ABSTRAK Iqbal Ardy Putra
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan
Inspeksi visual merupakan bagian penting dalam industri Maintenance, Repair,
dan Overhaul (MRO) pesawat terbang. Sayangnya, praktik ini dilaksanakan
secara manual oleh manusia dan banyak studi melihatnya sebagai
proses yang tidak efektif dan tidak efisien. Pendekatan yang menonjol untuk
meningkatkan efektifitas dan efisiensi dari praktik tersebut ialah menggunakan
robot sebagai wahana inspeksi dan salah satu tantangan utamanya adalah pendekatan
tersebut memerlukan sensor lokalisasi yang akurat, terutama dalam
lingkungan indoor dimana inspeksi dilaksanakan, sehingga wahana bisa dijaga
pada referensi trayektori tanpa merusak pesawat. Dalam hal ini, kami menggunakan
quadcopter sebagai wahana inspeksi karena memiliki kemampuan untuk
meencakup seluruh area pesawat dan sistem lokalisasinya akan menggunakan
stereo vision sebagai sensor, mengesampingkan penggunaan GPS dan
IMU karena keterbatasan ketersediaan sinyal dan masalah akurasi. Riset ini
secara umum berusaha untuk mengevaluasi performa dari stereo vision, integrasinya
dengan quadcopter, dan keseluruhan sistem pada beberapa trayektori.
Riset ini dilakukan menggunakan simulasi numerik dan memanfaatkan
lingkungan virtual untuk memodelkan sensor visual secara realistis pada kondisi
ideal. Sistem tersebut dikembangkan menggunakan MATLAB/Simulink
untuk memodelkan dinamika quadcopter yang dipasangkan dengan Gazebo
Simulator untuk membuat sebuah lingkungan virtual dan pemodelan sensor
kamera. Data gambar yang dihasilkan akan disegmentasi menggunakan color
tresholder dan blob analysis untuk mendeteksi marker yang terpasang pada
quadcopter, sehingga secara tidak langsung akan mendapatkan lokasi wahana
tersebut. Hasil riset ini menunjukkan bahwa algoritma rekonstruksi, dengan
variasi ketinggian kamera maksimum sekitar 7.5 m, memberikan estimasi yang
stabil dan dapat diandalkan dalam orde sentimeter, meski begitu nilai rata-rata
error secara umum meningkat seiring naiknya ketinggian kamera. Selain itu,
performa dari estimasi posisi X dan Y turun seiring bergeraknya quadcopter
mendekati batas FoV kamera. Sebagai tambahan, keseluruhan sistem, yang
terdiri atas quadcopter, stereo vision, dan sistem kendali menggunakan LQR,
menunjukkan performa yang baik dalam melacak trayektori tanpa heading.
Meski begitu, sistem ini masih gagal dalam melakukan simulasi menggunakan
variasi heading.