Sistem Navigasi pada Throwing Robot ABU Robocon 2021 dengan Integrasi Wheel Odometry dan Lidar Scan Matching Menggunakan Iterative Closest Point

Furqan Aliyuddien, Chastine Fatichah, Djoko Purwanto
Submission Date: 2021-08-21 15:54:04
Accepted Date: 2021-12-22 11:56:04

Abstract


Sistem navigasi hingga saat ini menjadi fokus utama dalam pengembangan robot otonom. Mengetahui lokasi di mana robot sedang berada merupakan syarat agar robot dapat menjalankan tugasnya. Robot otonom darat, pada umumnya digunakan untuk transportasi, survei lokasi yang berbahaya, atau pekerjaan berat yang repetitif. Sistem navigasi dengan metode dead reckoning seperti Inertial Navigation System (INS) memiliki masalah dengan akumulasi error. Untuk mengatasi masalah tersebut, penggunaan kamera atau Lidar sebagai referensi eksternal sangat cocok untuk diaplikasikan di lingkungan indoor. Penelitian ini bertujuan mengkombinasikan Wheel Odometry dengan Lidar Scan Matching menggunakan Iterative Closest Point untuk navigasi robot yang akan digunakan untuk ABU Robocon 2021, kontes robot antar perguruan tinggi se-Asia Pasifik. Iterative Closest Point merupakan salah satu metode Scan Matching pada Point Cloud Lidar yang sederhana namun cukup akurat. Integrasi Wheel Odometry dan Scan Matching dilakukan dengan menggunakan Extended Kalman Filter. Data mentah posisi dari Wheel Odometry akan digunakan sebagai dasar transformasi Point Cloud Lidar, sehingga dapat memangkas jumlah iterasi ICP yang diperlukan. Hasil ICP antara data Lidar dengan peta referensi akan digunakan sebagai input posisi pengukuran sensor pada EKF. Data mentah posisi Wheel Odometry juga akan digunakan sebagai input posisi EKF pada waktu dimana data Lidar tidak didapatkan. Data estimasi posisi dari EKF menjadi output dari sistem pada waktu t dan juga akan digunakan sebagai input prediksi pada waktu t+1. Dari hasil uji coba yang dilakukan, integrasi sistem navigasi dengan Scan Matching menggunakan Lidar dapat mengatasi masalah akumulasi error yang menjadi masalah utama Inertial Navigation System. Setelah digunakan selama sepuluh menit, error sudut pada gyro dapat mencapai 3°, sedangkan sistem navigasi yang dibangun dapat dengan konsisten memiliki error sudut dibawah 0.7°.

Keywords


Extended Kalman Filter; Iterative Closest Point; Lidar ;Mobile Robot

Full Text: PDF

CC Licencing


Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
Jurnal Teknik ITS by Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM) ITS is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Based on a work at https://ejurnal.its.ac.id/index.php/teknik.
Statistik Pengunjung