Pemetaan Ruangan pada Robot Beroda Menggunakan Sensor LiDAR
DOI:
https://doi.org/10.33633/aiej.v7i1.8438Keywords:
Pemetaan Ruangan, Odometri, Gyroscope, Rotary EncoderAbstract
Sensor LiDAR sering digunakan dalam sistem pemetaan karena tingkat akurasi yang tinggi. Sensor ini juga sering digunakan pada kendaraan dan robot untuk mengukur jarak antara titik pusat dan objek di sekitarnya. Dalam sensor lidar 360°, data diambil saat sensor lidar berputar satu putaran penuh, sehingga mampu memetakan lingkungan 360° secara keseluruhan. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan sensor lidar 360° yang dipasang di atas robot beroda untuk memetakan ruangan. Namun, untuk melakukan pemetaan ruangan secara lengkap, pembacaan Odometry pada robot beroda juga diperlukan. Peneliti membahas pembacaan sensor Gyroscope dan rotary encoder untuk mendapatkan posisi x dan y pada robot beroda, serta pemetaan ruangan menggunakan data x dan y yang diperbarui dengan informasi dari sensor Gyroscope dan rotary encoder. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pembacaan Odometry dari sensor Gyroscope dan rotary encoder menghasilkan error RMSE sebesar 13.40 cm pada sumbu x dan 10.63 cm pada sumbu y. Sedangkan error RMSE pada pemetaan adalah -6.932 cm pada koordinat x dan -1.41 cm pada koordinat y.References
Prayoga S, Budianto A, Atmaja AB. Sistem Pemetaan Ruangan 2D Menggunakan Lidar. Jurnal Integrasi. 2017 Apr 28;9(1):73-9.
Sunandar I, Syarifudin D. LiDAR: Penginderaan jauh sensor aktif dan aplikasinya di bidang kehutanan. Jurnal planologi unpas. 2014;1(2):145-54.
Hecht J. Lidar for self-driving cars. Optics and Photonics News. 2018 Jan 1;29(1):26-33.
Andara G, Arseno D, Armi N. Analisis Kinerja Light Detecting And Ranging (Lidar) Untuk Deteksi Objek Menggunkan Metode Jarak Eculidean. eProceedings of Engineering. 2020 Dec 1;7(3).
Markom MA, Adom AH, Tan ES, Shukor SA, Rahim NA, Shakaff AY. A mapping mobile robot using RP Lidar scanner. In2015 IEEE International Symposium on Robotics and Intelligent Sensors (IRIS) 2015 Oct 18 (pp. 87-92). IEEE.
Philippsen R. Motion planning and obstacle avoidance for mobile robots in highly cluttered dynamic environments. EPFL; 2004.
Luo RC, Lai CC. Indoor mobile robot localization using probabilistic multi-sensor fusion. In2007 IEEE Workshop on Advanced Robotics and Its Social Impacts 2007 Dec 9 (pp. 1-6). IEEE.
Guo Q, Ma L, Wu H. LiDAR-based indoor mapping and navigation for mobile robots. IEEE Trans Autom Sci Eng. 2019;16(1):139-151
Rabbani T, van den Heuvel FA, Vosselman G. Segmentation of point clouds using smoothness constraint. ISPRS J Photogramm Remote Sens. 2016;115:60-75.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Aries Jehan Tamamy
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.