Estimasi Posisi Mobile Robot Menggunakan Metode Akar Kuadrat Unscented Kalman Filter (AK-UKF)
Teguh Herlambang, Reizano Amri Rasyid, Sri Hartatik, Dinita Rahmalia
- Year
- 2017
- Citations
- 3
Abstract
Robot mobil merupakan salah satu wahana darat yang dapat digerakkan dan dideteksi keberadaannya apabila dilengkapi dengan global positioning system (GPS). Alasan utama pemakaian robot mobil untuk menggantikan fungsi manusia dalam melakukan pekerjaan yang berbahaya adalah karena robot mobil mempunyai kemampuan untuk dapat bergerak secara bebas dan mengikuti lintasan yang ada dengan posisi yang tepat. Oleh karena itu dibutuhkan suatu metode untuk mengestimasi lintasan robot mobil agar dapat dengan mudah dideteksi keberadaannya. Pada paper ini dilakukan estimasi posisi pada persamaan gerak robot mobil. Metode estimasi lintasan yang digunakan adalah metode Akar Kuadrat Unscented Kalman Filter (AK-UKF). Hasil simulasi metode AK-UKF dengan persamaan gerak mobile robot menunjukkan bahwa error yang dihasilkan kurang dari 3% baik dengan menjalankan 100, 150 dan 200 iterasi. Error terkecil didapatkan ketika membangkitkan sejumlah 200 iterasi, di mana error posisi x ialah 0.39 m, error posisi y yaitu 0.27 m dan error posisi sudut yaitu 0.011 m. Ditinjau dari perbandingan lintasan, bahwa lintasan kedua lebih akurat dari pada lintasan pertama. Kata Kunci: Mobile Robot, AK-UKF, Estimasi Posisi
Keywords
Related papers
Statistical Learning Theory
Yuhai Wu, Vladimir Vapnik
1999
Artificial intelligence: a modern approach
1995
Fractional Differential Equations
Igor Podlubný
2025
Applied Nonlinear Control
Jean-Jacques Slotine, Weiping Li
1991