Implementasi kendali logika fuzzy dan pengenalan pola support vector machine pada olfactory arm mobile robot untuk identifikasi gas

Rendyansyah, - (2015) Implementasi kendali logika fuzzy dan pengenalan pola support vector machine pada olfactory arm mobile robot untuk identifikasi gas. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img] Text
undergraduated thesis.pdf

Download (3MB)

Abstract

Dalam lingkungan masyarakat adanya temuan benda mencurigakan yang berisi bensin dalam botol dengan lilitan kabel dan batere yang disebut dengan bom molotov. Ada juga benda yang terbungkus plastik berisi tabung gas LPG yang juga ada lilitan kabel. Benda tersebut sengaja diletakkan orang di jalanan, halaman rumah dan lapangan parkir. Oleh karena itu manusia merasa takut untuk mendekati benda tersebut yang akan berakibat fatal jika terbakar atau meledak. Untuk mengatasi masalah tersebut dibutuhkan alat yang dapat menggantikan petugas dalam memeriksa kebenaran benda tersebut berdasarkan bau gas. Beberapa tahun terakhir, robot sebagai teknologi yang dapat diaplikasikan untuk menangani kasus pencarian berbasis penciuman. Pada penelitian ini telah dirancang olfactory arm mobile robot (mobile robot yang dilengkapi lengan robot dan hidung elektronik) untuk memeriksa benda yang dicurigai. Robot dikendalikan secara manual untuk menuju benda. Selanjutnya, ketika robot sampai pada target terdekat berjarak kurang lebih 20 cm maka navigasi otomatis pada mobile robot digunakan untuk mengelilingi benda dan lengan robot berfungsi untuk mendekatkan sensor gas dengan benda agar diketahui informasi yang pasti. Pergerakan mobile robot dan lengan robot dikontrol menggunakan logika fuzzy, dan untuk mengenali gas bensin dan LPG/butane pada benda tersebut menggunakan klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Mobile robot berhasil mengelilingi target benda selama satu kali putaran dengan akurasi rata-rata yaitu 91.95%, dan lengan robot juga mampu menemukan posisi adanya gas pada benda dengan error rata-rata yaitu 3.47% dengan respon waktu kurang dari 10 detik. Robot yang dilengkapi dengan hidung elektronik mampu mengenali gas dengan akurasi rata-rata yaitu 98.45%. Secara keseluruhan sistem olfactory arm mobile robot berhasil mendeteksi adanya gas pada benda dan juga berhasil dalam mengidentifikasi gas tersebut. ================================================================================================== In our environment, sometimes suspicious and dangerous objects are found, such as molotov bomb or the tube of LPG gas wrapped in wire. Those objects are placed in the roads, house yard, or parking lot. People are afraid to approach those objects because it can burn or explode. Therefore, a device to substitute a human is needed to check the object based on the gas smell. In recent years, robot is used as an applicable technology in smell-based searching case. In this research, olfactory arm mobile robot to check suspicious object is designed. The robot is controlled manually to approach the object. Then, once the robot approaches the nearest object less than 20 cm, the automatic navigation in the mobile robot is used to surround the object and the robot arm is used to bring the gas sensor near the object to get information. The movement of mobile robot and robot arm is controlled using fuzzy logic while benzene and LPG/butane gas is recognized using Support Vector Machine classification. Mobile robot is succesully surrounding the target object for one full rotation with average accuracy of 91.95%. The robot arm is also succesfully found the position of gas in the object with average error of 3.47% and response time less than 10s. The robot completed with electronic nose is able to detect gas with average accuracy of 98.45%. Generally, the olfactory arm mobile robot system is succesful in detecting gas in an object and identifying the gas.

Item Type: Thesis (Masters)
Additional Information: RTE 629.831 2 Ren i
Uncontrolled Keywords: E-nose, Lengan Robot, Logika Fuzzy, Olfactory Mobile robot, Support Vector Machine ============================================================================================ E-nose, Fuzzy Logic, Olfactory Mobile Robot, Robot Arm, Support Vector Machine
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA9.64 Fuzzy logic
T Technology > TJ Mechanical engineering and machinery > TJ211 Robotics.
T Technology > TJ Mechanical engineering and machinery > TJ213 Automatic control.
Divisions: Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > (S2) Master Theses
Depositing User: - Taufiq Rahmanu
Date Deposited: 01 Apr 2019 04:23
Last Modified: 01 Apr 2019 04:23
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/62664

Actions (login required)

View Item View Item