Penerapan Computer Vision Pada Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Untuk Pendaratan Drone Otomatis.

Priyatama, Clement Prolifel (2022) Penerapan Computer Vision Pada Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Untuk Pendaratan Drone Otomatis. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 05111840000013-Undergraduate_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Pada tugas akhir ini penulis akan mengimplementasi identifikasi warna dengan visi komputer dan navigasi satelit pada drone sehingga drone dapat pergi dari satu titik ke titik lainnya tanpa menggunakan remote control serta dapat mendarat ke tujuan dengan akurasi yang baik. Visi komputer merupakan integrasi proses persepsi visual, seperti pengenalan, pengolahan, dan akuisisi citra, serta pembuatan keputusan secara otomatis. Sedangkan sistem koordinat merupakan sistem untuk menentukan sebuah titik terhadap kerangka koordinat tertentu. Implementasi dari sistem ini adalah dengan menambahkan mikrokontroler Raspberry Pi 4 yang akan berfungsi sebagai media komunikasi antara smartphone Android dan drone Parrot Anafi menggunakan Bluetooth serta untuk melakukan implementasi visi komputer berdasarkan citra yang telah ditangkap oleh drone Parrot Anafi. Komunikasi yang terjadi antara smartphone dan drone Parrot Anafi yakni pemberian perintah terbang kepada drone Parrot Anafi dari aplikasi Android Flutter ke Raspberry Pi 4 dan diteruskan menuju drone. Drone yang akan digunakan penulis adalah Parrot Anafi dari Parrot yang merupakan drone kecil yang dapat diprogram dengan menggunakan SDK atau Software Development Kit Parrot Olympe yang disediakan oleh Parrot. Pada drone ini, penulis dapat menggunakan bahasa Python untuk memberikan perintah kepada drone dan melakukan komputasi. Sehingga keluaran dari komputasi tersebut merupakan kumpulan perintah-perintah untuk menggerakkan drone sesuai yang terdokumentasi pada SDK Parrot Olympe. Perintah-perintah tersebut akan dikirimkan dari mikrokontroler ke Parrot Anafi menggunakan protokol TCP. Untuk menguji hasil implementasi visi komputer pada Unmanned Aerial Vehicle (UAV), maka dilakukan pengujian dengan beberapa skenario, antara lain dengan menggunakan perbedaan warna dari landasan drone yakni warna merah, hijau, dan biru dan dilakukan pada suasana terbang yang berbeda, yakni pada cuaca cerah dan cuaca berawan. Pengujian dilakukan di lapangan terbuka dengan halangan yang kecil. Evaluasi dilakukan dengan mempertimbangkan beberapa hal seperti: Ketahanan baterai, jarak tempuh, akurasi pendaratan, dan lama waktu pengenalan warna hingga drone mendarat.
==================================================================================================================================
In this final project the author will implement color identification with computer vision and satellite navigation on drones so that drones can move from one point to another without using a remote control and can land to their destination with good accuracy. Computer vision is the integration of visual perception processes, such as image recognition, processing, and acquisition, as well as automated decision making. While the coordinate system is a system for determining a point in a certain coordinate frame. The implementation of this system is to add a Raspberry Pi 4 microcontroller which will function as a communication medium between Android smartphones and Parrot Anafi drones using Bluetooth and implement computer vision based on images captured by Parrot Anafi drones. The communication that occurs between the smartphone and the Parrot Anafi drone is to give flight commands to the Parrot Anafi drone from the Flutter Android application to the Raspberry Pi 4 and forwarded to the drone. The drone that I will be using is Parrot Anafi from Parrot, a small drone that can be programmed using the Parrot Olympe SDK or the Software Development Kit provided by Parrot. In this drone, the author can use Python to give commands to the drone and perform computations. So that the output of the computation is in the form of a set of commands to move the drone as documented in the Parrot Olympe SDK. These commands will be sent from the microcontroller to the Parrot Anafi using the TCP protocol. To test the results of implementing computer vision on an Unmanned Aerial Vehicle (UAV), several scenarios were tested, including using different colors from the base drone, namely red, green, and blue and carried out under different flying conditions, namely in sunny weather and cloudy weather. The test was carried out in the open field with minimal constraints. The evaluation is carried out by considering several things such as: Battery life, distance traveled, landing accuracy, and the length of time the color recognition takes until the drone lands.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSIf 006.37 Pri p-1 2022
Uncontrolled Keywords:	UAV, Drone, Computer Vision, Bluetooth, Raspberry Pi 4. UAV, Drone, Computer Vision, Bluetooth, Raspberry Pi 4.
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Informatics Engineering > 55201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Mr. Marsudiyana -
Date Deposited:	25 May 2026 02:59
Last Modified:	25 May 2026 02:59
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/133381

Actions (login required)

View Item