Path: Top > S1-Final Project > Engineering Physics-FTI > 2018

PENGONTROLAN POSISI QUADROTOR MENGGUNAKAN METODE ROBUST RESILIENT BERBASIS VIRTUAL SENSOR

QUADROTOR POSITION CONTROL USING ROBUST-RESILIENT CONTROLLER BASED VIRTUAL SENSOR

Undergraduate Theses from JBPTITBPP / 2018-08-10 15:39:26
Oleh : Angela Dian Andrini - Nim: 13314014, Boby Anditio - Nim: 13314089 , S1 - Engineering Physics-FTI
Dibuat : 2018-08-10, dengan 1 file

Keyword : Prediction error method, pengontrol robust-resilient, virtual sensor, diagonal recurrent neural network, extended kalman filter, particle swarm optimization, AR Drone 2.0

Perkembangan terkini dalam teknologi kontrol dan robotik telah mengarah pada pengembangan mengenai otomasi teknologi robot terbang seperti misalnya quadrotor. Ruang gerak dengan 6 derajat kebebasan dan sifat nonlinear yang dimiliki, model quadrotor biasanya dipisahkan berdasarkan suatu batas kondisi tertentu. Pada penelitian ini, pemodelan input-output data quadrotor dilakukan dengan menggunakan Predictive Error Method (PEM) untuk menghasilkan suatu model umum quadrotor yang bekerja dalam beberapa kondisi. Model tersebut akan digunakan untuk mendesain parameter penguatan pengontrol robust-resilient untuk pengontrolan posisi quadrotor dengan mengasumsikan adanya ketidakpastian pada model dan pengontrol yang dihasilkan. Penelitian ini memperkenalkan metode baru dalam menentukan posisi quadrotor menggunakan skema virtual sensor. Virtual sensor digunakan untuk menentukan variabel tidak terukur menggunakan informasi yang diperoleh dari variabel terukur. Skema tersebut terdiri atas Diagonal Recurrent Neural Network (DRNN) yang digunakan untuk melakukan prediksi variabel terukur dan tidak terukur pada waktu selanjutnya dan Extended Kalman Filter (EKF) yang digunakan untuk melakukan koreksi terhadap prediksi yang dihasilkan dan mengestimasi nilai variabel tidak terukur, dalam hal ini posisi quadrotor. DRNN akan dilatih menggunakan algoritma optimisasi Particle Swarm Optimization (PSO) untuk menghindari kondisi ekstrim lokal dalam mendapatkan bobot jaringan yang optimal. Pada penelitian ini, skema virtual sensor terintegrasi dengan pengotrol robustresilient telah dilakukan dan diimplementasikan menggunakan AR Drone 2.0 dalam beberapa penerbangan. Metode tersebut telah terbukti lebih superior dari metode-metode sebelumnya dalam simulasi maupun implementasi.

Deskripsi Alternatif :

Recent trends in control technology and robotics has led to the development of automation in flying robot technology such as quadrotor. The 6 degrees of freedom movement and nonlinear behavior, a model of a quadrotor is usually separated based on a certain range of conditions. In this research, a modelling of an inputoutput data is conducted using the Predictive Error Method (PEM) to generate a general model of a quadrotor that works under several conditions. The model will be used to design a gain parameter of the robust-resilient controller in order to control the position of quadrotor, assuming uncertainties present both in the model and its controller. This research introduced a new method in determining a quadrotor position using a virtual sensor scheme. A virtual sensor is used to determine the immeasurable variables of quadrotor using information gain from the measureable variables. The scheme consists of Diagonal Recurrent Neural Network (DRNN) which is used to make prediction of both the measureable and immeasureable variables of a quadrotor at the next time step and an Extended Kalman Filter (EKF) to correct the prediction made and estimate the immeasurable variables of quadrotor, which is the position. The DRNN is trained with an optimization algorithm, Particle Swarm Optimization, to avoid any local extreme condition in obtaining the optimal weights of the network. In this research, the proposed virtual sensor scheme integrated with a robustresilient controller has been conducted and implemented using AR Drone 2.0 in several flights. It has proven to be superior in both simulation and implementation than any previous method.


Copyrights : Copyright (c) 2001 by Perpustakaan Digital ITB. Verbatim copying and distribution of this entire article is permitted by author in any medium, provided this notice is preserved.

Beri Komentar ?#(0) | Bookmark

PropertiNilai Properti
ID PublisherJBPTITBPP
OrganisasiS1 - Engineering Physics-FTI
Nama KontakUPT Perpustakaan ITB
AlamatJl. Ganesha 10
KotaBandung
DaerahJawa Barat
NegaraIndonesia
Telepon62-22-2509118, 2500089
Fax62-22-2500089
E-mail Administratordigilib@lib.itb.ac.id
E-mail CKOinfo@lib.itb.ac.id

Print ...

Kontributor...

  • Ir. Endra Joelianto, Ph.D.

    Prof. Dr-Ing. Yul Yunazwin Nazaruddin, Editor: Irwan Sofiyan

File PDF...