PENERAPAN SISTEM NAVIGASI MOBILE ROBOT PADA TURTLEBOT DENGAN DEPTH SENSOR CAMERA

Main Article Content

Joannes Mahestra Robert Aprilino
Petrus Santoso, S. T., M.Sc.

Abstract

Penelitian ini menggunakan platform Turtlebot sebagai mobile robot yang memiliki teknologi SLAM, Navigation, dan Manipulation . Tujuan dari penelitian ini adalah menguji sistem navigasi pada Turtlebot yang telah terpasang depth sensor camera. Pengujian sistem dilakukan dengan mengambil data apa saja yang dapat digunakan dari depth sensor camera. Setelah itu pengujian akan dilanjutkan dengan pembuatan peta dengan algoritma SLAM. Peta yang sudah terbuat akan dibandingkan dengan kondisi sebenarnya. Berikutnya pada pengujian Navigation, dapat diketahui bahwa Turtlebot dapat berjalan menuju titik yang dipilih pada sebuah peta dalam pengujian tanpa halangan untuk jarak 100 cm, 200cm, dan 400cm dan pengujian menggunakan halangan.

Article Details

How to Cite
Joannes Mahestra Robert Aprilino, & Petrus Santoso, S. T., M.Sc. (2020). PENERAPAN SISTEM NAVIGASI MOBILE ROBOT PADA TURTLEBOT DENGAN DEPTH SENSOR CAMERA. SinarFe7, 3(1). Retrieved from https://journal.fortei7.org/index.php/sinarFe7/article/view/266
Section
Articles

References

M. Rouse, “What is a mobile robot? Definition from WhatIs.com.,” 2019. [Online]. Available: https://internetofthingsagenda.techtarget.com/definitio n/mobile-robot-mobile-robotics. [Accessed: 20-Dec- 2019].

L. Chen, P. Sun, G. Zhang, J. Niu, and X. Zhang, “Fast monte carlo localization for mobile robot,” Commun. Comput. Inf. Sci., vol. 144 CCIS, no. PART 2, pp. 207–211, 2011, doi: 10.1007/978-3-642-20370- 1_34.

“What is SLAM? - GeoSLAM.” [Online]. Available: https://geoslam.com/what-is-slam/. [Accessed: 30- Oct-2019].

“TurtleBot3.” [Online]. Available: https://emanual.robotis.com/docs/en/platform/turtlebot 3/navigation/#send-navigation-goal. [Accessed: 10- Jul-2020].

H. H. Pham, T. L. Le, and N. Vuillerme, “Real-time obstacle detection system in indoor environment for the visually impaired using microsoft kinect sensor,” J. Sensors, vol. 2016, no. January, 2016, doi: 10.1155/2016/3754918.

K. Kamarudin, S. M. Mamduh, A. Y. Md Shakaff, and A. Zakaria, “Performance analysis of the microsoft kinect sensor for 2D simultaneous localization and mapping (SLAM) techniques,” Sensors (Switzerland), vol. 14, no. 12, pp. 23365–23387, 2014, doi: 10.3390/s141223365.