Implementasi Kendali Logika Fuzzy Pada Robot Line Follower

Robot line follower merupakan sebuah robot autonomous yang sanggup mengikuti jalur. Jalurnya bisa berupa garis berwarna hitam diatas permukaan putih atau sebaliknya. Pada kajian ini, robot line follower memakai sistem kendali kecerdikan fuzzy dengan metode Mamdani. Selama ini robot line follower kebanyakan dirancang untuk jalur dengan lebar yang tetap, namun dengan sistem kendali kecerdikan fuzzy ini sanggup mengenali jalur dengan variasi lebar antara satu sampai delapan titik sensor. Robot line follower ini mengimplementasikan 18 hukum fuzzy untuk memetakan antara antecedent posisi dan lebar jalur, dengan consequent kecepatan laju robot. Aturan fuzzy terdiri dari masing-masing 9 hukum untuk kondisi jalur tunggal dan jalur percabangan dua jalur. Robot line follower ini bisa melaksanakan analisis 57 case jalur dengan kendali fuzzy, mulai dari lebar jalur 2 sampai 12 cm. Dengan 36 case analisis jalur tunggal dan 21 case jalur percabangan dua buah jalur. Robot line follower ini juga bisa menyesuaikan kecepatan laju sesuai lebar jalurnya.

Kata kunci: kendali kecerdikan fuzzy, Mamdani, robot line follower.

  • Publisher: Indonesian Computer, Electronics, and Instrumentation Support Society (IndoCEISS)
  • Other Contributor: IndoCEISS
  • Date: 2014-04-30
  • Resource Type: info:eu-repo/semantics/article
  • Resource Type: info:eu-repo/semantics/publishedVersion
  • Resource Type: Peer-reviewed Article
  • Format: application/pdf
  • Resource Identifier: https://jurnal.ugm.ac.id/ijeis/article/view/4221
  • Source: IJEIS - Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems; Vol 4, No 1 (2014): IJEIS; 45-56
Berikut ini yakni link download jurnal Implementasi Kendali Logika Fuzzy pada Robot Line Follower.

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Belajar Image Processing Binary Threshold Visual Studio C#

Gambar
Dalam tutorial C# kali ini akan mengulas mengenai bagaimana merancang project binary threshold dalam digital image processing, pengolahan gambaran digital, dengan memakai framework AForge. Berikut yaitu video tutorialnya. Sebelumnya perlu diingat untuk install terlebih dahulu AForge, lalu tambahkan file reference yang diperlukan, yakni dengan cara pilih tab PROJECT lalu Add Reference, sanggup juga pada Solution Explorer pilih References lalu klik kanan dan Add Reference. Setelah itu akan tampil window pencarian file yang diperlukan. Untuk project ini gunakan AForge.dll dan AForge.Imaging.dll. Untuk source code yang dipakai ialah sebagai berikut. using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using System.Windows.Forms; using AForge; using AForge.Imaging; using AForge.Imaging.Filters; namespace binaryThreshold {     public p...
Baca selengkapnya

Dragon Ball Super Pertaruhan Nasib Alam Semesta

Gambar
Universe Survival Saga merupakan saga kelima dari serial anime Dragon Ball Super atau yang keempat untuk versi manga. Melanjutkan dongeng pada Future Trunks Saga , Zen-Oh dan Zen-Oh (future) berniat mengadakan ajang pertarungan Tournament of Power sebagai hiburan. Karena Zen-Oh (future) belum pernah melihat pertarungan antara alam semesta 6 dan 7, maka Zen-Oh berniat mengadakan pertarungan uji coba terlebih dahulu. Sebelum mengadakan turnamen tersebut, Zen-Oh menggelar pertarungan uji coba yang melibatkan alam semesta 7 dengan alam semesta 9. Dua alam semesta tersebut merupakan yang terlemah. Pertarungan sengit terjadi antara Majin Buu vs. Basil, Son Gohan vs. Lavender, dan Son Goku vs. Bergamo. Majin Buu dan Son Goku berhasil meraih kemenangan atas lawan-lawannya, sedangkan Son Gohan (yang kehilangan naluri bertarungnya) hanya bisa bertarung imbang dengan lawannya, Lavender. Di selesai uji coba tersebut Son Goku ditantang Toppo petarung besar lengan berkuasa dari alam semesta 11. To...
Baca selengkapnya

Introducing Raspberry Pi Hats

Gambar
One of the brilliant things about the Raspberry Pi has always been the ability to attach physical hardware to the Raspberry Pi’s GPIO (General Purpose Input/Output) connector. There are so many third party add-on boards that attach to the Raspberry Pi and extend its functionality, such as motor controllers, LEDs, buttons, sensors, microcontrollers, LCDs, ADCs, and DACs. Someone has almost certainly created an add-on board that makes it usable with the Raspberry Pi. On the Raspberry Pi models A and B, the GPIO connector has 26 pins. Users attaching an add-board to the model A or B Pi usually have to work out which drivers are required for their specific board, and then edit the relevant Linux files to make them load at boot time before the board is usable, or load them by hand from the command line. The Raspberry Pi has no knowledge of whether it has a board attached or not, and the various drivers, when loaded, will simply assume that they can make exclusive use of the GPIO interface....
Baca selengkapnya