digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

ABSTRAK Annisa Zulfa Hidayah
PUBLIC Irwan Sofiyan

COVER.pdf
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB I.pdf
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB II.pdf
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB III.pdf
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB IV.pdf
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB V.pdf
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan

PUSTAKA Annisa Zulfa Hidayah
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan

LAMPIRAN.pdf
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan

Kegiatan berkendara sudah menjadi bagian penting dari kehidupan manusia modern. Ratusan jam dihabiskan manusia setiap tahunnya untuk mengendarai kendaraan dengan risiko kecelakaan yang tinggi. Hampir seluruh kasus kecelakaan disebabkan oleh faktor manusia. Solusi yang tepat untuk menjawab masalah tersebut adalah dengan diciptakannya kendaraan otonom yang andal untuk mengurangi peran manusia dalam berkendara. Kendaraan otonom yang andal memerlukan kemampuan untuk menentukan posisi dirinya secara akurat dan presisi. Umumnya digunakan Global Navigation Satellite System (GNSS) untuk mengetahui posisi kendaraan. Sayangnya, GNSS memiliki frekuensi cuplik yang rendah dan rentan mengalami kehilangan sinyal. Penelitian ini bertujuan merancang sistem penentu lokasi pada kendaraan otonom yang menggabungkan GNSS dengan Inertial Measurement Unit (IMU) dan sensor kecepatan roda. Informasi yang diperoleh dari pengukuran IMU dan sensor kecepatan roda diharapkan mampu mengisi kekosongan informasi saat GNSS tidak sedang menerima data. Informasi dari ketiga sensor digabung menggunakan salah satu algoritma fusi sensor untuk sistem nonlinier yaitu Unscented Kalman Filter (UKF). Parameter UKF ditala menggunakan algoritma evolusioner yaitu algoritma genetik untuk meningkatkan performa sistem. Sistem penentu lokasi diimplementasikan dan diuji pada sebuah mobil golf sebagai langkah peningkatan skala penelitian kendaraan otonom yang dilakukan Teknik Fisika ITB. Hasil penalaan parameter UKF melalui algoritma genetik menghasilkan sistem dengan penurunan galat (RMSE) sebesar 75,48% dari sistem dengan parameter yang tidak ditala. Sistem penentu lokasi diuji pada dua lintasan berbeda. Pengujian pada lintasan I sepanjang 45,474 m menghasilkan estimasi posisi dengan RMSE 0,027 m, estimasi kecepatan dengan RMSE 0,161 m/s, serta estimasi orientasi dengan RMSE 0,018 rad. Pengujian pada lintasan II sepanjang 272,314 m menghasilkan estimasi posisi dengan RMSE 0,036 m, estimasi kecepatan dengan RMSE 0,209 m/s, serta estimasi orientasi dengan RMSE 0,014 rad. Performa sistem penentu lokasi juga diuji pada kondisi tidak ideal ketika data GNSS masuk dengan frekuensi lima kali lipat lebih rendah. Dalam kondisi tersebut, sistem menghasilkan estimasi posisi dengan RMSE 0,231 m pada lintasan I dan 0,258 m pada lintasan II.