Visual Odometri Autonomous Underwater Vehicle Menggunakan Visi Komputer

Suharsono, Ardiar Diandra Putra (2024) Visual Odometri Autonomous Underwater Vehicle Menggunakan Visi Komputer. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5022201236-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2026. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Dalam konteks eksplorasi bawah laut yang memerlukan penemuan lokasi potensial di dasar laut, maupun monitoring instalasi bawah laut memerlukan pengembangan dalam bidang teknologi untuk mengurangi resiko kecelakaan manusia. Solusi yang diusulkan adalah pemanfaatan Autonomous Underwater Vehicle (AUV) sebagai alternatif eksplorasi yang tidak melibatkan manusia secara langsung. Namun, pengembangan AUV membutuhkan kemampuan navigasi yang handal dan pengumpulan data oseanografi yang akurat. Sensor-sensor seperti IMUs, pressure sensors, kompas, dan GPS telah menjadi bagian integral dari AUV, namun, masalah yang timbul terutama terkait performa terbatas sensor tunggal seperti GPS di dalam air memicu perlunya penggabungan data dari beberapa sensor untuk meningkatkan akurasi posisi AUV. Maka diperlukan adanya pengembangan sistem yang dapat mengestimasi posisi AUV menggunakan sensor yang dapat mengetahui lingkungan AUV beroperasi, dalam konteks ini sensor kamera merupakan sensor yang dapat membantu pengembangan yang dituju. Dalam penelitian ini, fokus diberikan pada pengembangan sistem visual odometri berbasis visi komputer untuk AUV, dimana visual odometri merupakan sebuah pengestimasian posisi objek yang dimana pada penelitian ini adalah AUV dengan menggunakan visi komputer yang dapat menganalisis visual lingkungan melalui kamera yang terpasang. Dengan mengembangkan sistem visual odometri ini posisi pergerakan AUV dapat dilacak arah dan jarak yang telah dilakukan dari posisi saat sistem dijalankan. Visual odometri ini menggunakan visi komputer untuk mengekstraksi fitur-fitur dari gambar sehingga dapat dilakukan pencocokan yang kemudian dilakukan perhitungan pergeseranya. Dari penelitian yang telah dilakukan didapatkan hasil bahwa integrasi sistem visual odometri pada AUV berhasil diimplementasikan dengan tingkat akurasi hingga 81%.
======================================================================================================================================
In the context of underwater exploration, locating potential sites on the seabed and monitoring underwater installations require technological advancements to reduce the risk of human accidents. A proposed solution is the utilization of Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) as an alternative exploration method that does not involve direct human intervention. However, developing AUVs necessitates reliable navigation capabilities and accurate oceanographic data collection. Sensors such as IMUs, pressure sensors, compasses, and GPS have become integral components of AUVs. Nevertheless, issues arise, particularly with the limited performance of single sensors like GPS underwater, prompting the need for data fusion from multiple sensors to enhance the AUV's positional accuracy. Therefore, developing a system that can estimate the AUV's position using environmental sensors is essential. In this context, cameras are valuable sensors that can aid the intended development. This research focuses on the development of a visual odometry system based on computer vision for AUVs. Visual odometry is the estimation of an object's position—here, the AUV—using computer vision to analyze the visual environment through onboard cameras. By developing this visual odometry system, the AUV's movement can be tracked in terms of direction and distance from the starting position. Visual odometry uses computer vision to extract features from images, allowing for matching and displacement calculations. The research findings indicate that integrating the visual odometry system into AUVs was successfully implemented with an accuracy rate of up to 81%.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Computer Vision, Visual Odometry, AUV
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Ardiar Diandra Putra Suharsono
Date Deposited:	01 Aug 2024 06:21
Last Modified:	12 Sep 2024 07:33
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/110817

Actions (login required)

View Item