Sistem Navigasi Autonomous Mobile Robot Menggunakan Algoritma Path Planning

Lenggono, Abisatyo (2024) Sistem Navigasi Autonomous Mobile Robot Menggunakan Algoritma Path Planning. Diploma thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 2040201123-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2026. Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Salah satu pemanfaatan Autonomous Mobile Robot (AMR) adalah untuk proses navigasi dalam ruangan, memungkinkan pemindahan objek dari titik awal ke tujuan. AMR harus memiliki kemampuan navigasi yang andal. Metode line follower sering digunakan, namun memiliki keterbatasan signifikan dalam fleksibilitas karena bergantung pada garis yang telah dibuat, serta terbatas dalam deteksi objek atau hambatan di sekitarnya. Dalam konteks ini, Autonomous Mobile Robot (AMR) menjadi solusi cerdas untuk mengatasi tantangan navigasi di lingkungan dinamis dan kompleks. Sistem navigasi AMR menggunakan algoritma path planning dengan sensor LiDAR, yang membantu mendeteksi objek, mengukur jarak, dan menghindari rintangan dengan akurat. Sensor LiDAR memberikan keunggulan dibandingkan metode line follower yang lebih terbatas. Sistem pemandu perjalanan AMR untuk melakukan navigasi dalam ruangan dikembangkan menggunakan sistem path planning global dan lokal, serta dilakukan terus-menerus secara real time dengan bantuan sistem lokalisasi sampai AMR menyelesaikan misi. Pada sistem lokalisasi, digunakan algoritma Adaptive Monte Carlo Localization (AMCL) untuk mengetahui posisi AMR pada lingkungan ruangan. Perencanaan jalur utama menuju titik tujuan dilakukan oleh sistem path planning global dengan menggunakan algoritma A* (A Star), selanjutnya berdasarkan jalur utama tersebut, AMR diperintahkan bergerak menuju titik tujuan oleh sistem path planning lokal dengan algoritma Dynamic Window Approach (DWA). Dari hasil pengujian navigasi AMR menunjukkan bahwa penambahan beban meningkatkan error pada sumbu-X dan sumbu-Y, serta memperpanjang waktu tempuh. Tanpa beban, rata-rata error posisi pada sumbu-X adalah 6,64% dan sumbu-Y adalah 1,65%, dengan waktu tempuh 49,35 detik. Dengan beban 10 kg, error pada sumbu-X naik menjadi 7,56% dan sumbu-Y menjadi 2,69%, dengan waktu tempuh 51,05 detik. Beban 20 kg meningkatkan error pada sumbu-X menjadi 11,32% dan sumbu-Y menjadi 3,06%, serta waktu tempuh menjadi 51,65 detik. Ini menunjukkan bahwa beban mempengaruhi stabilitas, akurasi, dan waktu tempuh navigasi AMR.
=================================================================================================================================
One of the applications of Autonomous Mobile Robots (AMRs) is indoor navigation, enabling the transfer of objects from the starting point to the destination. AMRs must possess reliable navigation capabilities. The line follower method is often used, but it has significant limitations in flexibility as it relies on pre-drawn lines and is restricted in object or obstacle detection. In this context, AMRs emerge as an intelligent solution to address the challenges of navigation in dynamic and complex environments. The navigation system of an AMR utilizes a path planning algorithm with LiDAR sensors, which help detect objects, measure distances, and accurately avoid obstacles. LiDAR sensors offer advantages over the more limited line follower method. The AMR’s navigation system for indoor environments is developed using global and local path planning systems, operating continuously in real-time with the assistance of a localization system until the AMR completes its mission. For localization, the Adaptive Monte Carlo Localization (AMCL) algorithm is used to determine the AMR's position within the indoor environment. The main route to the target destination is planned by the global path planning system using the A* (A Star) algorithm, after which the AMR is directed towards the destination by the local path planning system utilizing the Dynamic Window Approach (DWA) algorithm. The results of the AMR navigation tests indicate that the addition of load increases the error on the X and Y axes and extends the travel time. Without a load, the average position error on the X-axis is 6.64% and on the Y-axis is 1.65%, with a travel time of 49.35 seconds. With a 10 kg load, the error on the X-axis rises to 7.56% and on the Y-axis to 2.69%, with a travel time of 51.05 seconds. A 20 kg load increases the error on the X-axis to 11.32% and on the Y-axis to 3.06%, with a travel time of 51.65 seconds. This shows that the load affects the stability, accuracy, and travel time of the AMR's navigation.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Adaptive Monte Carlo Localization, A Star, Autonomous Mobile Robot, Dynamic Window Approach, Path Planning, Robot Operating System (ROS)
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK3070 Automatic control T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK5105.546 Computer algorithms
Divisions:	Faculty of Vocational > 36304-Automation Electronic Engineering
Depositing User:	Abisatyo Lenggono
Date Deposited:	03 Sep 2024 09:00
Last Modified:	03 Sep 2024 09:00
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/115600

Actions (login required)

View Item