Perpustakaan Digital ITB

Manusia dapat berpindah tempat dari jarak yang relatif jauh dengan menggunakan kendaraan. Dalam sehari, berkendara dapat menyita waktu manusia dan tidak luput dari resiko kecelakaan yang dapat terjadi. Waktu tersebut memotong produktivitas manusia yang dapat digunakan untuk aktivitas lainnya seperti bekerja dan beristirahat. Tugas akhir ini mencoba mengembangkan sistem penentu lokasi untuk diimplementasikan pada kendaraan otonom agar manusia dapat melakukan aktivitas lain saat berkendara bersamaan dengan risiko kecelakaan yang rendah. Sistem penentu lokasi dibuat agar kendaraan otonom dapat berfungsi dan menentukan posisi kendaraan dalam koordinat global sehingga kendaraan dapat bergerak otonom pada destinasi tujuan. Sistem tersebut dikembangkan karena sistem GPS yang terpasang pada kendaraan memiliki frekuensi cuplik yang rendah walaupun memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Oleh karena itu, digunakan berbagai sensor untuk mengakomodasi dan memprediksi posisi kendaraan pada saat GPS tidak mengirimkan sinyal. Penggabungan sensor dan GPS GNSS dilakukan dengan menggunakan algoritma Kalman Filter. Algoritma tersebut bekerja dengan cara mengestimasi keadaan posisi, kecepatan, dan orientasi kendaraan menggunakan model yang ditentukan. model kinematika Ackermann dapat digunakan pada kendaraan nonholonomik seperti mobil untuk menentukan kecepatan linier dan kecepatan angular orientasi kendaraan. Sayangnya, model tersebut bersifat nonlinier sehingga tidak dapat digunakan pada Kalman Filter. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, algoritma lanjutan Unscented Kalman Filter (UKF) digunakan untuk mengatasi permasalahan nonlinieritas pada model kinematika tersebut. Dalam penelitian ini, terdapat tiga sensor yang digunakan untuk meningkatkan akurasi dari sistem penentu lokasi. Sensor inersial IMU digunakan untuk mengukur dan menentukan kecepatan, akselerasi, serta orientasi kendaraan. Selanjutnya, pengukuran absolute encoder digunakan untuk menentukan perubahan steering angle dari kendaraan. Sementara itu, bacaan GNSS digunakan untuk mengukur posisi absolut dari kendaraan. Ketiga sensor tersebut digabungkan menggunakan UKF dalam tahap prediksi dan koreksi untuk menentukan estimasi keadaan kendaraan. Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) digunakan untuk meningkatkan akurasi dari sistem penentu lokasi dengan mencari parameter terbaik dalam algoritma UKF. Dari hasil penelitian ini, didapatkan sistem penentu lokasi dengan galat RMSE posisi bernilai 0,056 m dan galat orientasi sebesar 3,01°.