Ball and Beam Control using Adaptive PID based on Q-Learning

The ball and beam system is one of the most used systems for benchmarking the controller response because it has nonlinear and unstable characteristics. Furthermore, in line with the increasing of computation power availability and artificial intelligence research intensity, especially the reinforcement learning field, nowadays plenty of researchers are working on a learning control approach for controlling systems. Due to that, in this paper, the adaptive PID controller based on Q-Learning (Q-PID) was used to control the ball position on the ball and beam system. From the simulation result, Q-PID outperforms the conventional PID and heuristic PID controller technique with the swifter settling time and lower overshoot percentage

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

Pengaturan Kemudi Kendaraan Otonom Four Wheel Steer dan Four Wheel Drive (4WS4WD) Menggunakan Model Predictive Control

Riset dan perkembangan kendaraan otonom yang semakin masif memberikan tantangan baru pada permasalahan pengaturan kendaraan otonom itu sendiri. Salah satu model kendaraan yang sering digunakan karena terkenal akan kemampuan manuvernya adalah model 4WS4WD. Salah satu permasalahan pengaturan yang berpengaruh signifikan pada keotonoman kendaraan adalah sistem pengaturan kemudinya. Pengaturan kemudi ini memegang peranan penting dalam beberapa skenario misalnya perubahan lajur dan pelacakan jalur. Pada penelitian ini, algoritma kontrol Model Predictive Control (MPC) dirancang untuk mengatur kemudi dari kendaraan otonom model 4WS4WD. Dari hasil percobaan dengan beberapa skenario diperoleh bahwa kontroler kemudi yang dirancang memiliki nilai IAE dan RMSE terendah ketika Np = 6 dan Nc = 5 dengan rata-rata nilai 706.32 dan 0.0296, masing-masing

Perancangan Jaringan Saraf Tiruan Untuk Menyelesaikan Kinematika Balik Manipulator Robot Denso 6-DoF

Pada artikel ini, dibahas tentang kinematika balik (inverse kinematics) untuk manipulator robot denso 6-DoF. Kinematika balik adalah metode menentukan konfigurasi sendi dengan mengetahui posisi end-effector yang diinginkan. Kesulitan dari kinematika balik adalah penyelesaiannya yang tidak tunggal. Untuk satu titik end-effector, ada banyak konfigurasi sendi yang mungkin sehingga tidak ada penyelesaian yang unik. Untuk menyelesaikan kinematika balik ini, diusulkan penyelesaian menggunakan jaringan saraf tiruan untuk mendapatkan salah satu penyelesaian berupa posisi dan orientasi dari end-effector

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