RANCANG BANGUN ROBOT MOBIL PENCARI TARGET DAN PENGHINDAR RINTANGAN MENGGUNAKAN KENDALI LOGIKA FUZZY
Junaidi Santoso.
1
, Iwan Setiawan, ST. MT.
2
,Trias Andromeda, ST. MT.
2
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Jln. Prof. Sudharto, Tembalang, Semarang, Indonesia
Abstrak - Penelitian di dunia robot terbagi atas kajian pada sifat kinematik dan dinamik robot. Namun dewasa ini, penelitian tentang aplikasi kecerdasan buatan buatan dalam kendali robot lebih banyak ditujukan untuk memperoleh
kontrol kinematik yang canggih.
Pada tugas akhir ini, akan dirancang robot mobil dengan kemampuan menuju target posisi yang ditentukan dan menghindari halangan yang ditemui obstacle avoidance. Sebagai objek kendali adalah robot jenis diferensial
yang kedua rodanya mempunyai motor DC terpisah. Pengendali berupa logika fuzzy, berfungsi untuk mengatur kecepatan dan arah gerakan robot berdasarkan masukan posisi target dan sensor jarak. Perancangan robot berbasis
pada mikrokontroler secara embedded terpisah dari computer dengan menggunakan bahasa C.
Dari pengujian didapatkan bahwa robot dapat bergerak menuju target yang telah ditentukan dan mampu menghindari halangan dengan baik. Semakin dekat jarak target dan makin sedikit halangan yang ada, maka akurasi
gerakan robot ke target semakin presisi. Kata Kunci :Robot Mobil, logika Fuzzy, Mikrokontroler
I. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Robot memegang peranan penting untuk menggantikan menusia dalam melakukan pekerjaan
yang sulit. Jenis robot yang umum antara lain manipulator lengan robot dan robot mobil. Kendali
pada manipulator lengan robot biasanya berupa pengaturan posisi. Pada mobil robot, penerapan
kendali posisi akan coba dikombinasikan dengan kemampuan untuk menghindari objek halangan.
Hal penting yang harus diperhatikan yaitu desain sistem penggerak, pembangkitan lintasan
trayektori, dan pengendalian kecepatan. Pada Tugas Akhir ini kecepatan dibangkitkan
berdasarkan input posisi yang terus di-update. Pertimbangannya berupa jarak terdekat, kecepatan,
rintangan, dan waktu. Pengendali robot berupa dua buah algoritma yang terdiri atas kendali posisi
sebagai kendali awal dan penghindar rintangan sebagai interupsi saat robot menemukan halangan.
Peningkatan performa kendali pada robot mobil ini cenderung dilakukan pada unsur
kinematis dibandingkan dengan unsur dinamis sistem. Logika Fuzzy dipilih sebagai pengendali
karena mampu bekerja baik pada sistem non-linear dan menawarkan kemudahan dalam perancangan
program karena tidak memerlukan model matematis dari sistem.
1.2 Tujuan
Tujuan yang ingin dicapai pada tugas akhir ini adalah membangun sistem kendali robot mobil
berbasis logika fuzzy dengan kemampuan menghindari rintangan untuk mencapai posisi
tujuan yang diinginkan.
1.3 Pembatasan Masalah
Pembahasan dibatasi beberapa hal sebagai berikut :
1. Pengendalian secara kinematis dengan
mengabaikan sifat dinamis seperti massa, percepatan, gaya inersia, dan gesekan sistem.
2. Medan berupa bidang datar dua dimensi.
3. Menggunakan kendali reaktif
4. Pengaturan parameter secara empiris
5. Tidak membahas mekanik robot.
II. DASAR TEORI 2.1
Pengertian Robot mobil Robot mobil adalah sistem robot yang
mampu memindahkan dirinya sendiri dari posisi satu ke posisi yang lain, dimana keseluruhan badan
robot berpindah tempat, bisa dikatakan bahwa robot tersebut bergerak dinamis.
2.2 Model Kinematika Robot Mobil
Penggerak Differensial Salah satu jenis robot mobil yang umum
digunakan adalah robot mobil dengan sistem penggerak differensial. Alasan utamanya karena
relatif lebih fleksibel dalam melakukan manuver.
Gambar 2.1 Posisi dan orientasi robot mobile dalam sistem koordinat cartesian
Untuk panjang jari-jari roda r, serta kecepatan rotasi roda kanan, dan kiri berturut-turut
R
ω
dan
L
ω
,
maka kecepatan linear roda kanan dan kiri dapat dicari dengan persamaan berikut:
____ _______________________________________
_______ 1
Mahasiswa Jurusan Teknik Elektro UNDIP 2
Staf Pengajar Jurusan Teknik Elektro UNDIP
t r
t v
R R
ω =
1
t r
t v
L L
ω =
2 Ketika robot melakukan gerak memutar
sesaat dengan panjang jari-jari R yang diukur dari pusat rotasi dan titik pusat kedua roda,
kecepatan rotasi dapat dihitung sebagai:
2 L
R v
t
R
+ =
ω 3
2 L
R v
t
L
− =
ω 4
K
ecepatan linier robot vt dan kecepatan rotasi robot
ωt dapat diketahui berdasarkan kedua kecepatan linear roda. Secara matrik
dapat disajikan sebagai berikut:
⎥⎦ ⎤
⎢⎣ ⎡
⎥ ⎥
⎦ ⎤
⎢ ⎢
⎣ ⎡
− =
⎥⎦ ⎤
⎢⎣ ⎡
1 1
2 1
2 1
t v
t v
L L
t t
v
L R
ω 5
Persamaan 5 diatas memperlihatkan relasi kinematika langsung antara kecepatan
linear roda-roda robot terhadap kecepatan linear dan angular robotnya, sedangkan persamaan 6
di bawah memperlihatkan relasi sebaliknya.
⎥⎦ ⎤
⎢⎣ ⎡
⎥ ⎥
⎦ ⎤
⎢ ⎢
⎣ ⎡
− =
⎥⎦ ⎤
⎢⎣ ⎡
2 1
2 1
t t
v L
L t
v t
v
L R
ω 6
Syarat mutlak pengendalian posisi robot mobil adalah diketahuinya posisi dan orientasi
robot tiap saat. Salah satu solusinya adalah dengan menghitung jarak tempuh roda setiap
waktu. Jarak tempuh roda kiri S
L
, roda kanan S
R
, dan jarak rata-rata S dalam kawasan waktu berturut-turut sebagai berikut:
t t
v t
S
L L
. =
7
t t
v t
S
R R
. =
8
t t
v t
v t
S
R L
. 2
+ =
9 Pendekatan rumus untuk orientasi, posisi
koordinat x, dan koordinat y berturut-turut sebagai berikut.
θ θ
+ −
= L
t S
t S
t
L R
10
cos t
S x
t x
θ +
=
11
sin t
S y
t y
θ +
=
12
2.3 Kendali Logika Fuzzy
Kendali logika fuzzy bekerja berdasarkan aturan linguistik yang dibuat mirip dengan seorang
operator ahli dalam melakukan proses kendali. Mekanisme kendali logika fuzzy kalang
tertutup ditunjukkan pada Gambar 2.2, dimana terdapat dua masukan, yaitu masukan kesalahan
dan beda kesalahan. Dua masukan tersebut diolah oleh sistem kendali logika fuzzy yang terdiri atas
empat komponen utama yang menyusun proses kendali logika fuzzy, yaitu proses fuzifikasi, basis
pengetahuan, logika pengambil keputusan, dan defuzifikasi.
Basis Pengetahuan Fuzifikasi
Logika Pengambilan Keputusan
Defuzifikasi Sistem Yang
Dikontrol Referensi
rk Kesalahan
ek Beda
Kesalahan ek-1
+ -
T yk
Gambar 2.2 Mekanisme kendali logika fuzzy kalang tertutup
2.3.1 Fuzzifikasi
Komponen fuzifikasi berfungsi untuk memetakan masukan data tegas ke dalam
himpunan fuzzy menjadi nilai fuzzy dari beberapa variabel linguistik masukan.
2.3.2 Basis Aturan
Basis aturan kendali Fuzzy adalah kumpulan aturan-aturan kendali Fuzzy yang dibuat
berdasarkan pengetahuan manusia untuk menghubungkan antara variabel masukan dan
variabel keluaran.
2.3.3 Mekanisme Pertimbangan Fuzzy
Berdasarkan basis aturan yang telah dibuat, variabel masukan Fuzzy diolah lebih lanjut untuk
mendapatkan suatu penyelesaian. Dengan demikian dapat diambil suatu keputusan berupa keluaran
Fuzzy, yaitu himpunan-himpunan keluaran Fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang telah ditetapkan.
Mekanisme pertimbangan Fuzzy yang sering digunakan adalah dengan metode MAX-MIN.
2.3.4 Defuzzifikasi
Defuzzifikasi adalah proses pengubahan nilai Fuzzy ke sinyal yang bersifat bukan Fuzzy. Salah
satu metode defuzzifikasi untuk model Sugeno adalah metode bobot rata-rata weighted average.
Nilai keluaran tegas metode ini adalah jumlah dari hasil kali bobot keluaran Fuzzy w
i
dengan posisi singleton pada sumbu x setiap himpunan
Fuzzy z
i
keluaran dibagi dengan jumlah bobot semua keluaran Fuzzy w
i
atau dapat dirumuskan : Crispoutput =
∑
=
=
n i
i i
i
w z
w z
1
III. PERANCANGAN
