Analisis Sensor Fusi GNSS-IMU pada Teknologi Low-Cost Backpack LiDAR Kamera untuk Meningkatkan Akurasi Navigasi 3 Dimensi

Ramadhania, Nurya (2024) Analisis Sensor Fusi GNSS-IMU pada Teknologi Low-Cost Backpack LiDAR Kamera untuk Meningkatkan Akurasi Navigasi 3 Dimensi. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 6016231005-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2026. Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Global Navigation Satellite System (GNSS) dan Inertial Mesurement Unit (IMU) merupakan sensor yang sering digunakan pada sistem navigasi kendaraan. Sensor tersebut mampu memberikan informasi posisi, kecepatan, dan altitude. GNSS memiliki kelebihan dalam memberikan informasi posisi dan kecepatan yang akurat ketika membentuk Line of Sight (LOS) dengan minimal empat satelit. Tingkat akurasi GNSS tersebut dapat jika jumlah satelit yang dapat diakses kurang dari empat atau biasa disebut dengan GNSS signal outage. Kondisi tersebut umum terjadi di wilayah perkotaan yang padat dengan gedung-gedung tinggi, di bawah jembatan, atau di bawah pepohonan yang tinggi dan lebat. Sedangkan IMU mampu melakukan pengukuran tanpa dipengaruhi oleh kondisi lingkungan, namun terdapat efek drift yang menyebabkan kesalahan pengukuran akan terakumulasi. Pengembangan integrasi GNSS-IMU telah banyak dilakukan dengan menambahkan sensor magnetik, odometer, LiDAR, kamera, dan dengan peningkatan algoritma integrasi. Pada penelitian ini digunakan perangkat low-cost backpack LiDAR yang dilengkapi dengan sensor GNSS-IMU serta kamera 360. Sensor GNSS dan IMU tersebut kemudian dilakukan integrasi sensor fusi menggunakan metode UKF untuk mengoptimalkan akurasi yang dihasilkan. Point cloud dari LiDAR dan kamera 360 digunakan dalam menampilkan 3D model dari trayektori. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada kondisi tanpa outage, fusi sensor GNSS/IMU dengan metode UKF memberikan hasil estimasi yang cukup baik dengan nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0.1367 meter untuk posisi 2D. Namun, pada kondisi outage, di mana GNSS tidak memberikan data posisi, fusi dengan menggunakan data IMU saja menghasilkan nilai RMSE yang lebih besar, yaitu sebesar 2.2837 meter untuk easting dan 2.3945 meter untuk northing. Hasil georeferensi data LiDAR dan kamera 360 menggunakan VisionRTK2 mampu meningkatkan akurasi berturut-turut sebesar 89.6% dan 60.84%. Sedangakn jika menggunakan data GCP dari pengukuran KKH maka peningkatan akurasi menjadi lebih besar yaitu 94.3% pada data LiDAR dan 68.37%. Perbedaan nilai akurasi ini disebabkan oleh LiDAR yang mampu menghasilkan point cloud yang lebih rinci dan akurat karena teknologi laser dapat menangkap detail permukaan dengan sangat baik. Sebaliknya, model 3D dari kamera memiliki kekurangan dalam hal detil dan ketepatan pada permukaan yang kompleks atau tekstur yang homogen.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	Kata Kunci: Fusi GNSS/IMU, Kalman Filter, LiDAR, Kamera, Backpack Keywords: GNSS/IMU fusion, Kalman Filter, LiDAR, Camera, Backpack
Subjects:	G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) > G109.5 Global Positioning System G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) > G155.A55 Tourism and city planning G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) > G70.217 Geospatial data
Divisions:	Faculty of Civil, Environmental, and Geo Engineering > Geomatics Engineering > 29101-(S2) Master Theses
Depositing User:	Nurya Ramadhania
Date Deposited:	31 Jul 2024 02:52
Last Modified:	31 Jul 2024 02:52
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/110043

Actions (login required)

View Item