Sistem Navigasi Unmanned Surface Vehicle (USV) Menggunakan Sensor Fusion dengan Kalman Filter
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Komputer Indonesia
Author
Triezani, Akbar Maulana
Subject
620_Engineering & Allied Operations.
Datestamp
2022-05-25 06:33:13
Abstract :
Sebuah wahana autonomous memerlukan suatu sistem pembacaan koordinat untuk membantu wahana dalam bernavigasi menuju tujuan. Di zaman sekarang telah hadir suatu sistem yang dinamakan Global Navigation Satellite System (GNSS) untuk membaca suatu data koordinat posisi. Pada penelitian ini terdapat dua buah sistem untuk mendapatkan data koordinat tersebut, diantaranya dari sensor Global Positioning System (GPS) dan juga smartphone. Namun keduanya masih memiliki kelemahan masing-masing serta tingkat akurasi yang bervariasi dari 5 sampai 20 meter. Tujuan pada penelitian ini adalah merancang sistem yang mampu memperbaiki kualitas akurasi dan kepresisian data posisi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan sensor fusion antara pembacaan koordinat GPS dan pembacaan koordinat smartphone lalu mengolahnya menggunakan Filter Kalman. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan akurasi pembacaan posisi menggunakan sistem yang telah dirancang. Konsep dari penelitian ini berasal dari premis sistem Assisted GPS (A-GPS) yang telah terintegrasi pada smartphone untuk mendapatkan data posisi yang paling relevan sehingga dapat membantu pembacaan posisi dari penerima GPS agar lebih baik. Selain itu, impact penelitian ini juga dapat diterpakan dalam berbagai sistem salah satunya untuk navigasi wahana autonomous. Dengan menggabungkan kedua sistem pembacaan tersebut, dapat menghasilkan estimasi posisi yang lebih baik dengan tingkat akurasi rata-rata mencapai 2 meter, sehingga dapat menjadi sebuah estimasi posisi untuk navigasi sebuah wahana autonomous.
Sebuah wahana autonomous memerlukan suatu sistem pembacaan koordinat untuk membantu wahana dalam bernavigasi menuju tujuan. Di zaman sekarang telah hadir suatu sistem yang dinamakan Global Navigation Satellite System (GNSS) untuk membaca suatu data koordinat posisi. Pada penelitian ini terdapat dua buah sistem untuk mendapatkan data koordinat tersebut, diantaranya dari sensor Global Positioning System (GPS) dan juga smartphone. Namun keduanya masih memiliki kelemahan masing-masing serta tingkat akurasi yang bervariasi dari 5 sampai 20 meter. Tujuan pada penelitian ini adalah merancang sistem yang mampu memperbaiki kualitas akurasi dan kepresisian data posisi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan sensor fusion antara pembacaan koordinat GPS dan pembacaan koordinat smartphone lalu mengolahnya menggunakan Filter Kalman. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan akurasi pembacaan posisi menggunakan sistem yang telah dirancang. Konsep dari penelitian ini berasal dari premis sistem Assisted GPS (A-GPS) yang telah terintegrasi pada smartphone untuk mendapatkan data posisi yang paling relevan sehingga dapat membantu pembacaan posisi dari penerima GPS agar lebih baik. Selain itu, impact penelitian ini juga dapat diterpakan dalam berbagai sistem salah satunya untuk navigasi wahana autonomous. Dengan menggabungkan kedua sistem pembacaan tersebut, dapat menghasilkan estimasi posisi yang lebih baik dengan tingkat akurasi rata-rata mencapai 2 meter, sehingga dapat menjadi sebuah estimasi posisi untuk navigasi sebuah wahana autonomous.
File :
UNIKOM_Akbar Maulana Triezani_Cover .pdf
UNIKOM_Akbar Maulana Triezani_Lembar Pengesahan.pdf
UNIKOM_Akbar Maulana Triezani_BAB V.pdf
UNIKOM_Akbar Maulana Triezani_Daftar Pustaka.pdf
UNIKOM_Akbar Maulana Triezani_Kontak Penulis dan Kontributor.pdf
UNIKOM_Akbar Maulana Triezani_SK Persetujuan Publikasi.pdf
UNIKOM_Akbar Maulana Triezani_SP Tidak Plagiat.pdf
UNIKOM_Akbar Maulana Triezani_Kata Pengantar.pdf
UNIKOM_Akbar Maulana Triezani_Daftar Isi.pdf
UNIKOM_Akbar Maulana Triezani_BAB I.pdf
UNIKOM_Akbar Maulana Triezani_BAB II.pdf
UNIKOM_Akbar Maulana Triezani_BAB III.pdf
UNIKOM_Akbar Maulana Triezani_BAB IV.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
