Aulia, Ahmad Fauzi (2019) Pengembangan Fitur Prediksi Lintasan untuk Peluncur UAV Otomatis. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
07111540000114-Undergraduate_Theses.pdf Download (3MB) | Preview |
Abstract
Prediksi lintasan UAV merupakan estimasi dari lintasan yang akan dilewati oleh UAV saat meluncur dari peluncur UAV. Saat UAV lepas landas dari peluncur UAV, maka belum tentu UAV akan langsung terbang naik dikarenakan daya angkat dari UAV belum dapat mengimbangi gaya berat. Salah satu faktor yang mempengaruhi kondisi ini adalah kecepatan. Namun, tidak semua peluncur UAV memiliki fitur yang dapat menghitung kecepatan yang diberikan sehingga sulit untuk dapat mengetahui atau mengestimasi lintasan UAV saat lepas landas. Aplikasi prediksi lintasan ini akan dapat menghitung kecepatan yang diberikan oleh peluncur UAV saat UAV lepas landas sekaligus mengestimasi lintasan terbang dari UAV tersebut, utamanya untuk dapat menghitung kapan lift dari UAV dapat mengimbangi weight, atau yang direferensikan sebagai turning point. Dengan menggunakan teori dasar fisika, konsep aerodinamika serta konsep gerak parabola maka dapat didapatkan posisi x dan y UAV dari setiap waktunya yang merupakan dasar dari prediksi lintasan ini. Rumus yang didapat kemudian diterjemahkan ke dalam aplikasi yang dapat menerima masukan data dan mengolahnya menjadi tampilan grafis mapping point. Untuk mendukung performa dari aplikasi ini, dibuat juga perangkat keras berupa measurement box yang dapat membantu membaca luas permukaan pesawat yang menjadi salah satu parameter dalam rumus perhitungan.
Aplikasi yang dibuat mampu melakukan prediksi lintasan atau mapping point lintasan terbang UAV sampai ke titik turning point dengan berbagai konfigurasi peluncuran dan parameter yang diberikan. Rata-rata error dari estimasi turning point adalah selama 0.15s dan sejauh 0.3884m, sedangkan rata-rata error dari estimasi keseluruhan lintasan adalah 0.362m.
===========================================================
UAV trajectory prediction is a calculated estimation for trajectory that will be passed by the UAV when taking off from the launcher. On take-off, UAV will not automatically go up because the lift force has yet to compensate the weight force. One of the factor of such condition is velocity. Unfortunately, not every UAV launcher has the feature to calculate velocity given by the take-off process therefore it’ll be difficult to predict or estimate UAV’s trajectory when taking off. This trajectory prediction application is able to calculate velocity given by the UAV launcher as well as estimating the flight trajectory, mainly to calculate and estimate when and where the lift force is equal or greater than the weight force, or referenced as turning point. Using fundamental physic laws, the concept of aerodynamic and projectile motion, the x and y position of UAV for every index of time can be obtained, which becomes the core of this trajectory prediction. The formula then gets worked into an application which can receive data inputs and process them into a graphical result of trajectory prediction. As to further enchance the application’s performance, there’s also a supporting hardware called measurement box that can read the airplance’s surface area which is a part of the parameter used in the calculation formula.
This trajectory prediction application is able to estimate the trajectory of UAV in the form of mapping point up until the turning point with various parameters and configurations. The average error for turning point estimation are 0.15s in time and 0.3884m in height, whereas the average error for the overall trajectory prediction is 0.362m
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Additional Information: | RSE 629.133 134 Aul p-1 2019 |
| Uncontrolled Keywords: | Prediksi Lintasan, Unmanned Aerial Vehicle (UAV), Peluncur UAV |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) > T174 Technological forecasting T Technology > T Technology (General) > T57.62 Simulation T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering |
| Divisions: | Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Ahmad Fauzi Aulia |
| Date Deposited: | 24 Mar 2023 01:49 |
| Last Modified: | 24 Mar 2023 01:49 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/63818 |
Actions (login required)
 |
View Item |