Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Perkembangan 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.

---

ABSTRACT
Quadcopter 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.

Abstrak :
ABSTRAK
Navigasi otomatis pada drone sedang banyak dikembangkan dari berbagai macam jenis drone dan fungsi otomasinya. Drone yang digunakan pada skripsi ini berupa pesawat dengan empat buah baling-baling atau quadcopter. Skripsi ini membahas tentang sistem otomasi drone dengan menggunakan metode image processing. Tahapan yang pertama pada metode ini adalah feature detection untuk membaca tepi-tepi atau ujung dari suatu benda berdasarkan metode Shi-Tomasi. Data yang didapatk akan diolah pada tahapan optical flow. Tahapan ini dilakukan untuk menentukan jarak atau keberadaan suatu benda yang didasari oleh metode Lucas-Kanade. Namun karena sifatnya yang otomatis, drone tidak dapat terhindar dari kecelakaan jika terjadi kesalahan pembacaan hasil gambar. Untuk mengurangi kesalahan pembacaan, penulis menambahkan sistem sensor ultrasonik. Dengan pembacaan pada jarak tertentu sensor akan membantu pembacaan rintangan yang berada pada lintasan. Pengolahan citra sistem otomasi drone akan diuji coba dengan software OpenCV dan Microsoft Visual Studio. Selanjutnya akan diunduh pada Robot Operating System ROS pada drone. Visual feedback control berbasis pengendali PID digunakan sebagai kendali pengerak drone. Drone yang digunakan pada skripsi ini berupa pesawat dengan empat buah baling-baling atau quadcopter. Disini akan dibahas bagaimana cara kerja antara sensor kamera dan sensor ultrasonik bekerja terintegrasi secara bersamaan agar drone dapat menghindari rintangan secara otomatis.

---

ABSTRACT
Automatic navigation on the drone is being developed on these days, from a wide variety of types of drones and its automatic functions. Drones used in this study is an aircraft with four propellers or quadcopter. This research discusses the drone automation system using image processing methods. The first stages in this method is the feature detection to read the edges or corner of an object based on the Shi Tomasi method. Then the data will be processed on the of optical flow phases. This stage will determine the distance or the presence of an object based on the Lucas Kanade method. Furthermore, the object distance is close and there on the track drones will be grouped and considered as obstacles using grouping stage based on the method of K means. But because it is automatic, drones can rsquo t avoid an accident if an error occurs reading the images. To reduce reading errors, the author adds ultrasonic sensor system. With a reading at a certain distance, sensor helps readings obstacles that are on the track. Drone image processing automation system will be tested with OpenCV software and Microsoft Visual Studio. Next the program will be downloaded on the Robot Operating System ROS on the drone. Visual feedback control based PID controllers are used as a control of drones movement. This paper will be discussed how to work the camera sensor and ultrasonic sensor working together so that the drones can avoid obstacles automatically.

Abstrak :
ABSTRAK Quadcopters adalah UAV, yang merupakan Kendaraan Udara Tak Berawak, yang diangkat dan didorong oleh empat baling-baling. Ini menyimpulkan bahwa quadcopter dikendalikan dari jarak jauh oleh pengguna atau pilot. Quadcopter bukan pesawat bersayap tetap, yang digolongkan sebagai rotorcrafts, karena diangkat dan didorong oleh empat bilah rotor yang memutar tiang. Menurut Divya Joshi (2017), memperluas efektivitas dan efisiensi kerja, mengurangi beban kerja dan biaya pembuatan, meningkatkan akurasi, memperbaiki administrasi dan hubungan klien, dan memperbaiki masalah keamanan dalam skala besar adalah beberapa penggunaan terbaik yang ditawarkan bisnis quadcopters secara global. Menggunakan teknologi miring-rotor pada quadcopter dianggap sebagai desain baru untuk meningkatkan kapasitas yang tak ternilai untuk mempertahankan pusat tubuh quadcopter dalam posisi yang rata, bebas dari pergerakan dan kecepatan kapal udara, seperti penyempurnaan yang dihasilkan dari tambahan dari memiringkan pengembangan dalam dua baling-baling yang berlawanan dalam dua cara, selain rotasi baling-baling (Fernandes, 2011). Quadcopters miring-rotor memiliki beberapa bentuk dan bahan yang dapat digunakan pada proyek ini. Bentuk paling umum di quadcopters adalah X-shaped. Namun, itu juga dapat dibuat dalam model berbentuk H dan Plus.

---

ABSTRACT Quadcopters are UAV, which is Unmanned Aerial Vehicle, that is lifted and impelled by four propellers. This means that the quadcopter is controlled remotely by a user or a pilot. Quadcopter is not a fixed-wing aircraft, which is classified as rotorcrafts, because it is lifted and propelled by the four rotor blades turning around a mast. According to Divya Joshi (2017), expanding work effectiveness and efficiency, diminishing workload and creation costs, enhancing accuracy, refining administration and client relations, and fixing security issues on an immense scale are a few of the best uses quadcopters offer businesses globally. Using tilting-rotor technology on a quadcopter is considered as a new design to improve the invaluable capacity to maintain the centre of the quadcopters body in a levelled position, free from the air ships movement and speed, such as refinement resulting from the adjunct of a tilting development in two opposed propellers in two ways, other than the propellers rotation (Fernandes, 2011). Tilting-rotor quadcopters have several shapes and materials that could be used on this project. The most common shape in quadcopters is the X-shaped. However, it can also be created in the H-shaped and the Plus-shaped models.

Abstrak :
ABSTRAK
Quadcopter merupakan wahana dengan model matematik yang sangat komplek. Konfigurasi quadotor ada konfigurasi plus dan konfigurasi silang X . Konfigurasi Silang X lebih banyak diaplikasikan karena kemudahan pada saat memasang payload. Pengoperasian Quadcopter di dalam ruangan tidak bisa menggunakan GPS untuk estimasi posisi sehingga perlu sensor lain, penggunaan kamera optik di luar wahana bisa dilakukan tetapi perlu komputasi yang berat. Sehingga penggunaan sensor akselerometer dan optical flow sensor dipilih untuk estimasi posisi quadcopter karena terpasang onboard dan harganya murah low-cost . Pada penelitian ini akan dilakukan desain kendali penjejakan trayektori untuk quadcopter konfigurasi Silang X dengan sensor akselerometer dan optical flow sensor untuk estimasi posisi dalam ruangan tertutup. Kendali yang dipilih yaitu Proporsional dengan umpan balik posisi dan PID untuk kecepatan. Desain kendali dilakukan dengan simulasi dan diimplementasikan dengan quadcopter secara riil dengan prosesor kendali penjejakan menggunakan Pixhawk sebagai prosesor kendali attitiude dan prosesor Raspberry Pi untuk kendali trayektori. Dari hasil simulasi, penjejakan trayektori quadcopter mampu mengikuti trayektori berupa garis linier, bentuk kotak dan pola U dengan waktu tunda sekitar 1 detik dengan nilai PID untuk translasi arah X dan Y yang sama yaitu NavX=1 , NavY = 1 Kp= 0.9, Ki= 0.08 dan Kd = 0.001. Dari hasil implementasi riil Quadcopter mampu mengikuti trayektori linier, bentuk kotak dan pola U dengan waktu tunda sekitar 1 detik dengan nilai NavX =1, NavY = 1, Kp = 0.9, Ki = 0.08 dan Kd = 0.001. Dari hasil ini dapat diketahui penjejakan trayektori dapat di implementasikan pada Quadcopter diruangan tertutup.

---

ABSTRACT
Quadcopter is a vehicle with a very complex mathematical model. The quadotor has plus and cross configuration X . Cross Configuration X will provide convenience for install the payload. GPS can not be used to estimate the position in an enclosed, optical cameras can estimate the position but need heavy computing. So the use of accelerometer and optical flow sensors are chosen to estimate the quadcopter position because it is installed onboard and low cost. In this research, will be designed trajectory tracking controls for cross configuration X quadcopter with accelerometer and optical flow sensor for indoor position estimation. The selected control is Proportional for position and PID for speed control. The control design is performed by simulation and implemented on a real quadcopter. Pixhawk Processors used for attitiude control and Raspberry Pi processors used for trajectory control. The simulation results show that the trajectory tracking able to directing the quadcopter to follow Line trajectory, Square trajectory, Circle trajectory and U shape trajectory with delay time 1 second. The PID parameters for this tracking Kp 0.9, Ki 0.08, Kd 0.. In the implementation, the trayektory tracking is able to directing the quadcopter to follow Line trajectory, Square trajectory, Circle trajectory and U Shape trajectory. This delay time for real implementation is 1 second. The PID parameters is Kp 0.9, Ki 0.1, Kd 0.01. From the result, the controls able to implemented for quadcopter in the indoor.

Abstrak :


ABSTRAK
Evolusi 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.

---

ABSTRAK
Human 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 .

Abstrak :
Quadcopter berukuran kecil dan inersia drone yang rendah memungkinkan penggunaan sistem kontrol penerbangan sederhana, dengan kepraktisan Quadcopter diharapkan dapat dipergunakan untuk penanganan bencana sehingga dapat meningkatkan ketahanan wilayah. Quadcopter yang dikeluarkan oleh perusahaan tidak dapat diubah-ubah. penelitian ini dengan merakit quadcopter sendiri dan melakukan perubahan pada pitch propeller untuk mengetahui pengaruh thrust dan thrust motor pada quadcopter tipe x. Dari hasil penelitian dan perhitungan yang dilakukan, thrust yang dihasilkan dengan sudut puntir (pitch) 50o lebih besar dibandingkan dengan sudut puntir (pitch) 43o pada setiap pergerakannya sehingga semakin besar sudut puntir (pitch), maka semakin besar pula thrust yang dihasilkan oleh propeller tersebut. Voltage yang masuk pada setiap motor akan berbeda tergantung pada pergerakannya. Jadi, semakin besar voltage yang masuk pada motor brushless maka semakin tinggi putaran motornya sehingga thrust yang dihasilkan juga semakin besar.

Abstrak :
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. 

Abstrak :
Bencana merupakan hal yang mengancam nyawa manusia dan seringkali memakan korban. Ketika terjadi bencana, SAR dengan sigap mencari, menolong korban, dan memetakan lingkungan dengan cepat. Namun pada waktu-waktu tersebut merupakan saat yang berbahaya untuk mencari korban dan rawan bertambahnya korban. Quadcopter diaplikasikan untuk membantu mencari korban bencana. Pada Quadcopter disematkan sebuah kamera untuk mencari korban. Selama proses pencarian kamera akan mengambil gambar dan mendeteksi korban. Deteksi objek SSD dengan beberapa modifikasi digunakan untuk mendeteksi korban yaitu objek manusia. SSD modifikasi memiliki kemampuan waktu deteksi sebesar 214.37 ms dan tingkat presisi 99.7%. Selanjutnya, quadcopter akan mendekati objek yang terdeteksi. Pengendalian quadcopter untuk mendekati objek menggunakan Proportional Integral Derivative. Selama proses sistem merekam sensor IMU dan GPS pada quadcopter untuk mendapatkan lintasan quadcopter. ......Disaster is jeopardize for human being and oftentimes cost a risk of human life. After a disaster happened, SAR would be deployed to search victim, help them, and mapping disaster’s area quickly. However, after a disaster happened is a dangerous time to find the victim and prone to more risk of human life. Quadcopter used to help find the victim. The quadcopter is attached a camera to detect the victim. During the finding process, camera will capture an image detect of victim. SSD object detection is used to detect human object with a modification to yield more detection accuracy. Modified SSD have detection time performance 214.37 ms and precision 99.7%. Then quadcopter approach to the detected object. The quadcopter approaching process to object by Proportional-Integral-Derivative (PID). During this process, IMU Sensor and GPS of quadcopter are recorded to be processed and gathered the quadcopter trajectory.

Abstrak :
ABSTRAK
Penelitian ini melaporkan tingkat keberhasilan dari sistem speech recognition yang diimplementasikan ke dalam quadcopter sebagai kendali geraknya. Pada sistem speech recognition digunakan metode mel frequency cepstral coefficient MFCC sebagai feature extraction yang kemudian akan di-training menggunakan metode recursive neural network RNN . Metode MFCC sendiri merupakan salah satu metode feature extraction yang paling banyak digunakan untuk speech recognition. Metode tersebut memiliki tingkat keberhasilan yang cukup besar sekitar 80 - 95 . Pada penelitian ini akan digunakan database yang sudah ada dan database yang baru. Database yang sudah ada akan digunakan sebagai media pengukur tingkat keberhasilan metode RNN. Database yang baru akan dibuat menggunakan bahasa indonesia dan kemudian dibandingkan tingkat keberhasilannya dengan hasil dari database yang sudah ada. Suara yang masuk dari microphone akan diolah pada laptop yang telah memiliki modul DSP dengan metode MFCC untuk mendapatkan nilai karakteristiknya. Nilai karakteristik tersebut kemudian akan di-training menggunakan RNN yang hasilnya berupa perintah. Perintah tersebut akan menjadi input kendali bagi single board computer SBC yang hasilnya berupa pergerakan quadcopter.

---

ABSTRACT
This research reports a success rate of speech recognition systems that are implemented into quadcopter as motion control. Speech recognition system is using mel frequency cepstral coefficient method MFCC as feature extraction that will be trained using recursive neural network method RNN . MFCC method is one of the feature extraction method that most used for speech recognition. This method has a success rates about 80 95 . This research will use the existing database and the new database. Existing database will be used for measure the success rate of RNN method. The new database will be created using Indonesian language and then the success rate will be compared with results from an existing database. Sound input from the microphone will be processed on a laptop that has a DSP module with MFCC method to get the characteristic values. The characteristic values then will be trained using the RNN which result is command. The command will become a control input to the single board computer SBC which result is the movement of quadcopter.