NAVIGASI DAN LOKALISASI AUTONOMOUS SWERVE-DRIVE ROBOT BERDASARKAN ODOMETRY, GYROSCOPE-ACCELEROMETER, LIDAR, DAN KAMERA

Erlangga Satrya As Syahrastani Cahyana, Departemen Pendidikan Fisika, Universitas Negeri Yogyakarta, Indonesia, Indonesia

 10.21831/jifta.v13i1.23400

Abstract


Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem lokalisasi dan navigasi otonom pada robot swerve-drive yang digunakan dalam kompetisi ABU Robocon 2024. Tujuan utama adalah merancang sistem yang andal dan mampu menyesuaikan pergerakan robot secara dinamis berdasarkan perubahan lingkungan secara real-time. Penelitian ini berfokus pada integrasi berbagai sensor, odometri, gyroscope-accelerometer, LiDAR, dan kamera dengan algoritma kontrol adaptif untuk memastikan robot dapat menyelesaikan misi secara efisien. Penelitian ini menggunakan pendekatan eksperimental dan pengembangan, dengan pengujian algoritma dan sensor di lingkungan yang mensimulasikan lapangan kompetisi. Subjek penelitian adalah robot swerve-drive beserta komponen sensoriknya. Data dikumpulkan melalui sistem sensor robot, dan fusi multi-sensor diterapkan untuk mencapai lokalisasi yang akurat. Validitas dan reliabilitas instrumen diuji secara empiris melalui kalibrasi. Kontrol PID dan algoritma Pure Pursuit digunakan untuk mengatur kecepatan dan lintasan robot, sementara deteksi objek secara real-time menggunakan YOLOv8. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi sensor dan algoritma kontrol berhasil meningkatkan kemampuan robot beradaptasi dengan lingkungan dinamis. Sistem ini mampu mendeteksi dan melacak objek seperti bola dan silo dengan akurasi tinggi. Keberhasilan sistem yang dirancang pada robot ini dibuktikan dengan kemenangan di kompetisi ABU Robocon 2024 Indonesia.


Keywords


fusi multi-sensor; lokalisasi; navigasi; robot; swerve-drive

Full Text:

PDF

References


Ahmad, H., & Namerikawa, T. (2010). H Infinity Filter-based Robotic Localization and Mapping with Intermittent Measurements. The 8th France-Japan and 6th Europe-Asia Congress on Mechatronics.

Coulter, R. (1992). Implementation of the Pure Pursuit Path Tracking Algorithm. Pennsylvania: Camegie Mellon University.

Natakusuma, B. P. (2018). APLIKASI SENSOR INERTIA MEASUREMENT UNIT (IMU) UNTUK MEMPERBAIKI GERAK BERJALAN. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Palacin, J., Rubies, E., & Clotet, E. (2022). Systematic Odometry Error Evaluation and Correction in a Human-Sized Three-Wheeled Omnidirectional Mobile Robot Using Flower-Shaped Calibration Trajectories. Applied Sciences, 12(5), 2606.

Reis, D., Kupec, J., Hong, J., & Ahmad, D. (2024). Real-Time Flying Object Detection with YOLOv8. arXiv.

Susanto, A. P. (2018). AUTONOMOUS DOCKING SYSTEM UNTUK MOBILE. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Susanto, J. (2016). NAVIGASI MOBILE ROBOT MENGGUNAKAN DYNAMIC PATH PLANNING ALGORITHM BERBASIS GENETIC ALGORITHM. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Utomo, E. B. (2015). AUTONOMOUS MOBILE ROBOT BERBASIS LANDMARK MENGGUNAKAN PARTICLE FILTER DAN OCCUPANCY GRID MAPS UNTUK NAVIGASI, PENENTUAN POSISI, DAN PEMETAAN. Surabaya: INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER .

Veness, T. (2020). Controls Engineering in the FIRST Robotics Competition. California: University of California.

Ward, B. (2019). Game Manual 0. Retrieved from https://gm0.org/en/latest/docs/software/concepts/odometry.html

Zhao, S. e. (2021). Super Odometry: IMU-centric LiDAR-Visual-Inertial Estimator for Challenging Environments. EEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 8729-8736.




DOI: https://doi.org/10.21831/jifta.v13i1.23400

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2026 Jurnal Ilmu Fisika dan Terapannya

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

  View My Stats