PENGENALAN TANDA ARAH UNTUK NAVIGASI AUTOMATIC GUIDED VEHICLE BERBASIS RASPBERRY PI

HIDAYAT, RACHMAT (2022) PENGENALAN TANDA ARAH UNTUK NAVIGASI AUTOMATIC GUIDED VEHICLE BERBASIS RASPBERRY PI. Other thesis, Universitas Katholik Soegijapranata Semarang.

Preview	Text 18.F1.0016-Rachmat Hidayat-COVER_a.pdf Download (905kB) | Preview
Preview	Text 18.F1.0016-Rachmat Hidayat-BAB I_a.pdf Download (202kB) | Preview
	Text 18.F1.0016-Rachmat Hidayat-BAB II_a.pdf Restricted to Registered users only Download (705kB)
Preview	Text 18.F1.0016-Rachmat Hidayat-BAB III_a.pdf Download (713kB) | Preview
Preview	Text 18.F1.0016-Rachmat Hidayat-BAB IV_a.pdf Download (1MB) | Preview
Preview	Text 18.F1.0016-Rachmat Hidayat-BAB V_a.pdf Download (185kB) | Preview
Preview	Text 18.F1.0016-Rachmat Hidayat-DAPUS_a.pdf Download (269kB) | Preview
Preview	Text 18.F1.0016-Rachmat Hidayat-LAMP_a.pdf Download (385kB) | Preview

Abstract

Perkembangan zaman modern di sektor teknologi robotika dan mekanisasi telah meningkat sangat signifikan dalam beberapa dekade ini, karena mempunyai nilai efisiensi yang tinggi dari aspek waktu dan tenaga. AGV adalah alat transportasi yang dikendalikan secara mekanis dan otomatis, yang berfungsi sebagai efisiensi tenaga kerja di berbagai macam perusahaan, dengan memerlukan sebuah sistem navigasi agar berpindah maupun bergerak ke arah tertentu dan lokasi yang telah diprogram. Salah satu metode navigasi lama di AGV adalah sebuah sensor mengikuti pola garis pada objek yang terdeteksi yaitu garis pada lantai. metode tersebut kurang efektif karena lambat laun objek pola garis yang terdeteksi akan menghilang dan tidak dapat terdeteksi kembali oleh sensor kamera karena efek dari gaya gesek dari roda AGV. Oleh sebab itu maka, diperlukan sebuah peningkatan metode navigasi AGV agar dapat menjadi sebuah inovasi yang berkelanjutan. Metode navigasi ini menggunakan empat objek gambar yang diposisikan pada area yang dilintasi robot AGV. Selanjutnya, pola objek gambar yang sudah terdeteksi diproses dengan perangkat mini komputer Raspberry Pi 4 Model B yang dirancang sebuah program. Hasil pengujian membuktikan bahwa metode ini mampu mendeteksi objek gambar yang berada di area yang terjangkau kamera dan berhasil menampilkan keluaran dari objek gambar tersebut, tingkat keakuratan keberhasilan pengenalan objek sebesar 80% dipengaruhi dengan parameter jarak 10cm – 95cm dan beberapa percobaan, untuk menganalisa kecepatan putaran roda depan dan belakang AGV, penelitian ini menggunakan osiloskop dan tachometer sebagai alat pengukur kecepatan.

Item Type:	Thesis (Other)
Subjects:	600 Technology (Applied sciences) > 620 Engineering > 621 Electrical engineering
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Electrical Engineering
Depositing User:	mr AM. Pudja Adjie Sudoso
Date Deposited:	08 Dec 2022 01:39
Last Modified:	08 Dec 2022 01:39
URI:	http://repository.unika.ac.id/id/eprint/30418

Actions (login required)

View Item