Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"SAR (Search and Rescue) menjadi topik yang menarik dibahas di seluruh dunia karena urgensinya untuk menyelamatkan nyawa manusia. Bencana alam baru-baru ini di Palu, Sulawesi Tengah Indonesia menunjukkan kurangnya mobilitas yang dapat menyebabkan masalah bagi tim SAR untuk menjangkau korban di daerah terpencil. Pekerjaan yang tidak nyaman bagi tim SAR menjadi lebih menantang dalam waktu tanggap dan dalam menemukan dan menyelamatkan korban bencana. Melihat kenyataan tersebut, perlu dikembangkan cara-cara yang lebih efisien dan efektif untuk menemukan dan menyelamatkan korban. Penggunaan Quadcopter dapat mengatasi masalah tersebut. Sayangnya Quadcopter masih dikendalikan secara konvensional dengan remote dan untuk selanjutnya harus berada di tanah statis setiap kali lepas landas atau mendarat. Studi ini melaporkan bahwa Quadcopter dilengkapi dengan sistem lepas landas dan mendarat otonom yang dinamis. Dengan demikian dapat memanfaatkan kendaraan SAR taktis atau platform seluler lainnya. Menggunakan pendekatan deteksi objek, sistem navigasi berbasis gambar di Quadcopter atau disebut visual servoing adalah penggunaan visi mesin sebagai kontrol posisi loop tertutup untuk gerakan. Gambar dapat dideteksi menggunakan YOLO v3 Real Time Object Detector, dan melacaknya dengan memperkirakan gerakan objek dalam bingkai video yang berurutan. Menggunakan rekonstruksi 3D, jarak dan posisi target yang ditentukan dan Quadcopter dapat ditentukan. Kemudian estimasi posisi relatif objek tersebut digunakan sebagai input untuk sistem kontrol pada Quadcopter menggunakan kontroler PID. Controller menginstruksikan Quadcopter untuk mendekati target, sedangkan image processing memeriksa posisi relatif antara keduanya. Jika posisi memenuhi parameter pendaratan minimum, maka pengontrol memerintahkan pendaratan. Sementara untuk lepas landas kami menerapkan kontrol untuk menjaga keseimbangan dan kekuatan yang cukup untuk memperlambat

---

SAR (Search and Rescue) is an interesting topic discussed around the world because of its urgency to save human lives. The recent natural disaster in Palu, Central Sulawesi Indonesia demonstrated a lack of mobility which could cause problems for SAR teams to reach victims in remote areas. An inconvenient job for the SAR team becomes more challenging in response time and in finding and rescuing disaster victims. Seeing this reality, it is necessary to develop more efficient and effective ways to find and save victims. The use of Quadcopter can solve this problem. Unfortunately the Quadcopter is still conventionally controlled by remote and henceforth must be on static ground every time it takes off or lands. The study reports that the Quadcopter is equipped with a dynamic autonomous take-off and landing system. Thus can take advantage of tactical SAR vehicles or other mobile platforms. Using object detection approach, image based navigation system in Quadcopter or called visual servoing is the use of machine vision as closed loop position control for movement. Images can be detected using the YOLO v3 Real Time Object Detector, and track them by estimating the motion of objects in successive video frames. Using 3D reconstruction, the distance and position of the specified target and the Quadcopter can be determined. Then the estimated relative position of the object is used as input for the control system on the Quadcopter using a PID controller. The controller instructs the Quadcopter to approach the target, while image processing checks the relative position between the two. If the position meets the minimum landing parameters, then the controller orders a landing. While for takeoff we apply controls to maintain balance and enough force to slow down"

"Pengembangan hybrid UAV dilakukan untuk mendapatkan keunggulan dari UAV tipe fixed wing dan tipe rotorcraft dalam satu wahana terbang, sehingga wahana tersebut dapat menjalankan misi terbangnya tanpa memerlukan area khusus untuk lepas landas dan mendarat. Dari beberapa tipe konfigurasi hybrid UAV, tipe quadplane dipilih untuk dijadikan objek penelitian karena bentuknya yang sederhana dan mudah untuk dikembangkan. Secara garis besar, quadplane merupakan UAV tipe fixed wing yang diberi empat buah motor listrik sehingga mempunyai kemampuan terbang seperti quadcopter. Dalam operasional terbangnya, quadplane mempunyai tiga mode terbang yaitu: mode quadcopter, mode transisi, dan mode fixed wing. Pada penelitian ini, pembahasan akan difokuskan pada pengembangan model sistem mode quadcopter. Model sistem dibangun menggunakan Matlab/Simulink yang terdiri dari beberapa blok kendali dan blok persamaan gerak. Strategi kendali yang digunakan dalam model ini menggunakan pengendali Proporsional (P) dan Proporsional-Derivatif (PD). Dari hasil simulasi yang telah dilakukan diperoleh model sistem mode quadcopter yang mampu mengikuti nilai referensi yang diberikan dengan overshoot 7.3% pada arah X, overshoot 7.2 % pada arah Y, dan delay selama 2.5 detik pada arah Z.

---

The development of hybrid UAV is carried out to gain the advantage of fixed wing and rotorcraft type in one flying vehicle, so that the vehicle can carry out its flying missions without requiring a special area for takeoff and landing. From several types of configurations, quadplane was chosen to be the object of research because of its simple airframe and easy to develop. Simply, the quadplane is a fixed wing type UAV that is equipped with four electric motors so that it has the ability to fly like a quadcopter. In operational flight, quadplane has three flight modes, such as: quadcopter mode, transition mode, and fixed wing mode. In this study, the discussion will focus on developing a quadcopter mode system model. The system model is built using Matlab/Simulink which consists of several control blocks and equations of motion blocks. The control strategy used in this model are Proportional (P) and Proportional-Derivative (PD) controllers. From the simulation results that have been carried out, it is obtained that the quadcopter mode system model is able to follow the given reference value with 7.3% overshoot in the X direction, 7.2% overshoot in the Y direction, and a delay of 2.5 seconds in the Z direction. "

"ABSTRAKPerkembangan teknologi Quadcopter saat ini telah berkembang dengan pesat. Selain digunakan untuk keperluan riset yang sudah banyak tersedia, juga sebagai mainan/hobi dari yang sederhana hingga yang advamce. Quadcopter ini umumnya dilengkapi dengan autopilot. Pixhawk adalah salah satu autopilot yang sering digunakan. Autopilot ini dapat menggunakan firmware Ardupilot ataupun PX4. Pada umumnya, komunitas menggunakan firmware Ardupilot.Disini akan ditelaah sistem kontrol pada ardupilot, koneksi diagram, dan sistem yang terdapat didalamnya. Pembahasan juga dikorelasikan dengan konsep teorinya. Sehingga dapat memudahkan pembaca untuk mengerti dan memahami cara kerja dari sistem kendali autopilot pada quadcopter. Sebagai kesimpulan, arducopter merupakan sistem autopilot yang cukup kompleks dan berhasil diterapkan di lapangan. Sistem ini meliputi berbagai macam pembacaan sensor dan pengolahan data yang baik. Sehingga sistem ini layak digunakan sebagai autopilot untuk riset dan pengembangan lainnya.

---

ABSTRACTQuadcopter technology development has advanced so fast. Beside the usage in research, quadcopter is also used as toys for kids or hobbyist ranging to the advanced one. Quadcopter usually equipped with an autopilot. Pixhawk is one of the most used autopilot. This Autopilot can use Ardupilot or PX4 firmware. Mostly, community are using Ardupilot firmware. In this project, control system, connection diagram and system in Ardupilot will be examined. The discussion will be corelated with the theory. So then it will be easier for reader to understand how the control system of quadcopter works. As summary, Arducopter is a complex autopilot system and can be applied in the field. This system covers a lot of sensors reading and a good data management. Hence, this system can be used properly as autopilot for research or other purpose. "

"ABSTARCTDewasa ini UAV atau Unmanned Aerial Vechicles telah mengalami perkembangan yang sangat pesat. Hal ini dikarenakan UAV yang telah diaplikasikan dalam berbagai bidang, seperti militer, industry, pendidikan, dll. Pada dasarnya, UAV memiliki berbagai jenis dan yang cukup terkenal adalah multirotor. Dalam penelitian ini, multirotor yang digunakan adalah multirotor yang memiliki empat buah motor atau yang biasa disebut quadrotor. Tantangan terbesar dalam melakukan pengembangan terhadap sistem quadrotor adalah pembuatan algoritma pengendali bagi quadrotor. Untuk mengurangi kemungkinan terjadinya kesalahan dari algoritma pengendali, maka suatu simulasi digunakan untuk mensimulasikan algoritma pengendali. Beberapa simulasi yang biasa digunakan, seperti MATLAB hanya dapat mensimulasikan persamaan matematis dari quadrotor. Sedangkan simulasi yang digunakan harus dapat merepresentasikan dinamika model dari quadrotor, menerapkan hukum fisika, serta memvisualisasikan wahana secara tiga dimensi. Untuk itu penulis menggunakan simulator Gazebo. Lalu perangkat lunak tambahan bernama ROS Robot Operating System digunakan untuk menerapkan persamaan matematis quadrotor serta algoritma pengendali yang digunakan. Dalam penelitian ini, digunakan library MAVROS pada ROS untuk mengakses sensor serta menggerakan actuator quadrotor. Berbagai mekanisme penerbangan yang akan diuji adalah perhitungan kecepatan dan akselerasi maksimum, kendali trayektori, serta pergerakan dengan velocity profile. Berdasarkan pengujian tersebut, Gazebo dan ROS dapat digunakan untuk memodelkan dan mensimulasikan quadrotor dengan baik. Selain itu, didapatinya pula hasil percobaan untuk berbagai mekanisme penerbangan.

---

ABSTARCTNowadays UAV or Unmanned Aerial Vechicles has been progressing very rapidly. This is because the UAV has been applied in various fields, such as military, industry, education, etc. Basically, UAVs have various types and the most famous one is multirotor. In this study, multirotor used has four motors or commonly called quadrotor. The biggest challenge in developing the quadrotor system is the design of a controller algorithm for quadrotor. To reduce the likelihood of error occurring from the control algorithm, a simulation is used to simulate the control algorithm. Some commonly used simulations, such as MATLAB can only simulate the mathematical equations of quadrotor. While the simulation used should be able to represent the dynamics of the model of the quadrotor, apply the laws of physics, and visualize the vehicle in three dimensions. Therefore, author uses Gazebo simulator. Then additional software called ROS Robot Operating System is used to apply quadrotor mathematical equations and control algorithms. In this study, MAVROS package in ROS is used to access the sensor and move the actuator of the quadrotor. The various flight mechanisms to be tested are the calculation of speed and maximum acceleration, control of the trajectory, as well as movement with velocity profile. Based on these tests, Gazebo and ROS can be used to model and simulate quadrotor well. In addition, the proposed method is evaluated through experiments for various flight mechanisms."

"ABSTRAKEvolusi interaksi manusia dengan mesin sudah dimulai sejak beberapa dekade yang lalu. Antarmuka pengguna User Interface, UI manusia dengan mesin selalu berkembang ke arah yang memudahkan penggunanya. Bermula dari Command Line Interfaces atau CLI Antarmuka Perintah Baris , kemudian berkembang ke arah Graphical User Interfaces atau GUI Antarmuka Grafik, gambar yang saat ini lumrah kita gunakan, hingga UI yang akan mudah dikenali oleh pengguna yang awam, yakni Natural User Interfaces atau NUI Antarmuka Natural . Dua jenis NUI yang banyak digunakan adalah gestur tubuh dan suara. Penelitian ini melaporkan pengembangan sistem kendali gerak quadcopter berbasis gestur tubuh dengan menggunakan sensor gerak Kinect. Kinect yang merupakan perangkat dengan kamera dan proyektor inframerah mampu mendeteksi pergerakan tubuh manusia dan menerjemahkannya ke dalam skeleton, yakni titik-titik sendi tubuh yang dihubungkan oleh garis. Sepuluh titik sendi ini kemudian dijadikan parameter dalam algoritma sistem kendali. Kombinasi dua hingga tiga titik sendi digunakan untuk mengendalikan satu gerakan dasar. Gerakan quadcopter yang dirancang meliputi tujuh gerakan dasar serta serangkaian perintah tugas terbang Task Command quadcopter. Masing-masing perintah terbang memiliki sebuah gestur yang diwakili 2-3 titik sendi yang ditetapkan sebagai input perintah gerak. Setiap gestur yang telah ditetapkan memiliki parameter tertentu. Ketika parameter tersebut terpenuhi, maka perintah terbang akan dikirim kepada quadcopter, dan perintah tersebut dianggap sebagai input kendali. Penelitian ini juga melaporkan tingkat keberhasilan masing-masing perintah gerak dasar, yang mana tingkat keberhasilan dari ketujuh gerak dasar tadi bervariasi antara 80,8 hingga 96,0.

---

ABSTRAKHuman Machine interaction evolution has started a few decades ago. Human Machine user interface has been developed to be an easy tool to use by the user. Begins from Command Line Interface CLI to Graphical User Interface or GUI, which is very common to use and latest, the User Interface which will be easily recognizable for common user called Natural User Interface NUI . The two most widely used types of NUIs are body gesture and sound. This research reports a developed system of Quadcopter control system based on body gesture using Kinect motion sensor. Kinect is a device with camera and infra red projector that can detect human body movement and translate it to skeleton, i.e. joint points of the body connected by lines. This ten joint points become parameter in control system algorithm. Combination of two or three is used to controlling one basic movement. The designed Quadcopter movement consists of 7 basic movement and series of task commands of Quadcopter. Each flying command has a specified gesture represented by two or three joint point which set as an input of a command movement. Each gesture that has been set has specified parameter. When it fulfilled, the a flying command will be sent to the Quadcopter, and that command is considered as control input. This study also reports success rates of each basic movement, which from the seven basic movement is varied from 80,8 until 96,0 . "

"Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan teknologi pesawat Tanpa Awak untuk kepentingan pertanian dalam mewujudkan ketahanan pangan Indonesia. Salah satu permasalahan utama pertanian di Indonesia adalah tingginya biaya pertanian khususnya penggunaaan bahan kimia, pupuk hingga ke tenaga kerja. Selama ini petani menghabiskan sumber daya seperti pupuk untuk ke semua tanaman tanpa porsi yang dibutuhkan, pemakaian tenaga kerja yang relatif besar untuk proses penyemprotan hama area yang luas. Sehingga harus diupayakan rekayasa yang mampu melakukan kegiatan pemupukan dan penyemprotan hama secara cepat, efisien, dan akurat. Metode yang akan digunakan untuk permasalahan tersebut adalah membuat sebuah prototipe sistem penyemprotan hama dengan menggunakan media cair pada platform Unmanned Aerial Vehicle (UAV) dengan basis quadcopter. Tahapan dalam penelitian ini meliputi: desk assessment, pembuatan design requirement objective, pembuatan konsepsual dan rancangan dasar serta pembuatan riil prototipe UAV. Sedangkan untuk mengetahui unjuk kerja hasil penyemprotan dilakukan uji stabilitas terbang dan performa penyemprotan hama. Hasil pengujian menunjukkan bahwa prototipe platform UAV yang menggunakan media cair 0,5 liter, mampu melakukan penyemprotan ara seluas 2 m2 dengan waktu terbang 10 menit pada ketinggian 70 cm dari tanah. Hasil pengujian ini nantinya akan dikembangkan lebih lanjut untuk dibuat platform yang lebih besar dimensinya serta kemampuan angkutnya."

"Pelacakan target yang dilakukan pada quadcopter membutuhkan sensor untuk mendeteksi keberadaan target. Pada ketinggian yang tepat, kamera dapat mengambil banyak informasi mengenai lingkungan. Informasi-informasi yang didapatkan membuat kamera menjadi sensor yang baik dalam pelacakan menggunakan quadcopter. Target pada lingkungan mungkin memiliki ukuran dan orientasi berubah-ubah, maka pengolahan citra yang dapat mengatasi masalah ukuran dan orientasi objek menjadi solusinya. SURF dan CAMShift adalah metode pengolahan citra yang digunakan untuk mendeteksi target dan melacak target tanpa terpengaruh ukuran dan orientasi objek. Keluaran dari pengolahan citra menjadi input bagi pergerakan quadcopter. Pengendali Pergerakan quadcopter dapat dilihat dengan simulasi dalam Gazebo.

---

Target tracking used on quadcopter need sensor to detect the existence of target. At the right height, camera can take a lot of information about the surrounding environment. The information obtained make camera a good sensor in tracking using quadcopter. Target in the surrounding environment may have various size and orientation, that makes image processing with ability to overcome the size and orientation problem the solution. SURF and CAMShift are image processing method used to detect and track target without affected by object size and orientation. Output of image processing become input of movement control of quadcopter. Movement of quadcopter can be seen with simulation in Gazebo."

"Nowadays, there are many robotic applications being developed to do tasks autonomously without any interactions or commands from human. Therefore, developing a system which enables a robot to do surveillance such as detection and tracking of a moving object will lead us to more advanced tasks carried out by robots in the future. AR.Drone is a flying robot platform that is able to take role as UAV (Unmanned Aerial Vehicle). Usage of computer vision algorithm such as Hough Transform makes it possible for such system to be implemented on AR.Drone. In this research, the developed algorithm is able to detect and track an object with certain shape and color. Then the algorithm is successfully implemented on AR.Drone quadcopter for detection and tracking.Saat ini, ada banyak aplikasi robot yang telah dikembangkan untuk melakukan suatu tugas secara autonomous tanpa interaksi atau menerima perintah dari manusia. Oleh karena itu, mengembangkan sistem yang memungkinkan robot untuk melakukan tugas pengawasan seperti deteksi dan tracking terhadap suatu objek yang bergerak akan memungkinkan kita untuk mengimplementasikan tugas-tugas yang lebih canggih pada robot di masa mendatang. AR.Drone adalah salah satu platform robot terbang yang dapat berperan sebagai UAV (Unmanned Aerial Vehicle). Penggunaan algoritma com-puter vision seperti Hough Transform memungkinkan sistem semacam itu dapat terimplementasi pada AR.Drone. Pada penelitian ini, algoritma yang diterapkan mampu melakukan deteksi dan tracking ter-hadap suatu objek berdasarkan bentuk dan warna tertentu. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini me-nunjukkan sistem deteksi dan tracking objek secara autonomous dapat diimplementasikan pada quad-copter AR.Drone."

"Quadcopter merupakan wahana terbang yang memiliki 4 rotor bersifat underactuated. Sifat quadcopter yang merupakan sistem yang kompleks akibat coupling antar variabelnya menjadikan desain pengendali yang cukup rumit. Diperlukan adanya pengendali yang mudah untuk dapat diaplikasikan pada quadcopter. Untuk melakukan percobaan pengaplikasian pengendali pada quadcopter, sistem pengendali tersebut harus dilakukan percobaan pada simulasi untuk mengetahui hasilnya. Oleh karena itu, peneliti mengusulkan pengendalian DIC yang berbasis deep neural networks (DNN) dan long-short term memory (LSTM) diujikan pada simulator sebelum akhirnya pada quadcopter asli. LSTM digunakan memiliki arsitektur pendukung untuk data sekuensial sebagaimana pergerakan trajektori. Sistem kendali dengan LSTM ini dihasilkan galat MSE yang lebih rendah dibanding DNN. Kinerja LSTM lebih baik dibandingkan dengan DNN. Selain itu, terdapat beberapa faktor – faktor terjadi peningkatan galat ketika diintegrasikan pada simulator Gazebo untuk bahan evaluasi terhadap pengendali berbasis yang sama diaplikasikan pada quadcopter aslinya.

---

Quadcopter is a flying vehicle that has 4 rotors that are underactuated. The nature of the quadcopter which is a complex system due to the coupling between the variables makes the controller design quite complicated. An easy controller is needed to be applied to the quadcopter. In order to experiment with the application of the controller on the quadcopter, the control system must be experimented with in a simulation to find out the results. Therefore, the researcher proposes that DIC control based on Deep Neural Network and Long-Short Term Memory be tested on a simulator before finally on a real quadcopter. LSTM is used to have a supporting architecture for sequential data as well as trajectory movement. The controller with this LSTM produces a lower MSE error than DNN. LSTM performance is better compared to DNN. In addition, there are several factors that increase the error when integrated into the simulator for evaluation of the same based controller applied to the original quadcopter."

"Kemajuan teknologi mengiringi kemajuan Pesawat Tanpa Awak yang membuat peneliti terus mengembangkannya. Quadcopter merupakan Pesawat Tanpa Awak yang saat ini telah banyak digunakan untuk berbagai tujuan. Bentuknya yang ringkas serta beratnya yang ringan dengan empat buah baling-baling motor membuat quadcopter memiliki keunggulan dalam kemampuan dalam melakukan maneuver di udara. Tujuan dari penelitian skripsi ini adalah diajukannya sebuah ide menciptakam pengendali Jaringan Saraf Kendali Inverse Langsung NN ndash;DIC ndash; Neural Network Direct Inverse Control dengan algoritma Elman Recurrent untuk quadcopter, dan membandingkannya dengan pengendali berbasis algoritma Back Propagation Neural Network biasa. Dalam skripsi ini dikemukakan hasil simulasi dari identifikasi quadcopter dengan memodelkan secara black box, serta hasil dari dua jenis pengendali Inverse untuk quadcopter yaitu Elman Recurrent Neural Network Direct Inverse Control dan Back Propagation Neural Network Direct Inverse Control.

---

Technological advances accompany the progress of Unmanned Aircraft that keeps researchers on the rise. Quadcopter is an Unmanned Aircraft that is now widely used for various purposes. Its compact shape and light weight with four motor propellers make the quadcopter has an advantage in the ability to maneuver in the air. The purpose of this thesis research is to propose an idea to create a controller of the Direct Inverse Control Neural Network NN ndash DIC with Elman Recurrent algorithm for quadcopter, and compare it with an ordinary Back Propagation Neural Netwok algorithm. In this thesis, the shown simulation results are those of quadcopter plant based on black box modeling identification, and the result of two types of Inverse controllers for quadcopter, Elman Recurrent Neural Netwok Direct Inverse Control and Back Propagation Neural Network Direct Inverse Control."