Studi dan Pemodelan Sistem Penghidaran Tabrakan Berbasis Visi Komputer pada Flat-Shaped AUV

Tanjung, Lorenzo Novaldy (2024) Studi dan Pemodelan Sistem Penghidaran Tabrakan Berbasis Visi Komputer pada Flat-Shaped AUV. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 5018201095-Undergraduate_Thesis.pdf] Text
5018201095-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Autonomous Underwater Vehicle (AUV) merupakan kendaraan otonom yang beroperasi di bawah air. Kendaraan otonom harus memiliki kemampuan dalam pengambilan keputusan dalam operasinya. Salah satu kunci penting dari kendaraan otonom adalah dapat bergerak tanpa adanya kecelakaan atau tabrakan yang tidak dapat diduga. Salah satu metode untuk dapat mengambil keputusan secara otonom dalam bergerak adalah dengan memvisualisasikan keadaan di sekitar kendaraan otonom. Salah satu cara untuk mengetahui keadaan sekitar adalah dengan menggunakan kamera. Sistem deteksi visual AUV dibawah air menggunakan kamera memiliki cukup banyak tantangan karena kondisi lingkungan serta spesifikasi kamera yang kurang mendukung. Visi komputer dapat diterapkan pada AUV sebagai penangkap citra dalam mendeteksi sebuah objek. Dalam mengatasi masalah tersebut, akan dirancang sistem penghindaran tabrakan pada benda yang diam agar pergerakan dari AUV lebih pasti. Objek yang digunakan berupa batu, karang, dan pipa dimana merepresentasikan keadaan pada dasar laut. Sistem kendali diintegrasikan menggunakan Robot Operating System (ROS) sebagai framework untuk sistem kontrol yang mengirimkan sinyal dan berkomunikasi antar-perangkat keras. Skenario yang digunakan dalam penghindaran terbagi menjadi dua yaitu penghindaran batu-karang dan penghindaran terhadap pipa dengan pergerakan yang berbeda dalam penghindaran. Dalam tugas akhir ini, digunakan YOLOv8 sebagai algoritma pendeteksi objek yang lebih kompleks. Pendeteksian objek dapat dilakukan dengan metrik evaluasi precision sebesar 98%, recall sebesar 99%, mAP50 sebesar 99%, dan mAP50-95 sebesar 81%. Model tersebut digunakan untuk melakukan penghindaran tabrakan oleh AUV. Penghindaran dilakukan dengan menggunakan parameter rasio luas frame dengan luas bounding box deteksi sebesar 1:10, serta nilia confidence minimal 0,7 sebagai pemicu penghindaran. Kecepatan operasi AUV ditentukan dengan PWM (Pulse Width Modulation) yaitu 50% dari gaya dorong maksimal thruster. Penghindaran dapat dilakukan dengan aman sesuai skenario berdasarkan objek yang ditentukan dengan tingkat keberhasilan penghindaran sebesar 80%.
=================================================================================================================
An Autonomous Underwater Vehicle (AUV) is an autonomous vehicle that operates underwater. Autonomous vehicles must possess decision-making capabilities during their operation. One of the critical aspects of an autonomous vehicle is its ability to navigate without unforeseen accidents or collisions. One method to make autonomous navigation decisions is by visualizing the surrounding environment of the vehicle. A camera can be used to perceive the surroundings. However, underwater visual detection systems for AUVs face several challenges due to environmental conditions and camera specifications that may not be optimal. Computer vision can be applied to AUVs for image capture and object detection. To address these challenges, a system for avoiding collisions with stationary objects will be designed to ensure more reliable AUV movements. The objects used include rocks, corals, and pipes, which represent typical conditions on the sea floor. The control system is integrated using the Robot Operating System (ROS) as a framework for control systems, which sends signals and facilitates communication between hardware components. The avoidance scenarios are divided into two categories: rock-coral avoidance and pipe avoidance, each with different movement strategies. In this study, YOLOv8 is used as the object detection algorithm for more complex detection tasks. Object detection is evaluated with precision metrics at 98%, recall at 99%, mAP50 at 99%, and mAP50-95 at 81%. This model is used to facilitate collision avoidance by the AUV. Avoidance is triggered based on the parameter of the frame area to bounding box area ratio of 1:10, and a minimum confidence value of 0.7. The AUV's operational speed is determined using Pulse Width Modulation (PWM) at 50% of the thruster's maximum thrust. Avoidance can be performed safely according to the scenario based on the specified objects, with an avoidance success rate of 80%.

Item Type: Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords: Autonomous Underwater Vehicle (AUV), Penghindaran Tabrakan, Deteksi objek, Autonomous Underwater Vehicle (AUV), Collision Avoidance, Object Detection.
Subjects: V Naval Science > VM Naval architecture. Shipbuilding. Marine engineering > VM365 Remote submersibles. Autonomous vehicles.
Divisions: Faculty of Marine Technology (MARTECH) > Naval Architecture and Shipbuilding Engineering > 36201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Lorenzo Novaldy Tanjung
Date Deposited: 07 Aug 2024 01:59
Last Modified: 07 Aug 2024 01:59
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/113017

Actions (login required)

View Item View Item