Susanto, Jeffry (2017) Navigasi Mobile Robot Menggunakan Dynamic Path Planning Algorithm Berbasis Genetic Algorithm. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
2213100010-Undergraduate_Theses.pdf - Published Version Download (2MB) | Preview |
Abstract
Kemampuan navigasi dalam sebuah mobile robot mengacu pada kemampuan robot tersebut untuk mengetahui posisinya sendiri dalam frame referencenya dan kemudian merencanakan sebuah path yang feasible menuju sebuah lokasi tujuan. Dalam tugas akhir ini, akan dibahas bagaimana Genetic Algorithm akan digunakan untuk merencanakan path yang akan dilalui mobile robot untuk mencapai sebuah tujuan di sebuah lingkungan yang dinamis. Mobile robot yang digunakan adalah sebuah differential drive robot. Untuk keperluan validasi algoritma akan dilakukan simulasi dan implementasi. Untuk simulasi, akan digunakan software MATLAB. Sedangkan untuk implementasi akan digunakan sebuah Qbot yang diproduksi oleh Quanser. Algoritma yang diterapkan dalam penelitian ini bisa menghasilkan panjang terpendek dalam sebuah map 20x20 dengan obstacle statis dan dinamis. Dalam lingkungan statis, path terpendek yang ditemukan dalam 20,4914 detik adalah 28,5779 satuan panjang. Untuk lingkungan dinamis, proses re-planning yang dilakukan dalam 2,7062 detik mampu menemukan sebuah path baru yang tidak menabrak obstacle.
=================================================================
A mobile robot’s ability to navigate usually refers to its capability to know its position in its own frame reference and then plan a feasible path to a target location. In this final project, genetic algorithm will be used to plan a path which will be followed by the mobile robot in order to travel through an environment with dynamic obstacles. The mobile robot which will be used is a differential drive robot. For validation purposes, a set of simulations and implementations will be conducted. For the simulations, the software MATLAB, will be used. While for the implementation, a Qbot, a mobile robot produced by Quanser, will be used. The algorithm used in this research is capable of finding a shortest path in a 20 by 20 map with static and dynamic obstacles. In a static environment, the shortest path which is found in 20.4914 s, is 28.5779 unit length. In a dynamic environment, the re-planning process which is done in 2.7062 s can find a new path which will not collide any obstacle.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | RSE 629.892 Sus n |
| Uncontrolled Keywords: | Path Planning, Differential Drive Robot, Qbot, Algoritma Genetika, lingkungan statis dan dinamis. |
| Subjects: | T Technology > TL Motor vehicles. Aeronautics. Astronautics > TL521.3 Automatic Control |
| Divisions: | Faculty of Industrial Technology > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Jeffry Susanto |
| Date Deposited: | 05 Dec 2017 02:49 |
| Last Modified: | 06 Mar 2019 07:29 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/44619 |
Actions (login required)
 |
View Item |