UI - Skripsi Membership :: Kembali

UI - Skripsi Membership :: Kembali

Simulasi Sistem Pengendalian Pendaratan Roket VTVL (Vertical Take-off, Vertical Landing) berbasis Reinforcement Learning dengan Algoritma Deep Deterministic Policy Gradient = Reinforcement Learning-based Control System Simulation for Vertical Take-off, Vertical Landing Rocket with Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm

Diva Kartika Larasati; Prawito Prajitno, supervisor; Larasmoyo Nugroho, supervisor; Sastra Kusuma Wijaya, examiner; Djati Handoko, examiner (Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2022)

 Abstrak

Roket reusable menjadi solusi dari tingginya biaya peluncuran roket. Dengan adanya roket yang dapat digunakan kembali, produsen roket tidak harus membuat roket baru untuk tiap peluncuran. Namun dengan banyaknya aspek yang perlu dikendalikan dalam pendaratan roket, diperlukan pengendalian yang rumit dengan pengetahuan mendalam mengenai model roket untuk menghasilkan pendaratan roket yang baik. Pada penelitian ini diajukan pengendali dengan proses perancangan yang lebih sederhana menggunakan reinforcement learning dengan algoritma Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) dengan fokus perancangan pada pencarian fungsi reward. Hasil pengendalian kemudian dibandingkan dengan pengendali PID dan pengendali DDPG dari penelitian terdahulu.

Reusable rocket is the ultimate solution of high rocket launch cost. With rockets being reusable, companies don’t have to make new rockets for every flight. But controlling rocket landing is not easy. With so many aspects needed to be controlled, complicated control system and in-depth knowledge about each rocket models are inevitable. This research proposes a controller with simpler design method using reinforcement learning with Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algorithm which focuses on reward shaping. The result is then compared with PID and DDPG controllers from previous research.

 File Digital: 1

Shelf
 S-Diva Kartika Larasati.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

Jenis Koleksi : UI - Skripsi Membership
No. Panggil : S-pdf
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Entri tambahan-Nama badan :
Program Studi :
Subjek :
Penerbitan : Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2022
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : computer
Tipe Carrier : online resource (rdcarrier)
Deskripsi Fisik : xiv, 49 pages : illustration + appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI
  • Ketersediaan
  • Ulasan
  • Sampul
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
S-pdf 14-23-57725851 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20527457
Cover