Optimisasi Lintasan Unmanned Surface Vehicle Menggunakan Metode Dijkstra dan Artificial Potensial Field

Arisandy, Bustomi (2026) Optimisasi Lintasan Unmanned Surface Vehicle Menggunakan Metode Dijkstra dan Artificial Potensial Field. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5022201044-Undergraduate-Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Pada Zaman modern ini yang ditandai oleh pesatnya perkembangan teknologi, penggunaan kendaraan tak berawak (Unmanned Vehicle) menjadi solusi efektif dalam menggantikan peran manusia, terutama pada sektor yang berisiko tinggi dan sulit dijangkau. Salah satu jenis kendaraan tak berawak yang memiliki potensi besar adalah Unmanned Surface Vehicle (USV), yaitu kapal permukaan tanpa awak yang mampu beroperasi secara otonom di wilayah perairan. Pemanfaatan USV dinilai sangat relevan untuk menjaga wilayah kelautan Indonesia yang luas, khususnya dalam bidang militer, survei kelautan, serta misi pencarian dan penyelamatan. Namun, tantangan utama yang dihadapi dalam implementasi sistem USV adalah bagaimana merancang sistem perencanaan lintasan (path planning) yang efisien, aman, dan adaptif terhadap keberadaan rintangan statis maupun dinamis di lingkungan yang tidak sepenuhnya diketahui sebelumnya. Metode yang digunakan pada penelitian tugas akhir ini adalah Algoritma Dijkstra yang dirancang dan digunakan untuk mencari jalur yang efisien pada peta global yang dilalui oleh USV dan meghindari rintangan statis. Selain itu, algoritma ini dikombinasikan dengan Metode Safe Artificial Potential Field (SAPF) yang di gunakan untuk menghadapi rintangan bergerak yang tidak terduga sebelumnnya. Dari kombinasi kedua metode ini menghasilkan lintasan yang lebih optimal baik dari segi waktu maupun jarak tempuh. Penggunaan Algoritma Dijkstra dan Metode SAPF ini terbukti mampu meningkatkan kemampuan USV dalam menghindari rintangan secara efektif. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan sistem kontrol navigasi USV berbasis algoritma hibrida yang cerdas dan efisien pada perairan Indonesia.
===============================================================================================================================
In this modern era characterized by rapid technological development, the use of unmanned vehicles is an effective solution in replacing the role of humans, especially in sectors that are high risk and difficult to reach. One type of unmanned vehicle that has great potential is the Unmanned Surface Vehicle (USV), which is an unmanned surface vessel capable of operating autonomously in water areas. The utilization of USVs is considered highly relevant to safeguarding Indonesia's vast marine territory, especially in military missions, marine surveys, and search and rescue. However, the main challenge faced in the implementation of USV systems is how to design a path planning system that is efficient, safe, and adaptive to the resence of static and dynamic obstacles in an environment that is not fully known in advance. The method used in this final project research is Dijkstra's Algorithm which is designed and used to find an efficient path on the global map traveled by the USV and avoid static obstacles. In addition, this algorithm is combined with the Safe Artificial Potential Field (SAPF) Method which is used to deal with unexpected moving obstacles. The combination of these two methods produces a more optimal trajectory both in terms of time and distance traveled. The use of Dijkstra's Algorithm and SAPF Method is proven to be able to improve the ability of USV in avoiding obstacles effectively. This research makes an important contribution to the development of an intelligent and efficient hybrid algorithm-based USV navigation control system in Indonesian waters

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	USV, Safe Artificial Potential Field, Dijkstra, Path Planning, Obstacle Avoidance
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK3070 Automatic control
Divisions:	Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Bustomi Arisandy
Date Deposited:	30 Jul 2026 06:32
Last Modified:	30 Jul 2026 06:33
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/139560

Actions (login required)

View Item