Fransisco, Amelio Eric (2019) Sistem Kendali Navigasi Robot Beroda Dengan Gestur Tangan Menggunakan Metode Kalman Filter. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Seiring dengan pemanfaatan robot beroda yang semakin meningkat, pengunanya dihadapkan dengan masalah terkait sistem kendali navigasi. Umumnya sistem kendali navigasi robot dikendalikan meggunakan remot kontrol atau joystick dengan media kabel. Oleh karena itu, dalam penelitian ini kendali navigasi robot beroda telah dikembangkan dengan menggunakan perintah manusia secara langsung, salah satunya dengan menggunakan gestur tangan. Perangkat gestur tangan dikembangkan dengan memanfaatkan sebuah sensor inertial measurement unit (IMU) sebagai pengukur kecepatan,orientasi dan gaya gravitasi menggunakan kombinasi accelerometer dan gyroscope. Sensor IMU mampu mendeteksi segala bentuk gerakan yang dihasilkan. Namun, hasil pengukurannya seringkali tidak akurat. Algoritma penyaringan Kalman filter merupakan pendekatan ideal untuk mengoptimalkan estimasi ketidakakuratan sinyal yang dihasilkan oleh sensor. Hasil pengujian menunjukkan penentuan variabel Q_angle = 0.001, Q_bias = 0.003 dan Nilai R_measure = 0.03 dengan metode try and error sangat efektif dalam meminimalisir akibat yang ditimbulkan dari noise. Hasil pengujian complementary filter juga menunjukkan bahwa nilai konstanta yang tepat untuk digunakan pada sistem adalah 0.93. Selanjutnya nilai yang telah akurat tersebut dikirimkan melalui modul komunikasi menuju perangkat robot beroda untuk mengendalikan navigasi. Berdasarkan pengujian gestur tangan dan navigasi robot beroda mampu bergerak sesuai dengan gestur tangan manusia. Kendali kecepatan robot beroda juga dapat diatur berdasarkan sudut pitch dan roll gestur tangan sebesar 90 derajat. Pengujian delay sistem dan response time kendali juga diuji untuk mengetahui tingkat ketanggapan sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa delay saat sistem dinyalakan sebesar 1.91 detik dan response time yang dibutuhkan perangkat kendali untuk mengendalikan robot beroda adalah sebesar 0.044 detik.
English Abstract
Along with the increasing use of wheeled robots, users are faced with problems related to the navigation control system. Generally the robot navigation control system is controlled using remote control or joystick with cable media. Therefore, in this study wheeled robot navigation controls have been developed using direct human commands, one of which is by using hand gestures. Hand gesture devices were developed using an inertial measurement unit (IMU) sensor as a measure of speed, orientation and gravitational force using a combination of accelerometer and gyroscope. The IMU sensor is capable of detecting all forms of movement produced. However, the measurement results are often inaccurate. The Kalman filter filtering algorithm is the ideal approach to optimize the estimation of the inaccuracy of signals produced by sensors. The test results show the determination of the variable Q_angle = 0.001, Q_bias = 0.003 and the value of R_measure = 0.03 with the try and error method which is very effective in minimizing the effects of noise. The results of the complementary filter test also indicate that the right constant value for use on the system is 0.93. Furthermore, the accurate value is sent through the communication module to the wheeled robot device to control navigation. Based on hand gesture testing and navigation the wheeled robot is able to move according to the gesture of the human hand. Control of wheeled robot speed can also be adjusted based on the pitch angle and hand gesture roll of 90 degrees. System delay testing and response time control were also tested to determine the level of system responsiveness. The test results show that the delay when the system is turned on is 1,91 seconds and the response time needed by the control device to control the wheeled robot is 0.044 seconds.
Other obstract
-
Item Type: | Thesis (Sarjana) |
---|---|
Identification Number: | SKR/FILKOM/2019/639/051907810 |
Uncontrolled Keywords: | navigasi, robot beroda, gestur tangan, accelerometer, gyroscope, kalman filter, |
Subjects: | 600 Technology (Applied sciences) > 629 Other branches of engineering > 629.8 Automatic control engineering > 629.89 Computer control > 629.892 Robots |
Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
Date Deposited: | 29 Oct 2019 02:48 |
Last Modified: | 09 Mar 2022 03:04 |
URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/174066 |
Preview |
Text
Amelio Eric Fransisco (2)ok.pdf Download (9MB) | Preview |
Actions (login required)
![]() |
View Item |