Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasi dan menganalisis sistem Smart wheeled robot dengan menggunakan Smartphone Android dan Modul IOIO yang dapat mengutilisasi sensor dan aktuator eksternal dari robot. Sistem Smart wheeled robot yang dirancang menggunakan kumpulan algoritma umum untuk wheeled mobile robot, algoritma remote control dan algoritma human interaction untuk memenuhi fungsi yang dibutuhkan berdasarkan system requirement dari berbagai referensi dan tukar wawasan. Smartphone Android dijadikan pusat kontrol robot yang mengendalikan fungsi bernavigasi, melakukan penghindaran tabrakan, serta menjalankan fungsi-fungsi lainnya yang berakar dari fasilitas smartphone Android. Robot beroda ini akan dapat bergerak sesuai dengan program navigasi yang diimplementasikan padanya dengan menggunakan sifat modularitas dan Object Oriented Programming. Implementasi tersebut dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Java yang telah dikhususkan untuk Android. Hal tersebut dapat mempermudah pembuatan dan maintenance dari aplikasi. Dari penelitian ini, didapatkan data bahwa animo responden sangat tinggi terhadap teknologi yang dikembangkan dengan pendapat setuju sistem yang diteliti menarik hingga 96%, kebermanfaatan sistem 77%, dan 53% berminat untuk hasil akhir penelitian yang dikomersialisasi dari 30 responden beta tester. Dari segi beban aplikasi, kebutuhan CPU Smartphone berkisar antara 16-75%, dan 4.96-8.47% dari 826 MB RAM untuk platform ujicoba yang digunakan. Hal tersebut memungkinkan aplikasi untuk dikembangkan lagi untuk lebih memfungsikan kemampuan smartphone dan diimplementasikan kedalam sistem yang lebih aplikatif seperti Smart system dan autonomous car.

---

This research has purpose to implement and analyze a Smart wheeled robot System using Android Smartphone and IOIO Module to utilize robot?s external sensors and actuators. Smart wheeled robot system designed with a set basic algorithm for Wheeled Robot, Remote Control algorithm, and Human Interaction aglorithm to fullfil functions based on System Requirement gathered from references and insight from other roboticist. Android smartphone is used as main control unit to control navigation, collision avoidance and other functions which roots from Android smartphone?s facility. This robot can move according to the navigation module implemented on the program using object oriented programming based on JAVA. This usage can simplify the implementation and maintenance of the application. From 30 of the beta tester, the respondent seems really excited and interested with the proven concept with 96% agree the concept is interesting, 77% agree the system will be useful, 53% personally interested with research?s final product and its commercialization. From the performance side, the smartphone?s CPU usage is ranging between 16-75% and 4.96-8.47% from the 826MB RAM available for the system in the testing platform. This robot can be used as testing platform of many algorithms and systems development such as smart and autonomous car."

"Penelitian ini menguraikan upaya pengembangan sistem Real-Time Safety Driving Assistance dengan menggunakan smartphone Android. Sistem ini ditujukan untuk kendaraan beroda empat untuk dapat memberikan feedback berdasarkan perilaku pengendara secara real time. Feedback yang akan dikeluarkan bertujuan untuk mengingatkan pengemudi jika melakukan pelanggaran, memperbaiki perilaku berkendara yang buruk, dan memberikan pelajaran untuk pengemudi yang belum mahir mengemudi. Sebagai salah satu pengaplikasian dari Telematics 3.0, aplikasi ini dapat digunakan sebagai bagian dari ADAS (Advanced Driving Assistance System) kategori keamanan mengemudi. Sistem Real-Time Safety Driving Assistance yang dikembangkan menggunakan kumpulan algoritma pemrosesan data yang didapat dari sensor-sensor yang dimiliki smartphone dan disinkronisasi dengan data sensor kendaraan yang didapatkan dari OBD-II Bluetooth Dongle. Pada tulisan ini akan dibahas mengenai requirement dari aplikasi yang dibutuhkan, rancangan aplikasi yang dapat memenuhi requirement, implementasi dari rancangan sistem, dan analisis semua sensor dan algoritma pemrosesannya. Dari hasil penelitian ini, data rate OBDSIM (Simulator OBD-II) secara signifikan lebih cepat daripada data rate OBD-II dengan dongle murah di pasaran berdasarkan waktu koneksi awal hingga proses komunikasi data setelahnya dengan perbedaan hingga 30 kali lipat lebih lama untuk uji penerimaan data OBD kendaraan. Dengan rata-rata sampling rate data OBD dan pemrosesannya hingga berbentuk nilai desimal bernilai 5.19Hz, terdapat beberapa masalah pada algoritma yang sangat time-sensitive karena pemrosesan algoritma disinkronisasikan dengan masukan data OBD. Walau begitu, reliabilitas dari segi komunikasi Bluetooth maupun aplikasi sangat tinggi dengan tingkat error dibawah 10 persen selama penggunaan. Reverse geocoding, shaky movement analysis, dan sharp turn analysis adalah algoritma yang dinilai masih kurang akurat, namun secara umum akurasi feedback yang diberikan kepada pengguna akurat dan real-time processing dilakukan dengan cepat sehingga aplikasi dapat memastikan fungsinya sebagai pemberi feedback secara real-time selama mengemudi dapat berjalan dengan baik.

---

This research outline an effort to develop a Real-Time Safety Driving Assistance system using android smartphone. This system is developed to be used on 4-wheeled vehicle to give real-time feedback based on driver’s activity. The feedback output aim to warn driver if they did a mistake, help fix driver’s bad driving behavior, and teach driver whom not experienced yet. As one of the application of Telematics 3.0, this application can be used as parts of ADAS (Advanced Driving Assistance System) in safety driving category. The developed Real-Time Safety Driving Assistance system consists of various data processing algorithms which get the input from smartphone’s sensor and vehicle’s sensor sent by OBD-II Bluetooth Dongle. This paper will describe the application’s system requirement, design, implementation, and analysis of its sensors and processing algorithms.

From the research, it is known that data rate of OBDSIM (OBD-II Simulator) significantly faster than vehicle’s OBD-II with Bluetooth dongle in the market based on initial startup connection and the data communication process after with the difference up to 30 times longer time needed by vehicle’s test. With average sampling rate from OBD to usable values in application has value of 5.19Hz, there are some problem with time-sensitive algorithms because all of the algorithms processing rate synchronized with received OBD Data’s timings. However, the reliability of Bluetooth communication and the application itself is high with error rate below 10 percent during the tests. Reverse geocoding, shaky movement analysis, and sharp turn analysis are the algorithm which proven not accurate enough for the expected resulr, but in general the feedback given to driver is accurate and the real-time processing done in very fast manner so the application can provide its main function as real-time feedback system while driving."