Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Autonomous mobile robot telah banyak diimplementasikan di hampir semua sektor kehidupan ma-nusia, termasuk di sektor penyediaan keselamatan yang juga membutuhkan kontribusi dari autono-mous mobile robot ini. Sebagai contoh, robot pemadam kebakaran yang juga menjadi fokus utama pembahasan pada artikel ini. Sebagai robot autonomous, robot pemadam kebakaran memerlukan ke-mampuan navigasi yang baik untuk dapat melakukan tugas yang diberikan dalam kurun waktu se-singkat mungkin. Algoritma wall-following merupakan salah satu algoritma navigasi yang mampu menyederhanakan permasalahan navigasi ini. Sebagai kontribusi, kami mengajukan dua metode kombinasi yang dapat meningkatkan kemampuan algoritma wall-following yang sudah ada. Dengan membandingkan algoritma wall-following hasil kombinasi dengan algoritma asalnya, didapat hasil yang menunjukkan metode alternatif mana yang memiliki dampak lebih besar pada peningkatan kemampuan navigasi robot. Tujuan eksperimen ini ialah melihat metode manakah yang lebih efektif untuk dikombinasikan dengan algoritma wall-following. ......Autonomous mobile robot has been used in almost all sectors in human world, such as in human safety where these kinds of robots pay a lot of contributions. One example of these safety autonomous mobile robots is the fire-fighting robots, which is our main focus in this article. As an autonomous robot, fire-fighting robot needs a robust navigation ability to execute a given task in the shortest time interval. Wall-following algorithm is one of several navigating algorithm that simplifies this autono-mous navigation problem. As a contribution, we propose two combinations of method that can be used to make the existing wall-following algorithm more robust. This is done by comparing the com-bined wall-following algorithms with the original. By doing so, we could determine which alternative has more impact on the robot?s navigation robustness. Our goal is to see which method is more effect-tive when combined with the wall-following algorithm.

Abstrak :
ABSTRACT
Berkembangnya teknologi sensor memungkinkan untuk melakukan implementasi teknologi baru dan mengujinya untuk keperluan penelitian. Salah satu sensor yang penting digunakan pada robot yang bergerak secara otonomus adalah sensor untuk mendeteksi jarak. Sensor jarak yang dimanfaatkan dalam penelitian ini adalah RP Lidar, sensor laser scanner yang diletakkan pada robot untuk membantu menjelajahi ruangan. Dengan metode wall-following sederhana, kemampuan sensor laser scanner ini diujicoba untuk membantu robot melakukan navigasi. Hasilnya robot berhasil melakukan navigasi dalam ruang terstruktur dengan hanya memanfaatkan data pembacaan RP Lidar.

---

ABSTRACT
The development of sensor technology makes it possible to implement new technologies and test them for research purposes. One of the important sensors used in autonomous moving robots is the distance sensitive sensor. The distance sensor utilized in this research is laser scanner sensor named RP Lidar that is placed on the robot to help the robot explore the room autonomously. With a simple wall following method, the laser sensor scanner is tested to help the robot navigate within the room. The result shows robots successfully navigate in a structured space by simply utilizing RP Lidar rsquo s data readings.

Abstrak :
Behavior-based control architecture has been broadly recognized due to their compentence in mobile robot development. Fuzzy logic system characteristics are appropriate to address the behavior design problems. Nevertheless, there are problems encountered when setting fuzzy variables manually. Consequently, most of the efforts in the field, produce certain works for the study of fuzzy systems with added learning abilities. This paper presents the improvement of fuzzy behavior-based control architecture using Particle Swarm Optimization (PSO). A wall-following behaviors used on Particle Swarm Fuzzy Controller (PSFC) are developed using the modified PSO with two stages of the PSFC process. Several simulations have been accomplished to analyze the algorithm. The promising performance have proved that the proposed control architecture for mobile robot has better capability to accomplish useful task in real office-like environment.

Arsitektur pengendali robot berbasis perilaku telah secara efektif menunjukkan kompetensinya dalam pengembangan teknologi robot bergerak. Karakteristik sistem logika fuzzy adalah salah satu solusi yang dapat diandalkan untuk menyelesaikan beberapa problem pada perancangan perilaku robot. Akan tetapi, terdapat kesulitan untuk dapat menala parameter fuzzy secara manual. Oleh karena itu beberapa studi dilakukan untuk mengintroduksi kemampauan pembelajaran pada sistem logika fuzzy. Tulisan ini membahas pengembangan arsitektur pengendali robot berbasis perilaku dengan memanfaatkan Particle Swarm Optimization (PSO). Perilaku robot mengikuti dinding berbasiskan Particle Swarm Fuzzy Controller (PSFC) dibangun menggunakan PSO yang telah dimodifikasi dengan dua tahap proses PSFC. Beberapa pengujian telah dilakukan untuk menganalisa performansi algoritma tersebut. Hasil pengujian menunjukkan bahwa perancangan tersebut memiliki performansi yang menjanjikan bahwa robot dapat menyelesaikan tugasnya dengan baik pada suatu lingkungan tertentu.