Perencanaan Lintasan Dinamis Optimal Berkendala Menggunakan Metode Analitik-Heuristik Untuk Sistem Pemanduan Unmanned Surface Vehicle

Gamayanti, Nurlita (2026) Perencanaan Lintasan Dinamis Optimal Berkendala Menggunakan Metode Analitik-Heuristik Untuk Sistem Pemanduan Unmanned Surface Vehicle. Doctoral thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 07111960010014-Doctoral.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Metode perencanaan lintasan dinamis yang meminumkan jarak dan waktu tempuh untuk USV diusulkan. Lintasan yang direncanakan mencakup lintasan global untuk menghindari halangan statis dan lintasan lokal untuk menghindari halangan dinamis. Pemilihan lintasan mempertimbangkan kendala kemampuan manuver USV saat menghindari halangan. Pendekatan yang digunakan adalah menggabungkan metode analitik yang efisien dan metode heuristik yang lentur. Batasan kemampuan manuver USV diwujudkan dalam bentuk penghindaran belokan tajam dan penghalusan pada lintasan yang dihasilkan. Konsep ini digunakan untuk melengkapi dan memodifikasi metode-metode yang ada. Perbandingan dengan metode-metode konvensional diberikan untuk menunjukkan kelebihan metode yang diusulkan.
Untuk tahap perencanaan global diusulkan metode analitik Pemrograman Dinamis (PD) dilengkapi dengan metode penghindaran halangan berbasis peta grid. Metode ini dibandingkan dengan metode-metode heuristik Improved A*, Rapidly-exploring Random Tree Star (RRT*) dan Improved Ant Colony Optimization (IACO). Untuk tahap perencanaan lokal diusulkan metode heuristik Safe Artificial Potential Field (SAPF) dilengkapi dengan algoritma Adaptive Avoidance (AA) menjadi metode SAPF-AA. Metode ini dibandingkan dengan metode heuristik Dynamic Window Approach (DWA). Penggabungan perencanaan lintasan global dan lokal menghasilkan metode-metode PD + SAPF-AA, PD + DWA, Improved A* + SAPF, Improved A* + SAPF-AA, RRT* + SAPF-AA, RRT* + DWA, IACO + SAPF-AA, dan IACO + DWA. Metode-metode ini diujicobakan pada pencarian lintasan optimal dengan tiga waypoint, delapan halangan statis dan dua halangan dinamis.
Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode analitik PD adalah yang terbaik untuk perencanaan global. Penghematan jarak tempuh, waktu tempuh dan waktu komputasi adalah berurutan tidak kurang dari 0,7%, 1,4% dan 97.85% dibanding metode-metode lain. Sedangkan untuk integrasi perencanaan global dan lokal, yang terbaik adalah kombinasi metode analitik-heuristik PD + SAPF-AA dengan penghematan jarak tempuh, waktu tempuh, dan waktu komputasi berurutan adalah tidak kurang dari 0.44%, 1.61%, dan 23.71% dibanding metode-metode lain.
=====================================================================================================================================
A dynamic path planning method that minimizes travel distance and time for Unmanned Surface Vehicles (USVs) is proposed. The path planning includes a global path planning to avoid static obstacles and a local path planning to avoid dynamic obstacles. The path selection considers the USV's maneuverability constraints when avoiding obstacles. The approach used combines efficient analytical methods and flexible heuristic methods. USV’s maneuverability constraints are represented in sharp turns avoidance and resulted path smoothing. This concept is used to complement and modify existing methods. Comparisons with conventional methods are provided to demonstrate the advantages of the proposed method.
For the global planning stage, a Dynamic Programming (PD) analytical method is proposed, complemented by a grid-based static obstacle avoidance method. This method is compared with Improved A*, Rapidly-exploring Random Tree Star (RRT*), and Improved Ant Colony Optimization (IACO) heuristic methods. For the local planning stage, a Safe Artificial Potential Field (SAPF) method is proposed, complemented by an Adaptive Avoidance (AA) algorithm, resulting in the SAPF-AA heuristic method. This method was compared with the Dynamic Window Approach (DWA) heuristic method. Combining global and local path planning yields the following methods: PD + SAPF-AA, PD + DWA, Improved A* + SAPF, Improved A* + SAPF-AA, RRT* + SAPF-AA, RRT* + DWA, IACO + SAPF-AA, and IACO + DWA. These methods were tested in optimal path search with three waypoints, eight static obstacles and two dynamic obstacles.
Simulation results show that the analytic method of PD is the best for global planning. Savings in travel distance, travel time, and computation time are no less than 0.7%, 1.4%, and 97.85%, respectively, compared to other methods. Meanwhile, for the integration of global and local planning, the best is the combination of PD + SAPF-AA analytic-heuristic method with savings in travel distance, travel time, and sequential computing time of not less than 0.44%, 1.61%, and 23.71% compared to other methods.

Item Type:	Thesis (Doctoral)
Uncontrolled Keywords:	USV, lintasan global, lintasan lokal, Pemrograman Dinamis, Adaptive Avoidance, Improved A*, RRT*, IACO, SAPF, SAPF-AA, DWA
Subjects:	T Technology > T Technology (General) > T57.83 Dynamic programming T Technology > T Technology (General) > T57.84 Heuristic algorithms.
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Electrical Engineering > 20001-(S3) PhD Thesis
Depositing User:	Nurlita Gamayanti
Date Deposited:	07 Feb 2026 14:17
Last Modified:	07 Feb 2026 14:18
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/132251

Actions (login required)

View Item