Perpustakaan Digital ITB

Mobile robot yang beroperasi pada lingkungan indoor umumnya menggunakan navigasi berbasis garis atau navigasi berbasis peta. Navigasi berbasis garis memiliki keunggulan berupa akurasi tinggi selama robot berada pada jalur panduan, namun tidak mampu beroperasi ketika jalur terhalang rintangan. Sebaliknya, navigasi berbasis grid map mampu melakukan perencanaan lintasan dan penghindaran rintangan, tetapi sangat bergantung pada odometri yang rentan mengalami akumulasi galat posisi (drift) akibat selip roda. Tugas akhir ini mengembangkan sistem navigasi hibrida yang mengintegrasikan navigasi berbasis garis dan grid map dengan mekanisme koreksi odometri menggunakan line sensor sehingga robot mampu mempertahankan akurasi posisi sekaligus melakukan penghindaran rintangan secara otomatis pada lingkungan indoor. Sistem dikembangkan pada platform TurtleBot3 Burger menggunakan Robot Operating System 2 (ROS 2). Subsistem yang dirancang meliputi Navigation State Machine and Line Follower Control, Local Planner, serta Line Sensing. Arsitektur pengambilan keputusan menggunakan Finite State Machine (FSM) untuk mengelola perpindahan mode navigasi antara mengikuti garis, berputar pada persimpangan, menghindari rintangan, hingga mencapai tujuan. Perencanaan ulang lintasan dilakukan menggunakan algoritma A* pada grid map dengan penambahan penalti belokan untuk menghasilkan lintasan yang lebih halus selama proses penghindaran rintangan. Kendali pelacakan garis menggunakan pengendali Proportional-Derivative (PD) berbasis deret sensor inframerah. Selain menjaga robot tetap berada pada jalur, informasi dari line sensor dimanfaatkan sebagai acuan kalibrasi posisi dan orientasi untuk menghilangkan akumulasi drift odometri ketika robot kembali memasuki jalur panduan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mencapai tingkat keberhasilan navigasi sebesar 100% pada kondisi tanpa rintangan dan 80% pada kondisi dengan rintangan. Meskipun kemampuan penghindaran rintangan masih memerlukan pengembangan lebih lanjut untuk meningkatkan tingkat keberhasilan navigasi pada lingkungan yang lebih kompleks, mekanisme koreksi odometri berhasil mengurangi galat posisi robot. Mekanisme kalibrasi ini efektif bekerja selama akumulasi drift masih berada dalam jangkauan fisik sensor, yaitu 9,8 cm untuk error lateral, 13,3 cm untuk error longitudinal, serta 49? untuk penyimpangan orientasi. Deviasi rata-rata posisi terhadap target tercatat sebesar 2,41 cm dengan deviasi rata-rata 1,90 cm pada kondisi tanpa rintangan dan 3,00 cm pada kondisi dengan rintangan. Hasil tersebut menunjukkan bahwa integrasi line sensor sebagai mekanisme koreksi odometri mampu mengurangi pengaruh drift selama robot bermanuver di luar jalur dan mengembalikan estimasi posisi ketika robot kembali mengikuti garis.