dapat maksimal. Selain analisis dengan Vector Quantization pada penelitian ini juga dilakukan analisis dengan Feed Forward sebagai pembanding

    Model AR.Drone Dengan Indoor dan Outdoor Hull

    Get PDF
    Dalam paper ini, model AR.Drone akan dirancang dengan mengasumsikan bahwa hardware AR.Drone dan kontroler elektronik bawaannya sebagai satu kesatuan sistem. Model yang akan dirancang adalah model AR.Drone yang diterbangkan dengan menggunakan indoor hull dan outdoor hull. Pergerakan dari AR.Drone dikontrol dengan 4 buah input yaitu: pitch, roll, vertical rate dan yaw rate. Untuk proses pemodelan, AR.Drone akan diterbangkan dengan mengakses internal controller dengan menggunakan software LabVIEW yang telah disiapkan di ground station. Setpoint pitch, roll, yaw rate dan vertical rate diberikan ke AR.Drone sebagai input dan data navigasi seperti halnya actual pitch, roll, yaw, altitude, forward speed, sideward speed akan direkam secara bergantian. Dari data yang diperoleh, parameter model akan diestimasi dengan menggunakan metode least-square untuk mendapatkan 4 buah model yang merepresentasikan setiap input. Model akan divalidasi dengan menggunakan data navigasi baru untuk menunjukkan performansi dari model untuk beberapa rentang nilai input. Selanjutnya model dengan indoor hull akan dibandingkan terhadap model dengan outdoor hull
    corecore