PENGEMBANGAN SISTEM POSISI BERBASIS SENSOR VISION UNTUK PENERBANGAN MIKRO-UAV DI DALAM RUANGAN

• Main Author: Liuswanto, Chandra
• Format: Theses
• Language: Indonesia
• Online Access: https://digilib.itb.ac.id/gdl/view/64383
• Institution: Institut Teknologi Bandung

Sistem penentuan posisi adalah salah satu bagian terpenting untuk mengembangkan kendaraan yang dapat berjalan secara otonom penuh. Pada umumnya, setiap Unmanned Aerial Vehicle (UAV) atau drone, khususnya multirotor, menggunakan sistem Global Navigation Satellite System (GNSS) yang digabungkan dengan sensor inersia sebagai sistem penentuan posisi utama. Sensor inersia memiliki masalah drifting dan hanya dapat menyediakan navigasi jangka pendek; sehingga, sensor inersia ini perlu dikoreksi oleh sistem penentuan posisi absolut seperti GNSS. Di dalam ruangan, sistem penentuan posisi GNSS tidak dapat diandalkan karena sinyal akan rentan terhadap multipath error dan degradasi sinyal karena terhalang dan dipantulkan oleh dinding. Sistem alternatif dari penentuan posisi dalam ruangan diperlukan untuk mengembangkan sistem navigasi multirotor di dalam ruangan. Dalam penelitian ini, sistem penentuan posisi dikembangkan dengan menggunakan sistem kamera stereo berbasis video motion capture untuk mengestimasi posisi mikro-multirotor di dalam ruangan. Sistem ini terdiri dari dua kamera digital identik yang dipisahkan oleh sebuah jarak, baseline, dan mampu mengambil gambar secara serentak. Kemudian gambar tersebut akan disegmentasi untuk mengestimasi posisi pusat dari benda yang diinginkan dengan menggunakan segmenatasi warna dan posisi benda diestimasi dari triangulasi dari pusat titik benda. Sistem diuji dengan berbagai macam objek, mulai dari citra digital, sebuah pendulum, dan mikro-quadrotor. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa sistem kamera stereo memiliki presisi yang tinggi dan mampy menghasilkan data posisi yang dapat digunakan untuk data navigasi. Performa dari sistem kamera stereo akan dibagi menjadi tiga kategori bedasrakan presisi sistem dimana bergantung pada kecepatan dan kedalaman dari benda. Saat diuji pada perangkat pecobaan, mikro-quadrotor, data posisi hasil memiliki noise dengan frequensi tinggi. Keluaran dari sistem dapat difilter menggunakan filter moving average dan model filter Kalman untuk mengurangi noise pada sistem kamera stereo.