Perpustakaan Digital ITB

Selama ini, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) khususnya quadrotor lebih banyak digunakan di luar ruangan, tetapi seiring perkembangannya, penggunaan quadrotor di dalam ruangan kian meningkat. Pengukuran posisi menjadi masalah ketika menggunakan quadrotor di dalam ruangan. Penelitian ini mengusulkan suatu algoritma virtual sensor untuk melakukan estimasi posisi quadrotor di dalam ruangan tanpa menggunakan sensor fisis. Algoritma virtual sensor yang digunakan terdiri dari Diagonal Recurrent Neural Network (DRNN) dan Unscented Kalman Filter (UKF). Penelitian ini menggunakan quadrotor Parrot AR Drone 2.0. Quadrotor Parrot AR Drone 2.0 telah memiliki algoritma internal untuk melakukan pengontrolan kecepatan. Untuk itu, tahap pemodelan dinamika quadrotor AR Drone 2.0 dimulai dengan melakukan pendekatan terhadap algoritma internal ini. Pendekatan dilakukan dengan menggunakan pengontrol Proporsional-Integral-Derivatif (PID) dengan dua derajat kebebasan. Setelah dinamika sistem didapatkan, dilakukan perancangan pengontrol posisi pada quadrotor. Metode kontrol posisi yang digunakan adalah PID dan logika Fuzzy. Proses pencarian parameter pada perancangan virtual sensor, pemodelan dinamika AR Drone 2.0, dan perancangan pengontrol posisi menggunakan algoritma optimisasi Stochastic Fractal Search (SFS). Algoritma SFS digunakan untuk meminimalisasi kemungkinan parameter terjebak dalam nilai lokal minimum. Setelah dilakukan integrasi antara pengontrol posisi yang dirancang dan virtual sensor, didapatkan respon sistem yang stabil dan mampu mengikuti berbagai set poin yang diberikan dengan baik.