Pencarian Sumber Gas dalam Ruangan Menggunakan Mobile Robot dengan Navigasi UWB

Sihotang, Basry A (2026) Pencarian Sumber Gas dalam Ruangan Menggunakan Mobile Robot dengan Navigasi UWB. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 6022241088-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (9MB) | Request a copy

Abstract

Kebocoran gas di lingkungan industri merupakan ancaman serius yang membutuhkan penanganan cepat. Penelitian ini mengembangkan sistem pencarian sumber gas dalam ruangan menggunakan mobile robot omnidirectional dengan navigasi ultra-wideband (UWB). Penggunaan UWB menjadi aspek penting dalam penelitian ini karena teknologi tersebut memiliki kemampuan lokalisasi indoor dengan akurasi tinggi serta mampu menyediakan informasi posisi absolut secara real-time. Karakteristik tersebut membuat UWB sesuai untuk mendukung navigasi mobile robot pada lingkungan dalam ruangan yang memiliki keterbatasan akses visual dan potensi akumulasi galat odometri. Sistem mengintegrasikan deret sensor gas untuk deteksi awal, backpropagation neural network untuk klasifikasi kategori gas, stereo electronic nose untuk menentukan arah sumber gas, serta fuzzy logic untuk pengendalian pencarian lokal. Informasi robot diperoleh menggunakan tiga anchor UWB dan satu tag melalui trilaterasi. Pengujian dilakukan pada lima skenario dengan variasi posisi home dan sumber gas. Hasil pengujian menunjukkan bahwa BPNN mampu mengklasifikasikan gas dengan akruasi 98.27%. Sistem UWB menghasilkan galat posisi dinamis rata-rata 0,12049 m dan RMSE 0,13439 m. Pada pengujian keseluruhan, robot berhasil mendeteksi gas dengan waktu rata-rata 36,76 detik, menavigasi diri menuju sumber gas pada seluruh skenario, mengestimasi posisi sumber gas dengan galat rata-rata 0,343 m, serta kembali ke posisi awal secara otonom. Hasil ini menunjukkan bahwa integrasi deret sensor gas, BPNN, stereo electronic nose, fuzzy logic, dan navigasi UWB mampu mendukung pencarian sumber gas indoor secara efektif.
========================================================================================================================
Gas leaks in industrial environments pose significant threats requiring rapid mitigation. This research develops an indoor gas source localization system using an omnidirectional mobile robot with Ultra-Wideband (UWB) navigation. UWB is emphasized in this study due to its high-accuracy indoor localization capability and ability to provide real-time absolute position information. These characteristics make UWB suitable for supporting mobile robot navigation in indoor environments where visual access is limited and odometry may suffer from accumulated drift. The system integrates gas sensor array for initial gas detection, a Backpropagation Neural Network (BPNN) for gas category classification, a stereo electronic nose for gas source direction estimation, and fuzzy logic for local search control. Robot position information is obtained using three UWB anchors and one tag through trilateration. The system was evaluated in five scenarios with different home and gas source positions. The experimental results show that the BPNN classified gas categories with an accuracy of 98,27%. The UWB system achieved a dynamic average positioning error of 0,12049 m and an RMSE of 0,13439 m. In the overall system evaluation, the robot successfully detected gas with an average detection time of 36,76 s, navigated toward the gas source in all scenarios, estimated the gas source position with an average error of 0,343 m, and autonomously returned to its initial position. These results indicate that the integration of the gas sensor array, BPNN, stereo electronic nose, fuzzy logic, and UWB navigation can effectively support indoor gas source localization.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	gas source localization, indoor navigation, innovation, mobile robot, stereo electronic nose, ultra-wideband
Subjects:	T Technology > TJ Mechanical engineering and machinery > TJ211 Robotics.
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Electrical Engineering
Depositing User:	Basry A. Sihotang
Date Deposited:	28 Jul 2026 06:30
Last Modified:	28 Jul 2026 06:30
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/138782

Actions (login required)

View Item