PERANCANGAN PENGENDALI ROBOT BERGERAK BERBASIS PERILAKU MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM FUZZY CONTROLLER

Paper ini memaparkan perancangan pengendali robot berbasis perilaku menggunakan Fuzzy, di mana parameter Fuzzy ditala secara otomatis menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) yang diistilahkan dengan Particle Swarm Fuzzy Controller (PSFC). Suatu fungsi tertentu dirancang untuk meningkatkan perf...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Andi Adriansyah
Format: Article
Language:English
Published: Universitas Indonesia 2012-05-01
Series:Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi
Online Access:http://jiki.cs.ui.ac.id/index.php/jiki/article/view/135
id doaj-c1b8a24f59f3441ca1b0e19d3bde3399
record_format Article
spelling doaj-c1b8a24f59f3441ca1b0e19d3bde33992020-11-24T22:48:18ZengUniversitas IndonesiaJurnal Ilmu Komputer dan Informasi2088-70512502-92742012-05-01311910.21609/jiki.v3i1.135112PERANCANGAN PENGENDALI ROBOT BERGERAK BERBASIS PERILAKU MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM FUZZY CONTROLLERAndi AdriansyahPaper ini memaparkan perancangan pengendali robot berbasis perilaku menggunakan Fuzzy, di mana parameter Fuzzy ditala secara otomatis menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) yang diistilahkan dengan Particle Swarm Fuzzy Controller (PSFC). Suatu fungsi tertentu dirancang untuk meningkatkan performa proses pencarian PSO. Fungsi tersebut mengubah harga bobot inersia menjadi berkurang secara sigmoid (Sigmoid Decreasing Inertia Weight). Empat buah perilaku robot dirancang menggunakan PSFC. Kemudian seluruh perilaku tersebut juga dikoordinasikan menggunakan PSFC. Beberapa simulasi pengendalian pergerakan robot dan percobaan dengan robot MagellanPro telah dilakukan untuk menguji performa algoritma yang dirancang. Algoritma lain, Genetic Fuzzy Controller (GFC) digunakan sebagai pembanding. Dari hasil pengujian dapat dikatakan bahwa pengendali yang dirancang memiliki kemampuan yang baik untuk menyelesaikan tugasnya pada suatu lingkungan nyata. This paper describes the design of robots controllers based on behaviour using Fuzzy, in which the Fuzzy parameters are automatically tuned using the Particle Swarm Optimization (PSO) which is termed the Particle Swarm Fuzzy Controller (PSFC). A particular function is designed to improve the performance of PSO search process. That particular function changes the value of the inertia weight, so it’s decreased in sigmoid (Sigmoid Decreasing Inertia Weight). Four types of robots behaviour are designed and coordinated using the PSFC. Some simulation of the robot movement control and experiments with the robot MagellanPro have been conducted to test the performance of the algorithm that have been designed. Another algorithm, Genetic Fuzzy Controller (GFC) is used as a comparison. From the test results, it can be said that the controllers that have been designed, have a good ability to accomplish its task in a real environment.http://jiki.cs.ui.ac.id/index.php/jiki/article/view/135
collection DOAJ
language English
format Article
sources DOAJ
author Andi Adriansyah
spellingShingle Andi Adriansyah
PERANCANGAN PENGENDALI ROBOT BERGERAK BERBASIS PERILAKU MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM FUZZY CONTROLLER
Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi
author_facet Andi Adriansyah
author_sort Andi Adriansyah
title PERANCANGAN PENGENDALI ROBOT BERGERAK BERBASIS PERILAKU MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM FUZZY CONTROLLER
title_short PERANCANGAN PENGENDALI ROBOT BERGERAK BERBASIS PERILAKU MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM FUZZY CONTROLLER
title_full PERANCANGAN PENGENDALI ROBOT BERGERAK BERBASIS PERILAKU MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM FUZZY CONTROLLER
title_fullStr PERANCANGAN PENGENDALI ROBOT BERGERAK BERBASIS PERILAKU MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM FUZZY CONTROLLER
title_full_unstemmed PERANCANGAN PENGENDALI ROBOT BERGERAK BERBASIS PERILAKU MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM FUZZY CONTROLLER
title_sort perancangan pengendali robot bergerak berbasis perilaku menggunakan particle swarm fuzzy controller
publisher Universitas Indonesia
series Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi
issn 2088-7051
2502-9274
publishDate 2012-05-01
description Paper ini memaparkan perancangan pengendali robot berbasis perilaku menggunakan Fuzzy, di mana parameter Fuzzy ditala secara otomatis menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) yang diistilahkan dengan Particle Swarm Fuzzy Controller (PSFC). Suatu fungsi tertentu dirancang untuk meningkatkan performa proses pencarian PSO. Fungsi tersebut mengubah harga bobot inersia menjadi berkurang secara sigmoid (Sigmoid Decreasing Inertia Weight). Empat buah perilaku robot dirancang menggunakan PSFC. Kemudian seluruh perilaku tersebut juga dikoordinasikan menggunakan PSFC. Beberapa simulasi pengendalian pergerakan robot dan percobaan dengan robot MagellanPro telah dilakukan untuk menguji performa algoritma yang dirancang. Algoritma lain, Genetic Fuzzy Controller (GFC) digunakan sebagai pembanding. Dari hasil pengujian dapat dikatakan bahwa pengendali yang dirancang memiliki kemampuan yang baik untuk menyelesaikan tugasnya pada suatu lingkungan nyata. This paper describes the design of robots controllers based on behaviour using Fuzzy, in which the Fuzzy parameters are automatically tuned using the Particle Swarm Optimization (PSO) which is termed the Particle Swarm Fuzzy Controller (PSFC). A particular function is designed to improve the performance of PSO search process. That particular function changes the value of the inertia weight, so it’s decreased in sigmoid (Sigmoid Decreasing Inertia Weight). Four types of robots behaviour are designed and coordinated using the PSFC. Some simulation of the robot movement control and experiments with the robot MagellanPro have been conducted to test the performance of the algorithm that have been designed. Another algorithm, Genetic Fuzzy Controller (GFC) is used as a comparison. From the test results, it can be said that the controllers that have been designed, have a good ability to accomplish its task in a real environment.
url http://jiki.cs.ui.ac.id/index.php/jiki/article/view/135
work_keys_str_mv AT andiadriansyah perancanganpengendalirobotbergerakberbasisperilakumenggunakanparticleswarmfuzzycontroller
_version_ 1725678635962073088