Robot control is currently very helpful for human work to be more effective and efficient both in completion time and in mitigating the risk of work accidents that may occur. This study determines the direction of the robot so that it does not collide with each other and reach the target. Controlling the swarm robot with the leader-follower approach uses Fuzzy Logic Type 2-Particle Swarm Optimization (PSO) to optimise the performance of the swarm robot. The Fuzzy Logic Method Type 2 measures the direction decisions of the leader robot and follower robot using a rule base of 8 rules; the leader-follower robot is given a target. Achieving targets using PSO, the PSO process looks for potential solutions with quality references to reach the target as the optimal solution. The leader-follower modelling has been modelled using kinematic equations and controlling the movement of the robot's trajectory in the form of a simulation that has been carried out. The measurement results based on robot data in an open environment are 110 data, and a square environment is 1342. The measurement results based on robot time in a four-obstacle environment have the fastest time of 10.83 seconds and the longest time environment in an oval environment of 134.9 seconds. The measurement results are based on resources in a free environment of 10.6 kb and a square environment of 49.1 kb. Fuzzy Logic Type 2-PSO has a higher time indicating a stable speed result and judging from the trajectory in avoiding obstacles, and the leader-follower robot has a faster response. ; maupun dalam mitigasi resiko kecelakaan kerja yang mungkin terjadi. Penelitian ini menentukan arah robot agar tidak saling bertabrakan dan mencapai target. Pengendalian robot swarm dengan pendekatan leader follower menggunakan Logika Fuzzy Tipe 2-Particle Swarm Optimization (PSO) sebagai optimasi pengendalian performansi robot swam. Metode Logika Fuzzy Tipe 2 mengukur keputusan arah robot leader dan robot follower dengan menggunakan rule base sebanyak 8 aturan, robot leader follower diberikan target. Pencapaian target menggunakan PSO, proses PSO mencari calon solusi dengan acuan kualitas untuk menuju target sebagai solusi optimal. Pemodelan leader follower telah dimodelkan dengan menggunakan persamaan kinematik dan pengendalian pergerakan trajektori robot dalam bentuk simulasi yang telah dilakukan. Hasil pengukuran berdasarkan data robot pada lingkungan tanpa halangan sejumlah 110 data dan lingkungan persegi sejumlah 1342. Hasil pengukuran berdasarkan waktu robot pada lingkungan empat halangan memiliki waktu tercepat sebesar 10,83 detik dan lingkungan waktu terlama pada lingkungan oval sebesar 134,9 detik. Hasil pengukuran berdasarkan resource pada lingkungan tanpa halangan sebesar 10,6 kb dan lingkungan persegi sebesar 49,1 kb. Logika Fuzzy Tipe 2-PSO memiliki waktu lebih tinggi menandakan hasil kecepatan yang stabil serta dilihat dari trajektori dalam menghindari halangan, robot leader follower memiliki respon yang lebih cepat.


    Zugriff

    Download


    Exportieren, teilen und zitieren



    Titel :

    Optimasi Performansi Pengendalian Robot Swarm menggunakan Logika Fuzzy Tipe 2-Particle Swarm Optimazation


    Beteiligte:

    Erscheinungsdatum :

    2021-06-29


    Anmerkungen:

    doi:10.29207/resti.v5i3.3194
    Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi); Vol 5 No 3 (2021): Juni 2021; 602 - 608 ; 2580-0760 ; 10.29207/resti.v5i3



    Medientyp :

    Aufsatz (Zeitschrift)


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch



    Klassifikation :

    DDC:    629




    Performansi Navigasi Robot Leader-Follower menggunakan Algoritma Logika Fuzzy Interval Tipe 2

    Fitriana, Gita Fadila / Rifki Adhitama | BASE | 2019

    Freier Zugriff

    Optimasi Biaya Distribusi pada HFVRP Menggunakan Algoritma Particle Swarm Optimization

    Lukman, Ismanitami / Hanafi, Rosmalina / Parenreng, Syarifuddin M | BASE | 2019

    Freier Zugriff


    Rancang Bangun Sistem Kontrol Robot Line Follower Menggunakan Logika Fuzzy

    Mukti, Anggoro / Nurhayati, Oky Dwi / Widianto, Eko Didik | BASE | 2015

    Freier Zugriff