Implementasi Particle Swarm Optimization Sebagai Algoritma Path Planning Pada Robot Warehouse - Submit Jurnal
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Institut Teknologi Kalimantan
Author
Primashudi, Erlingga
Subject
T Technology (General)
Datestamp
2023-07-14 03:25:15
Abstract :
Proses pengambilan barang pada gudang atau warehouse memerlukan pekerja dalam jumlah banyak agar pesanan dapat cepat diproses. Proses order picking ini membuat pengambilan barang kurang efisien dan biaya operasional meningkat sehingga dapat merugikan perusahaan. Sehingga, dibutuhkan sebuah robot gudang untuk mengambil barang dalam waktu singkat dan dengan biaya operasional yang minim. Namun, kondisi area gudang dapat berubah. Sehingga, diperlukan robot dengan kecerdasan buatan yang mampu merencanakan lintasan yang akan dilewatinya. Konsep ini dikenal dengan istilah path planning. Agar konsep path planning ini dapat bekerja, digunakan algoritma yang mampu menghasilkan koordinat yang dapat dilewati robot. Pada tugas akhir ini dirancang sebuah robot line follower dengan path planning menggunakan algoritma particle swarm optimization untuk menghasilkan koordinat lintasan terbaik yang dapat dilewati robot. Particle swarm optimization diimplementasikan pada mikrokontroler robot line follower untuk menghasilkan lintasan dengan jarak dan jumlah belokan minimum. Selain itu, dirancang GUI yang dapat memberi perintah koordinat tujuan dan dapat menampilkan hasil path planning robot. Robot kemudian akan diuji coba pada lintasan tanpa rintangan dan dengan rintangan. Hasil yang diperoleh pada uji coba dengan dan tanpa rintangan yaitu robot dengan path planning PSO dapat menandingi waktu tempuh robot dengan metode konvensional dengan selisih 1,4582 detik. Robot dengan path planning PSO juga mampu mencapai tujuan ketika diberi rintangan namun dengan waktu tempuh yang meningkat sebanding dengan jumlah rintangan. Jumlah partikel PSO memiliki pengaruh terhadap jumlah jarak dan belokan yang dihasilkan saat inisialisasi. Semakin banyak partikel maka semakin menurun jumlah jarak dan belokan yang dapat dilihat berdasarkan nilai fitness dengan penurunan rata-rata sebesar 11,45 setiap 10 partikel PSO ditambahkan. Dari hasil penelitian tugas akhir ini, diperoleh sebuah robot yang mampu merencanakan lintasannya sendiri dan dapat bekerja pada area gudang dengan kondisi lintasan yang dapat berubah-ubah.
Proses pengambilan barang pada gudang atau warehouse memerlukan pekerja dalam jumlah banyak agar pesanan dapat cepat diproses. Proses order picking ini membuat pengambilan barang kurang efisien dan biaya operasional meningkat sehingga dapat merugikan perusahaan. Sehingga, dibutuhkan sebuah robot gudang untuk mengambil barang dalam waktu singkat dan dengan biaya operasional yang minim. Namun, kondisi area gudang dapat berubah. Sehingga, diperlukan robot dengan kecerdasan buatan yang mampu merencanakan lintasan yang akan dilewatinya. Konsep ini dikenal dengan istilah path planning. Agar konsep path planning ini dapat bekerja, digunakan algoritma yang mampu menghasilkan koordinat yang dapat dilewati robot. Pada tugas akhir ini dirancang sebuah robot line follower dengan path planning menggunakan algoritma particle swarm optimization untuk menghasilkan koordinat lintasan terbaik yang dapat dilewati robot. Particle swarm optimization diimplementasikan pada mikrokontroler robot line follower untuk menghasilkan lintasan dengan jarak dan jumlah belokan minimum. Selain itu, dirancang GUI yang dapat memberi perintah koordinat tujuan dan dapat menampilkan hasil path planning robot. Robot kemudian akan diuji coba pada lintasan tanpa rintangan dan dengan rintangan. Hasil yang diperoleh pada uji coba dengan dan tanpa rintangan yaitu robot dengan path planning PSO dapat menandingi waktu tempuh robot dengan metode konvensional dengan selisih 1,4582 detik. Robot dengan path planning PSO juga mampu mencapai tujuan ketika diberi rintangan namun dengan waktu tempuh yang meningkat sebanding dengan jumlah rintangan. Jumlah partikel PSO memiliki pengaruh terhadap jumlah jarak dan belokan yang dihasilkan saat inisialisasi. Semakin banyak partikel maka semakin menurun jumlah jarak dan belokan yang dapat dilihat berdasarkan nilai fitness dengan penurunan rata-rata sebesar 11,45 setiap 10 partikel PSO ditambahkan. Dari hasil penelitian tugas akhir ini, diperoleh sebuah robot yang mampu merencanakan lintasannya sendiri dan dapat bekerja pada area gudang dengan kondisi lintasan yang dapat berubah-ubah.
File :
04191021_cover.pdf
04191021_ statement_of_authenticity.pdf
04191021_notations.pdf
04191021_chapter_1.pdf
04191021_chapter_2.pdf
04191021_chapter_3.pdf
04191021_chapter_4.pdf
04191021_conclusions.pdf
04191021_bibliography.pdf
04191021_enclosure.pdf
04191021_presentation.pdf
04191021_Form. TA-020.pdf
04191021_publishing_agreement.pdf
04191021_approval_sheet.pdf
04191021_preface.pdf
04191021_abstract_id.pdf
04191021_abstract_en.pdf
04191021_table_of_content.pdf
04191021_illustrations.pdf
04191021_tables.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
