Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Model matematis yang dipergunakan dalam simulasi adalah model sederhana dari car-like vehicle. Robot otonom ini direpresentasikan oleh dua buah sistem yang saling berinteraksi satu dengan yang lainnya yaitu path finder dan pengendali robot. Penentuan lokasi yang akan menjadi titik tujuan sementara robot otonom ditentukan oleh GA polh finder. Pengendalian poslsi diatur dengan mengubah-ubah heading dan kecepatan kendaraan yang ditentukan oleh GA pengendali robot Perencanaan lintasan dengan algoritma genetika ini cocok untuk sistem bcrgerak dimana lokasi awal dan tujuan diberikan secara manual oleh operator sementara penentuan lintasan serta aspek mekanis lainnya dikalkulasi oleh mesin guna mendapatkan hasil optimal dan tepat sasaran. Simulasi dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak MATLAB versi 5.3 yang ditampilkan berupa grafik heading dan kecepatan terhadap waktu, gambar lintasan posisi robot dan path finder pada model lingkungan untuk beberapa contoh model lingkungan."

"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."

"Permasalahan search-and-safe merupakan salah satu contoh robot otonom dapat disimulasikan untuk menggantikan pekerjaan manusia di lingkungan berbahaya, misalnya pada kegiatan evakuasi manusia dari ruang tertutup yang terbakar. Dalam contoh ini, robot otonom harus dapat menemukan objek manusia untuk diselamatkan, serta objek api untuk dipadamkan. Lebih jauh lagi, untuk dapat menyelesaikan permasalahan seperti ini dengan baik, robot otonom harus dapat mengetahui keberadaannya, bukan hanya posisi dalam sistem koordinat global saja tetapi juga posisi relatif terhadap posisi tujuan dan keadaan lingkungan itu sendiri. Permasalahan ini kemudian dikenal juga sebagai lokalisasi yang menjadi bagian penting dari proses navigasi pada robot otonom. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan lokalisasi adalah dengan menggunakan representasi internal peta lingkungan kerja dalam pengetahuan robot otonom. Pada kondisi ketika tidak tersedia informasi mengenai konfigurasi lingkungan, atau informasi yang tersedia sifatnya terbatas, robot harus dapat membangun sendiri representasi petanya dengan dibantu oleh komponen sensor yang dimilikinya. Pada paper ini kemudian dibahas salah satu metode yang dapat diterapkan dalam proses pembangunan peta seperti yang dijelaskan, yaitu melalui adopsi algoritma heuristic searching dan pruning yang sudah dikenal pada bidang kecerdasan buatan. Selain itu juga akan dijabarkan desain robot otonom yang digunakan, serta konfigurasi lingkungan yang digunakan pada studi kasus search-and-safe ini. Diharapkan nantinya hasil yang diperoleh dari penelitian ini dapat diterapkan untuk skala yang lebih besar."

"Keseimbangan lini lintasan perakitan merupakan salah satu masalah penting di area produksi atau area manajemen operasi. Karena perbaikan yang sedikit pada performa sistem dapat membuat pengaruh yang signifikan terhadap keuangan, maka sangat penting untuk mengembangkan suatu solusi yang praktis dari permasalahan keseimbangan lini dan juga kebutuhan akan waktu perhitungan yang minimal untuk memecahkan masalah keseimbangan lini tersebut. Metode heurisfik adalah salah satu cara yang umum digunakan dalam kehidupan nyata untuk memecahkan masalah keseimbangan lini lintasan perakitan ini.Dalam skripsi ini, metode heuristik yang efisien digunakan untuk memecahkan masalah keseimbangan lini lintasan perakitan dengan pendekatan deterministik dan model tunggal. Metode heuristik tersebut adalah metode heuristik Algoritma Genetika. Algoritma Genetika yang digunakan untuk memecahkan masalah keseimbangan lini lintasan perakitan ini dibentuk dengan struktur kromosom yang khusus dan diaplikasikan melalui software MATLAB.Hasil dari perhitungan keseimbangan lini lintasan perakitan dengan menggunakan metode Algoritma Genetika akan dibandingkan dengan keseimbangan lini lintasan perakitan yang telah diterapkan oleh PT XYZ. Metode Algoritma Genetika terbukti menghasilkan keseimbangan lini lintasan perakitan yang lebih optimal dibandingkan keseimbangan lini yang lama. Hal itu dapat dibuktikan dengan membandingkan jumlah stasiun kerja, efisiensi lintasan, dan nilai smoothness. Selain itu, metode Algoritma Genetika mampu untuk memecahkan masalah keseimbangan lini lintasan perakitan dengan 172 elemen pekerjaan dengan waktu di bawah 150 detik. Metode Algoritma Genetika yang digunakan dalam skripsi ini menghasilkan sistem keseimbangan lini lintasan perakitan Trimming PT XYZ dengan jumlah stasiun kerja sebanyak 16 stasiun kerja, efisiensi lintasan sebesar 94,82%, dan nilai smoothness sebesar 197,79 detik.

---

Assembly Line Balancing (ALB) is one of the important problems of production/ operations management area. As small improvements in the performance of the system can lead to significant monetary consequences, it is utmost importance to develop practical solution procedures of ALB problems and minimal computational time requirement. Heuristics are generally used to solve ALB problems in real life.

In this paper, an efficient heuristic is proposed to solve the deterministic and single-model ALB problem. The proposed heuristic is a Genetic Algorithm (GA). This GA is built with special chromosomes structure and applied with MATLAB. In this paper, the result of ALB using GA will be compared with old ALB that has been used by PT XYZ.

It can be proven by comparing total workstations, line efficiency, and smoothness index. Furthermore, GA can solve ALB problems with 172 task elements in 150 seconds. GA used in this paper, solve Trimming PT XYZ line balancing problem with 16 workstations, 94,82% line efficiency, and 197,79 seconds smoothness index."

"Putusnya jaringan komunikasi sebagai dampak suatu bencana merupakan permasalahan yang perlu cepat diatasi agar tidak menimbulkan kerugian yang lebih besar. Komunikasi antara lokasi bencana dengan dunia luar menjadi sangat penting dalam menentukan tindakan yang tepat untuk meminimalisasi kerugian akibat bencana. Kajian penggunaan mobile robot otonom untuk menghubungkan menara-menara komunikasi yang terputus dapat menjadi solusi alternatif untuk mengatasi masalah ini. Dalam penelitian ini, penulis mengkaji beberapa algoritma perluasan jaringan dalam bentuk simulasi menggunakan Library Open Dynamic Engine. Library Open Dynamic Engine merupakan library yang telah menggunakan perhitungan fisika secara efisien dan teruji sehingga dapat mendekati keadaan dunia sebenarnya. Simulasi ini bertujuan untuk mendemontrasikan serta membandingkan bahwa algoritma ini dapat dikembangkan untuk menghubungkan menara komunikasi.

---

The disconnection in communication networks as the impact of a disaster is a problem that needs to be addressed quickly in order to avoid greater losses. Communication between the disaster site with the outside world becomes very important in determining the appropriate action to minimize losses due to disasters. Study the use of autonomous mobile robots for connecting communication towers that was disconnected can be alternative solutions to address these issues. In this study, the authors examine some of the network expansion algorithm in the form of a simulation using Open Dynamics Engine library. Library of Open Dynamic Engine is a library that has used physics calculations in an efficient and tested so can approach the state of the real world. This simulation aims to demonstrate and compare that this algorithm can be developed to connect the communication towers."

"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."

"Penelitian tugas akhir ini bertujuan untuk membangun jaringan komunikasi multihop jenis nirkabel yang diharapkan dapat bersifat adaptif, yaitu dapat melakukan penyesuaian terhadap perubahan yang terjadi pada konfigurasinya. Dalam rangka memberikan sifat adaptif yang dimaksud, jaringan komunikasi ini kemudian dapat melakukan proses konfigurasi terhadap dirinya. Untuk mendukung proses konfigurasi sendiri ini, akan digunakan suatu bentuk sistem cerdas dalam proses pembangunan jaringan. Hal ini dilakukan dengan menggunakan koloni robot bergerak yang dilengkapi dengan perangkat komunikasi yang memadai. Robot-robot ini kemudian saling bekerja sama untuk membangun konfigurasi jaringan robot-nirkabel yang diharapkan.Pada penelitian ini, dikembangkan beberapa algoritma yang diharapkan dapat menyelesaikan permasalahan pada kasus dua atau banyak perangkat atau sumber yang saling berkomunikasi dalam jaringan. Algoritma ini antara lain Chained Shortest Distance, Prior to the Nearest, serta Position By Line yang menerapkan penggunaan robot otonom untuk menemukan solusi permasalahan yang dicari. Selain itu, penelitian tugas akhir ini dibagi atas dua tahap dimana pertama kali dibahas mengenai perancangan jaringan komunikasi multihop terkonfigurasi sendiri dengan kasus dua sumber yang berkomunikasi. Pada tahap selanjutnya, dibahas mengenai perancangan jaringan komunikasi multihop terkonfigurasi sendiri dengan kasus banyak sumber yang berkomunikasi.Pada tahap penelitian selanjutnya, penulis mengembangkan suatu implementasi simulasi untuk melakukan evaluasi secara objektif terhadap algoritma yang dirancang. Melalui simulasi ini akan dilihat kinerja algoritma yang dikembangkan dari segi tingkat keberhasilan serta waktu yang dibutuhkan untuk mendapatkan solusi. Salah satu hasil yang disimpulkan pada penelitian ini adalah bahwa algoritma Prior to the Nearest dan Position By Line cukup baik diterapkan untuk menyelesaikan masalah penanganan jaringan komunikasi multihop terkonfigurasi sendiri ini.

---

This final year research project aims to build a multihop communication network wireless type that are expected to be adaptive, which can make adjustment to the changes that occur in the configuration. In order to provide the adaptive nature, this communication network will be able to do configuration process by itself. To support this self-configuration process, we will use a kind of intelligent system form in the process of network building. This will be done by using of mobile robot colony that is equipped with adequate communication devices. Robots will work together to build the expected configuration of wireless-robot network.In this research, several algorithms are being developed and expected to complete the problems in the case of two or many communication devices or sources within the network. These algorithms are Chained Shortest Distance, Prior to the Nearest, and Position by Line, which implement the usage of the autonomous robots to find solutions to the given problems. In addition to that, this final year research project will be divided into two stages where in the first time, we discussed the design of self-configured multihop communication network in the case with two sources of communication. At the next stage, we discussed the design of self-configured multihop communication network in the case with many sources of communication.In the next phase of research, the author developed a simulation in order to objectively evaluate the algorithm that are designed. Through this simulation, we will see the performance of algorithms developed in terms of success rate and the running time which are obtained. One of the results concluded in this research is that the algorithm Prior to the Nearest and Position by Line are adequately applied to solve the handling of self-configured multihop communication network problems."

"Inspeksi pada pipa minyak dan gas merupakan infrastruktur yang harus selalu dilakukan secara rutin untuk mendeteksi dan prediksi kerusakan yang akan terjadi di dalam pipa. Kemampuan navigasi untuk dapat berpindah dari satu lokasi ke lokasi lain serta melokalisasikan lokasi robot saat berada di dalam pipa sangat penting. Terlebih alat navigasi yang paling banyak digunakan yaitu GPS tidak dapat beroperasi pada lingkungan pipa. Maka untuk memenuhi keperluan tersebut robot harus mampu mengindera lingkungan disekitarnya dengan menggunakan sensor lain. Penelitian ini melakukan penginderaan lingkungan dengan menggunakan sensor depth camera yang kemudian diolah menjadi peta 2D dan lokalisasi robot dengan menggunakan Algoritma Hector SLAM (Simulataneously Localization and Mapping) dan menggunakan Robot Operating System (ROS). Dari hasil pengujian, algoritma Hector SLAM mampu melakukan pemetaan dengan persentase error sebesar 2,512% sedangkan untuk kemampuan lokalisasi memiliki persentase error sebesar 1.49%. Setelah dilakukan lokalisasi dan pemetaan, robot mampu untuk melakukan navigasi otonom dengan menggunakan navigation stack yang tersedia oleh ROS.

---

Inspection of oil and gas pipelines is an infrastructure that must be carried out regularly to detect and predict the damage that will occur in the pipeline. The navigational ability to be able to move from one location to another as well as to localize the robot's location while in the pipeline is very important. Moreover, the most widely used navigation tool, namely GPS, cannot operate in a pipeline environment. So, to meet these needs, the robot must be able to sense the surrounding environment by using other sensors. This research performs environmental sensing using a depth camera sensor which is then processed into 2D maps and robot localization using the Hector SLAM (Simulateously Localization and Mapping) Algorithm and using Robot Operating System (ROS). From the test results, the Hector SLAM algorithm is able to map with an error percentage of 2.512% while for localization capabilities it has an error percentage of 1.49%. After localization and mapping, the robot is able to perform autonomous navigation using the navigation stack provided by ROS."

"Proses kontrol canggih telah ada sejak tahun 1960-an dan digunakan untuk menyelesaikan berbagai macam masalah kontrol. Sebagian besar algoritma kontrol canggih pada tahun 1960-an adalah turunan dari algoritma kontrol Proportional-Integral-Derivative (PID). Meskipun 90% dari seluruh masalah kontrol dapat diselesaikan dengan menggunakan algoritma kontrol PID, algoritma tersebut memiliki beberapa kekurangan dalam penanganan batasan nilai variabel kontrol, proses non-minimum phase, perubahan parameter sistem, dan kemudahan penerapan dalam proses multi-variabel yang besar. Penggunaan algoritma kontrol yang lebih canggih dari algoritma kontrol PID tertahan oleh daya komputasi yang dapat ditawarkan oleh komputer digital pada saat itu.Salah satu algoritma kontrol canggih yang dikenal karena kemampuannya menangani kekurangan yang dimiliki oleh algoritma kontrol PID adalah Model Predictive Control (MPC). MPC bekerja dengan menghitung perilaku sistem selama interval waktu yang terbatas ke masa depan dengan menggunakan model yang dimiliki oleh sistem untuk memprediksi perilaku sistem di masa depan. MPC lebih banyak digunakan untuk menyelesaikan masalah kontrol tertentu karena kemampuannya dalam menambahkan hard state (state yang tidak dapat dilanggar), batasan input, dan kriteria kinerja yang sesuai dalam perancangan sistem kontrol. Namun, karena MPC mengandalkan model sistem untuk memprediksi perilaku masa depan dari sistem yang dikontrol, penggunaan MPC untuk mengontrol sistem terbatas karena sistem tertentu memiliki model yang sangat kompleks untuk diformulasikan.Terlepas dari kekurangan yang dimiliki MPC, penulisan skripsi ini diperuntukkan untuk melihat kelebihan dan kemudahan penerapannya dalam menyelesaikan masalah kontrol optimum. Untuk itu, evaluasi MPC sebagai sistem perencanaan lintasan lokal dan penghindaran tabrakan akan dilakukan. Evaluasi dalam skripsi ini akan menggunakan program simulasi berbasis ROS yang disebut Gazebo dan Rviz dengan Python sebagai bahasa pemrogramannya agar memudahkan bagi siapa saja yang ingin mengimplementasikan MPC sebagai pengontrol sistem dan memberikan media pembelajaran bagi yang ingin belajar mengenai MPC. Kesimpulan yang didapatkan dari hasil skripsi ini adalah MPC memiliki potensi yang sangat tinggi dalam menyelesaikan masalah kontrol optimum karena kemampuannya dalam memberikan kontrol yang optimal untuk sistem, walaupun diperlukan proses komputasi yang cukup besar sehingga waktu pemrosesan menjadi lambat dengan konfigurasi yang dilakukan pada skripsi ini.

---

Advanced process control has been around since 1960s and is used to solve numerous control problems. Most advance control algorithms in 1960s were the derivation of the classical Proportional-Integral-Derivative (PID) controller algorithm. Although 90% of all control problems can be solved using PID control, it has several drawbacks when it comes to handling constraints, non-minimum phase processes, changes in system parameters, and its straightforward applicability to large, multi-variable processes. The usage for a more advanced control algorithm that is able to tackle those drawbacks was held back by the computational power that the digital computer can offer at that time.

One of the advance control algorithms that is known for its ability to handle these drawbacks is called Model Predictive Control (MPC). MPC works by calculating the system behavior over a finite time interval into the future using the system model to predict the future system behavior. It is favorable to solve certain control problems because of its ability to explicitly add hard states (states that cannot be violated), input constraints, and suitable performance criterion into the controller design. However, because MPC relies the system model to predict the future behavior of the controlled system, the ability to implement MPC for system control is decreased because certain system has very complex model to formulate.

Apart from the disadvantages of MPC, this thesis explores the advantage and its applicability in solving optimal control problem. For that, the use of MPC for a differential drive robot local planner and obstacle avoidance is evaluated. The evaluation in this thesis will use ROS based simulation environment called Gazebo and Rviz with Python as its programming language so that it is easier for anyone who wants to implement MPC as their system controller and to provide learning case for beginners who wants to start with MPC. At the end of this thesis, it is shown that MPC has a very high potential in solving optimal control problem because of its ability to give optimal control to the system, although it requires quite amount of computational power that makes the processing time slow with the configurations that is done in this thesis."