Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tesis ini membahas penurunan model fuzzy Takagi-Sugeno dari sistem truk dengan tiga trailer, dan perancangan pengendali fuzzy dengan menggunakan konsep parallel distributed compensation (PDC). Analisa masalah kestabilan dan disain pengendali menggunakan algoritma optimisasi linear matrix inequality (LMI), dengan meninjau kondisi yang melibatkan kestabilan, constraint pada input dan output, dan kondisi awal independen. Validasi model dengan indikator kinerja variance accounted for (VAF) menunjukkan bahwa model fuzzy yang dibuat menunjukkan kesesuaian yang sangat baik terhadap model nonlinear. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pengendali fuzzy memperlihatkan kemampuan pengendalian yang baik sesuai sasaran pengendalian yakni menggerakkan truktrailer dalam arah maju dengan memberikan titik acuan yang akan dicapai oleh truk-trailer.

---

This thesis describes modelling of Takagi - Sugeno fuzzy model from the non linear system of truck-trailer and design of model based fuzzy controller utilizing the concept of parallel distributed compensation. The stability analysis and control design problems are reduced to linear of matrix inequality (LMI) problems. In applying the LMI-based fuzzy control design to the truck-trailer model system, this thesis investigated design condition involving stability, constraint on the input and output, and initial state independent condition. Validation of model Fuzzy T-S derived from the non linear system Truck-Trailer yields good performances indicator by using performance parameters ?variance accounted for? (VAF). The simulation results show that the design fuzzy controller can effectively achieved the control objectives i.e. to drive forward the truck-trailer into the straight line that was carried out by giving a reference point that will be followed by truck-trailer."

"Diketahui bahwa mengendalikan gerakan mundur suatu truk-trailer sampai suatu posisi tertentu merupakan hal yang sulit untuk setiap orang umum, kecuali supir truk ahli yang telah berpengalaman. Hal ini dikarenakan dinamika truk-trailer yang nonlinear dan tidak stabil. Dalam tugas skripsi ini akan dibahas perancangan pengendali fuzzy dengan model sistem fuzzy yang diterapkan pads truk-trailer tersebut dalam mengendalikan truk-trailer tersebut ke posisi yang diinginkan secara mundur. Telah banyak makalah yang membahas pengendalian gerak mundur truk-trailer, tetapi dalam pembahasannya masih mengunakan model sistem dinamika nonlinear. Secara praktis, seorang ahli umumnya mengambarkan suatu proses dengan mengunakan bahasa manusia, sehingga dapat digabungkan menjadi model proses tersebut yang disebut model sistem fuzzy. Dalarn skripsi ini model dinamika truk-trailer dirnodelkan dengan model sistem fuzzy yang digunakan untuk perancangan pengendali umpan batik berupa pengendali fuzzy yang menerapkan sistem fuzzy TSK (Takagi-Sugeno-Kang). Untuk menunjukkan kemampuan sistem pengendali fuzzy di atas dalam mengendalikan truk-trailer tersebut, dilakukan simulasi dengan menggunakan aplikasi MATLAB 5.3."

"Manusia selalu ingin menciptakan robot yang dapat bernavigasi seperti dirinya. Manusia dapat bernavigasi dengan hanya menggunakan informasi yang didapat melalui indera penglihatan. Untuk itu perlu diterapkan sistem penginderaan yang didasarkan pada pengelihatan pada suatu sistem navigasi robot. Sistem penginderaan ini diterapkan pada robot menggunakan suatu jenis sensor untuk menangkap citra, yaitu sensor kamera. Pada skripsi ini dibahas penggunaan kamera sebagai sensor pada system pengendalian mobile robot atau robot bergerak. Sebelum digunakan sebagai dasar pengendalian, informasi yang didapat dari sensor kamera harus diproses terlebih dahulu. Pengendalian yang digunakan untuk navigasi robot adalah pengendalian berdasarkan logika fuzzy. Dalam tugas akhir ini diperlihatkan bagaimana kemampuan sistem dalam memproses masukan dari sensor kamera dan menterjemahkannya menjadi gerakan robot menggunakan pengendalian fuzzy. Sistem yang ingin dicapai adalah sistem robot yang dapat bernavigasi berdasarkan pengendalian fuzzy dengan hanya menggunakan input dari kamera. Dari hasil pengujian dapat diketahui bahwa dapat diterapkan sebuah sistem kendali fuzzy untuk mengendalikan mobile robot dengan hanya menggunakan sensor kamera.

---

Human beings always try to create robot that can navigate like them self. Humans can navigate with information from their vision. To achieve it, a vision based system is needed for robot navigation. This vision based system is applied on a robot with a type of image capturing sensor, which is a camera.

This paper discusses the use of camera as a sensor in the mobile robot control system. Before used as the input of the navigation control system, the information from the camera sensor has to be processed beforehand. The control system that is used for the robot navigation is a control system based on fuzzy logic.

This paper will show the system ability to process input from the camera sensor and translate that input into robot movement using fuzzy control. The final goal is a mobile robot with fuzzy control system that can navigate with input only from camera sensor. From the experiment we can see that a fuzzy control system can be applied on a mobile robot with camera sensor."

"Dalam skripsi ini akan dijelaskan model dinamik robot beroda dengan kemudi differensial yang dikendalikan dengan pengendali fuzzy. Pengendaii fuzzy menggunakan dua kumpulan aturan pengambil keputusan yang disebut behavior (behavior penghindaran halangan dan behavior pencapaian tujuan). Behavior pencapaian tujuan akan dilaksanakan bila sensor tidak mendeteksi halangan atau bila titik tujuan lebih dekat dibanding jarak halangan yang terdeteksi. Seiain kondisi tersebut diatas maka behavior penghindaran halangan yang akan dijalankan. Komponen-komponen yang dipergunakan dalam membentuk pengendalian tersebut dikelompokkan menjadi dua bagian, yakni masukan yang terdiri dari jarak terdekat pengukuran halangan oleh sensor, posisi tujuan relalif terhadap sudut heading robot dan jarak tujuan. Sedangkan keluaran adaiah beda tegangan begi motor penggerak roda robot. Pengendali fuzzy yang terdiri dari gabungan dua behavior ini membentuk 66 aturan. Pada simulasi, kecepatan diasumsikan tetap dan jarak maksimum pengukuran sensor adalah 2 meter. Pada bagian akhir akan diberikan algoritrna progam simulasi dan hasil-hasil simulasi pada beberapa kondisi untuk menunjukkan kinerja sistem."

"Sistem navigasi adalah kemampuan utama yang perlu dimiliki autonomous mobile robot. Kemampuan ini memungkinkan robot untuk bergerak dalam jalur optimal untuk mencapai titik tujuan. Sistem navigasi yang dibuat dalam penelitian ini mengandalkan path-planning dan SLAM (Simultaneus Localization and Mapping) untuk menciptakan robot yang dapat bergerak secara otonom dan efisien dalam lingkungan yang sudah dikenali. Robot mengenali lingkungannya dengan memanfaatkan SLAM. SLAM memungkinkan robot untuk melakukan pemetaan lingkungan. Jenis SLAM yang digunakan dalam penelitian ini adalah cartographer SLAM. Hasil pemetaan ini disimpan dalam bentuk occupancy grid map yang merupakan representasi 2D dari lingkungan uji. A* adalah salah satu algoritma path-planning klasik yang memiliki performa sangat baik. Penelitian ini membandingkan algoritma path-planning A* dengan varian A* yaitu Theta* yang menerapkan line of sight dalam sistem pencariannya. Robot diuji dalam tiga lingkungan berbeda dan hasilnya menunjukkan bahwa Theta* lebih unggul dari A* dan mampu menghasilkan jalur yang lebih optimal.

---

Navigation system is a main capability that autonomous mobile robots must possess. This ability allows robots to move along the optimal path to reach a destination point. The navigation system developed in this research relies on path-planning and SLAM (Simultaneus Localization and Mapping) to create a robot that capable to move autonomously and efficient in a known environment. The robot uses SLAM to understand its surroundings. SLAM enables the robot to map its environment. The type of SLAM used in this study is cartographer SLAM. The results of this mapping are stored in the form of an occupancy grid map, which is a 2D representation of the test environment. A* is one of the classic path-planning algorithms with excellent performance. This research compares the A* path-planning algorithm with its variant, Theta*, which implements a line of sight in its search system. The robot was tested in three different environments, and the results showed that Theta* outperformed A* and was able to produces more optimal path."

"Suatu pengndali dengan menggunakan logika fuzzy yang didasukan pada teknik kendali sliding mode dirancang untuk melalaikan pengendalian posisi dari suatu motor ants searahPada seat sistem mulai bekerja, pengendah ini membuat sistem untuk bergerak secepat mungkin meauju posisi scuannya dan selanjutrrya pencapaian posisi acuan tersebut terns diperh&anlmn dengan meuggunakan logikafi=y. PenRgendali yang dirancang dalam skripsi ini, dibuat dengan tujuan untuk mendapadm hasil pengeadalian yang lebih baik terhadap anti motor eras searah dalam hal mempercepat rise-time dan settling-time, memperkecil overshoot, meoghilangkan kesalahan tumk dari suatu kondisi yang dikendalikan aesta lebih manrpu mengataei perubahan beban yang diberikan kepadanya. Uji coba simulasi dilakukan untuk model motor arcs search yang berupa sistem orde tiga, yang dikendalikan dengan suatu pengendali posisi yang menggunHkan logika fuzzy dengan didasarkan pada teknik kendali sliding mode. Uji coba dilakukan untuk beberapa macaw besar beban dan besar sudut pergerakan yang berbeda-beds, untuk menunjukkan kemampuan pengendali mengatasi berbagai kondisi yang diberikan kepadanya.Suatu analisa perbandingan dilakukan mAera sistem tanpa pengendali, sistem yang menggunakan pengendali posisi dengan logika fin2y dan aistem yang menggtmakan pengendaIi PID biases. Analisa terhadap hasil simulasi model motor erns search yang dikendalikan menunjukkan pengendali posisi motor arcs searah menggunakan logika fuzzy yang didasmim pada teknik kendali sliding mode ini dapat mempercepat rise-time dan settling-time, mengunmgi overshoot clan memperkecil kesalahan hmak dari suatu sistem yang dikendalikan.Pengendali ini juga mampu mengurangi kepekaan sistem terbadap pengmuh yang disebabkan oleh perubahan besar beban yang diberiken kepada motor arcs searah yang dikendalikan, tanpa hares mengubah nilai-nilai parameter-parameter pengendalinya."

"Dewasa ini, berkembangnya teknologi dalam bidang robotika mendorong manusia untuk terus berinovasi dalam pengembangan teknologi terbaru untuk mempermudah pekerjaan manusia. Salah satu perkembangan dunia robotika saat ini adalah pengembangan mobile robot. Robot mobil atau mobile robot adalah konstruksi robot yang ciri khasnya adalah mempunyai aktuator berupa roda untuk menggerakkan keseluruhan badan robot tersebut, sehingga robot tersebut dapat melakukan perpindahan posisi dari satu titik ke titik yang lain. Pada skripsi ini akan dilakukan perancangan pengendalian mobile robot menggunakan ROS Robotic Operating System. Sehingga pembahasan akan diawali oleh pengendalian motor dengan karakteristiknya. Kemudian, pembahasan akan dilanjutkan ke pengendalian mobile robot dan untuk pengujiannya digunakan beberapa trayektori, yaitu tayektori linier, sinusoidal dan zigzag yang akan dijalankan oleh kooperatif mobile robot. Berdasarkan pengujian didapatkan kombinasi nilai konstanta pengendali yang mampu mengikuti trayektori linier, sinusoidal, dan zigzag yang diberikan dengan baik.

---

Today, the development of technology in the field of robotics encourages people to keep innovating in the development of the latest technology for human work. One of the development in robotics today is the development of mobile robot. Robot car or mobile robot is a robot that has a wheel actuator to move the whole body of the robot, so that the robot can make a movement from one point to another.

This thesis will explain the exploration of mobile robot motion using ROS Robotic Operating System by modeling the condition of motor control with its characteristics. After the model connected with ROS, the discussion will proceed to the mobile robot control and test its movement to follow a few trajectories, ie linear, sinusoidal and zigzag that will be applied to cooperative mobile robot. Based on the tests found the control constant that can be used for linear, sinusoidal, and zigzag trajectory nicely."

"Penggunaan lengan robot dapat menggantikan ataupun meringankan kerja manusia secara langsung. Namun terdapat kendala yaitu sistem user interface lengan robot yang rumit. Oleh karena itu dibutuhkan user interface lengan robot yang intuitif untuk dipelajari dan mudah untuk dioperasikan. Pada penelitian ini dirancang dan diimplementasikan sebuah sistem kendali lengan robot yang memiliki user interface berbasis Natural User Interface yang mudah untuk dikendalikan. Lengan robot yang dapat dikendalikan mengikuti gestur gerakkan telapak tangan dan jari manusia dengan metode Motion Control secara realtime menggunakan sensor Leap Motion. Selain itu juga dirancang sistem penyimpanan dan ekstraksi database motion sehingga lengan robot memiliki kecerdasan untuk mampu melakukan gerakkan yang telah diajarkan oleh manusia. Lengan robot menggunakan 5 buah servo yang dikendalikan oleh mikrokontroler Arduino dengan sinyal PWM. Mikrokontroler Arduino dan Leap Motion dihubungkan dengan komputer melalui port USB. Frame-frame data yang diterima dari Leap Motion diproses oleh program berbasis Java pada komputer. Output dari program tersebut adalah besar sudut-sudut putaran setiap servo yang dikirim melalui komunikasi serial ke mikrokontroler Arduino. Program Penggunaan lengan robot dapat menggantikan ataupun meringankan kerja manusia secara langsung. Namun terdapat kendala yaitu sistem user interface lengan robot yang rumit. Oleh karena itu dibutuhkan user interface lengan robot yang intuitif untuk dipelajari dan mudah untuk dioperasikan. Program tersebut menggunakan algoritma inverse kinematic untuk mengkalkulasi besar sudut putaran servo. Sensor Leap Motion memiliki tingkat keakurasian yang tinggi dengan standar deviasi sumbu koordinat x, y dan z secara berturut sebesar 0.022431 mm, 0.084935 mm, dan 0.056216 mm.

---

Robotic arm can replace or relieve human labor directly. But there is major obstacle, the system user interface of robot arm is complicated. Therefore, it needs a robot arm user interface system that is intuitive to learn and easier to operate. This study, has designed and implemented an intuitive robot arm control system. The system uses Natural User Interface and easy to control. The robotic arm can be controlled by following the movement of a human hand and fingers gestures in realtime. Leap Motion device is used as a sensor-based hand motion control interface. This system also implemented motion database storage and extraction systems, so the robot arm has the intelligence to be able to perform movements that have been taught by humans. The robotic arm using 5 pieces of servos which are controlled by an Arduino microcontroller over PWM signal. The Arduino microcontroller and Leap Motion is connected to a computer via a USB port. Input frames of data received from Leap Motion is processed by a Java-based program. The output of the program is rotation angles of each servo that is sent through a serial communication to the Arduino microcontroller. The program uses an inverse kinematic algorithm to calculate the large of each servos angle rotation. Leap Motion sensor has a high level of accuracy with the standard deviation of 0.022431 mm, 0.084935 mm and 0.056216 mm correspond to the x,y, and z respectively."

"Dalam Tugas Akhir ini digunakan sistem kendali yang merupakan gabungan antara pengendali jaringan syaraf dengan pengendali PID. Pengendali jaringan syaraf yang digunakan menggunakan sebuah jaringan syaraf lain yang berfungsi sebagai ideenrifier. Identifier di sini berfungsi untuk menghitung sinyal error bagi jaringan syaraf pengendali. 3aringan syaraf pengendali di sini berfungsi untuk memberikan sinyal koreksi bagi sinyal kendali pengendali PID untuk memperbaiki respon transien sistem. Dengan menggunakan kombinasi dua jenis pengendali seperti ini, diperoleh basil kendali dengan tanggapan yang eepat dan stabil, yang terlihat pada basil simulasi yang dilakukan."