Sistem Obstacle Avoidance Pada Omnidirectional Mobile Robot Dengan Metode Artificial Potentional Field (APF) Berbasis Fuzzy Logic Controller (FLC)

  • Fajar Ilham Firmansyah Universitas Negeri Surabaya
  • Muhammad Syariffuddien Zuhrie Universitas Negeri Surabaya
  • Miftahur Rohman Universitas Negeri Surabaya
  • Endryansyah Endryansyah Universitas Negeri Surabaya
  • Masyitah Aulia Universitas Teknologi Sumbawa

Abstract

Tingginya angka pengaplikasian di seluruh dunia menjadikan studi dan pengembangan robot menjadi salah satu perhatian penting bagi para peneliti ilmiah pada saat ini. Salah satu jenis robot yang menarik perhatian banyak peneliti adalah mobile robot. Mobile robot yang digunakan pada penelitian ini adalah omnidirectional mobile robot, yang merupakan robot holonomic yang dapat berotasi dan bertranslasi secara bersamaan. Salah satu system penunjang mobile robot ini adalah obstacle avoidance yang mana merupakan sebuah sistem yang membantu robot untuk menghidari rintangan pada saat robot berjalan. Robot akan menghindari obstacle berdasarkan parameter-parameter yang dihasilkan oleh system dari robot into sendiri, seperti data sudut putar robot dari gyroscope, data jarak tempuh robot dari rotary encoder, kemudian data image processing dari omnivision. Hasil dari pengujian system obstacle avoidance ini merupakan nilai dari posisi robot sebelum dan sesudah menghindari obstacle, nilai yang dihasilkan berupa titik koordinat robot yang memiliki format (x, y) dimana x adalah titik koordinat secara horizontal dan y adalah titik koordinat secara vertical yang memiliki satuan cm. Hasil dari pengujian ini meghasilkan nilai rata-rata sebesar 41.11 cm sebelum obstacle dan selesai melakukan penghindaran rata-rata 42.77 cm setelah obstacle.

Published
2023-07-21
How to Cite
Firmansyah, F., Zuhrie, M., Rohman, M., Endryansyah, E., & Aulia, M. (2023). Sistem Obstacle Avoidance Pada Omnidirectional Mobile Robot Dengan Metode Artificial Potentional Field (APF) Berbasis Fuzzy Logic Controller (FLC). JURNAL TEKNIK ELEKTRO, 12(2), 6-13. https://doi.org/10.26740/jte.v12n2.p6-13
Section
Vol 12 No 2 (2023): MEI 2023
Abstract Views: 97
PDF Downloads: 99