Perancangan Sistem Mapping Dan Localization Pada Robot Agv Untuk Pemindahan Hasil Produksi Velg Mobil Menggunakan Metode Simultaneous Localization And Mapping (SLAM)

Hardianto, Garry (2023) Perancangan Sistem Mapping Dan Localization Pada Robot Agv Untuk Pemindahan Hasil Produksi Velg Mobil Menggunakan Metode Simultaneous Localization And Mapping (SLAM). Diploma thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 10311910000074-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2025. Download (39MB) | Request a copy

Abstract

Otomatisasi gudang dapat dilakukan dengan menggunakan teknologi untuk pemindahan barang, contohnya seperti robot Automatic Guided Vehicle untuk membuat proses pemindahan barang dengan bantuan minimal dari pekerja manusia. Saat ini distribusi pemindahan hasil produksi ke gudang masih manual menggunakan forklift sehingga dapat terjadi human error. Karena mobile robot memiliki kemampuan dasar untuk berpindah dari satu lokasi ke lokasi lain dengan aman dan dapat melakukan tugas pemindahan barang produksi. Dengan menggunakan mobile robot kebutuhan untuk pemindahan dari satu posisi ke titik lain menjadi lebih aman. Untuk memenuhi keperluan tersebut maka mobile robot harus mampu mengindera lingkungan disekitarnya dan juga mengetahui lokasi dirinya relatif terhadap lingkungan tersebut. Penginderaan lingkungan ini dilakukan dengan menggunakan LiDAR untuk menghasilkan peta dua dimensi (2D), sementara untuk mengestimasi posisi relatif robot pada peta (lokalisasi) menggunakan particle filter. Oleh karena itu, pemetaan, lokasi dan navigasi dari robot menjadi hal yang penting dalam penelitian ini. Pengunaan LiDAR untuk mengetahui lokasi dari robot tersebut sehingga membuat sistem navigasi dari robot AGV. Metode yang digunakan adalah Hector Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) menggunakan Robot Operating System (ROS) dan navigasi menggunakan Adapative Monte Carlo Localization(AMCL) dengan algoritma Path Planning A*. Dari hasil pengujian dan analisa yang dilakukan, sistem ini dapat menginderakan lingkungan sekitar dan mengetahui lokasi dari robot dengan melakukan 10 pengujian sesuai dengan desain denah yang dideteksi. Sedangkan untuk lokalisasi memiliki rata-rata error pada sumbu-x sebesar 2,02 % dan rata-rata error pada sumbu-y sebesar 2,38% Pada navigasi menggunakan AMCL dengan alogirtma path planning A* robot dapat membuat jalur terpendek yang dapat dilewati robot ketika menghindari objek halangan dengan efisien jarak sebesar 178 cm lebih pendek dibandingkan dengan tidak menggunakan path planning A* dengan pengujian yang dilakukan. Disimpulkan bahwa sistem pemetaan, lokalisasi, dan navigasi yang dibutuhkan dapat bekerja dengan optimal.
=================================================================================================================================
Warehouse automation could be done using technology for moving goods, for example robots such as Automatic Guided Vehicles to make the process of moving goods with minimal assistance from human workers. Currently the distribution of moving production to warehouses is still manual using forklifts so that human error can occur. Because mobile robots have the basic ability to move from one location to another safely and can carry out the task of moving production goods. By using a mobile robot, need to move from one position to another is safer.To do that, the mobile robot must be able to sense the environment around it and also know its location relative to that environment. Environmental sensing is carried out using a laser scanner to produce a two-dimensional (2D) map, while a particle filter is used to estimate the relative position of the robot on the map (localization). The simultaneous application of mapping and localization is implemented using the Hector Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) algorithm based on Robot Operating System (ROS). Therefore, the location and navigation of the robot is important in this research. The use of LiDAR to find out the location of the robot so as to make the navigation system of the AGV robot. The method used is Hector Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) based on Robot Operating System (ROS) and navigation using Adaptive Monte Carlo Localization (AMCL) with the Path Planning A* algorithm. From the results of the testing and analysis carried out, this system can sense the surrounding environment and find out the location of the robot by carrying out 10 testing according to the detected design plan. Meanwhile, localization has an average error on the x-axis of 2.02% and an average error on the y-axis of 2.38%. In navigation using AMCL with the path planning A* algorithm the robot can make the shortest path that the robot can pass when avoiding object obstacles with an efficient distance of 178 cm shorter than not using path planning A* with the testing carried out. The conclusion that the required mapping, localization and navigation systems can work optimally.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Robot Operating System (ROS), Hector SLAM, Mobile Robot, Automatic Guided Vehicles(AGV), AMCL, Path Planning A*
Subjects:	T Technology > TJ Mechanical engineering and machinery > TJ211.415 Mobile robots
Divisions:	Faculty of Vocational > 36304-Automation Electronic Engineering
Depositing User:	Hardianto Garry
Date Deposited:	20 Nov 2023 07:28
Last Modified:	20 Nov 2023 07:28
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/103403

Actions (login required)

View Item