Desain dan Simulasi Sistem Kendali PID Pada AGV(Automated Guided Vehicle) Pengikut Garis

Moch. Iskandar Riansyah

Abstract


Abstrak. Efektivitas dan efisiensi di bidang Logistik menjadi hal yang sangat penting. Salah satu solusi yang dilakukan untuk meningkatkan hal tersebut adalah bagaimana mengotomasi proses logistik dengan teknologi robotika yang disebut dengan AGV (Automated Guide Vehicle). Pada penelitian ini akan dikembangkan AGV yang dikendalikan dengan suatu algoritma agar dapat mengikuti lintasan berupa garis berwarna putih pada saat bertugas memindahkan material dari satu tempat ke tempat lain di dalam proses logistik. Sistem kendali yang digunakan adalah kendali PID (Proportional, Integral, Derivative), dengan dukungan perangkat keras berupa kamera RGB-D sebagai alat navigasi AGV untuk mendeteksi dan mengikuti lintasan. Sistem Kendali PID berfungsi untuk menjaga agar AGV tetap berada pada lintasan yang dibuat. Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai-nilai parameter baik kendali P, PD, dan PID agar mendapatkan parameter yang menghasilkan respon paling baik sehingga AGV mampu bergerak mengikuti lintasan garis berwarna putih. AGV  telah dirancang dan disimulasikan dalam sebuah perangkat lunak open source yang dikenal sebagai simulator Gazebo dan ROS (Robot Operating System). Proses navigasi menggunakan algoritma deteksi garis dengan tahapan melakukan filtering dan thresholding untuk menentukan titik pusat moment gambar lintasan garis putih. Dengan adanya titik pusat tersebut, AGV bergerak mengikuti pola lintasan dengan membandingkannya terhadap titik referensi yang telah ditentukan

Kata Kunci: Kendali PID, AGV (Automated Guided Vehicle), RGB-D, Simulator Gazebo, ROS(Robot Operating System)


Full Text:

Download

References


Gomes, M. V. et al. (2016) ‘PID control applied on a line-follower AGV using a RGB camera’, IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, Proceedings, ITSC, pp. 194–198. doi: 10.1109/ITSC.2016.7795553.

Juntao, L. et al. (2015) ‘Research of AGV positioning based on the two-dimensional Code Recognition Method’, 2015 International Conference on Logistics, Informatics and Service Science, LISS 2015. doi: 10.1109/LISS.2015.7369812.

Li, S., Yan, J. and Li, L. (2018) ‘Automated Guided Vehicle: The Direction of Intelligent Logistics’, Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Service Operations and Logistics, and Informatics, SOLI 2018. IEEE, pp. 250–255. doi: 10.1109/SOLI.2018.8476726.

Qi, B. Y., Zhou, Y. Y. and Yang, Q. L. (2016) ‘Application of AGV in intelligent logistics system’, pp. 5 .-5 . doi: 10.1049/cp.2015.1527.

Sampath, B. G., Perera, G. V. A. G. A. and Dassanayake, W. D. I. G. (2014) ‘A Fuzzy Integrated Self-tuning PID Technique for Mini Robot’.

Takaya, K. et al. (2016) ‘Simulation Environment for Mobile Robots Testing Using ROS and Gazebo’, pp. 96–101.

Tran, H. A. M. et al. (2018) ‘Develop of AGV Platform to Support The Arrangement of Cargo in Storehouse’, 2018 24th International Conference on Automation and Computing (ICAC). Chinese Automation and Computing Society in the UK - CACSUK, (September), pp. 1–5. doi: 10.23919/IConAC.2018.8748948.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.