Laporkan Masalah

NON-HOLONOMIC ROBOT PATH PLANNING BASED ON ARTIFICIAL POTENTIAL FIELD

HENDRI HIMAWAN T, Ir. Oyas Wahyunggoro, M.T., Ph.D; Teguh Bharata Adji, S.T., M.T., M. Eng., Ph.D.; Dr.Eng. Adha Imam Cahyadi, S.T., M.Eng

2017 | Disertasi | S3 Ilmu Teknik Elektro

Salah satu algoritma dalam membangun perencanaan lintasan adalah Medan Potensial Buatan (APF). APF mempunyai beberapa kelebihan, yaitu: didesain sebagai perencana lintasan yang dapat menghindari rintangan secara real time dan dapat dengan mudah diimplementasikan dengan sistem kontrol. Meskipun APF sangat efektif untuk menghindari rintangan, tapi beberapa kekurangan masih muncul terkait lokal minima, GNRON, informasi lokal, dan kekangan non-holonomic. Masalah lokal optima dan GNRON berpengaruh pada pergerakan statis pada robot sehingga robot tidak akan dapat mencapai tujuannya. Kendala non-holonomic mempertimbangkan batasan kinematika pada sebuah robot. Akibatnya, mengabaikan kendala kinematika membuat APF hanya dapat diterapkan untuk robot holonomic. Tanpa kemampuan dalam menangani informasi lokal, robot harus mendapatkan pengetahuan awal tentang lingkungan. Oleh karena itu, disertasi ini mempunyai tiga kontribusi. Kontribusi pertama adalah pengembangan APF untuk mengatasi masalah lokal minima dan GNRON. Kontribusi kedua adalah bagaimana menangani kendala kinematika pada mobil robot nonholonomic dimana APF hanya mengasumsikan robot adalah sebuah titik massa. Kontribusi terakhir adalah modifikasi APF terkait masalah lokal informasi. Konsep berkaitan kekangan non-holonomic yang diajukan adalah mengubah titik ekuilibrium pada kontrol kinematik dengan posisi pada APF dan arah gaya total APF digunakan untuk mengendalikan kecepatan sudut. Pada masalah lokal minima dan GNRON, gaya repulsif sekitarnya menjadi pendorong untuk melepaskan diri dari lokal minima dan penambahan fungsi signum yang memperhitungkan jarak relatif antara robot dan tujuan memastikan titik tujuan adalah global optima. Pendekatan untuk menangani informasi lokal mengenai APF menggunakan integrasi pengolahan citra, pengelompokan, dan transformasi kerangka kerja. Posisi titik awal, posisi titik tujuan, dan posisi titik-titik rintangan dari dunia nyata dapat ditransformasikan dalam skenario lingkungan APF. Dengan menggabungkan APF dan kontrol kinematik, selain bisa mengatasi kendala non-holonomic, kontrol kinematik dapat menghindari rintangan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kontrol kinematik dapat menyesuaikan dengan APF dengan probabilitas keberhasilan sebesar 91.67% dengan kondisi error terdapat pada ukuran ruang 6.4x6.4m2. Pada masalah lokal minima dan GNRON, hasilnya sudah terverifikasi bahwa algoritma yang diusulkan dapat memecahkan masalah lokal minima dan GNRON dengan tingkat kesuksesan sebesar 100% pada kondisi kolinier maupun tidak kolinier. Informasi lokal yang didapat oleh kamera dan sensor laser bisa diatasi dengan menggunakan metode integrasi. Hasil pengujian menunjukkan robot bisa menghindari rintangan statis dan dinamis serta dapat mencapai titik tujuan.

One of the well-known algorithms to build path planning is Artificial Potential Field (APF). APF has two advantages: it can be run with real time obstacle avoidance and can be well implemented with low level control. Although APF is very effective but several problems still arise due to local minima, Goal Non Reachable Obstacle Nearby (GNRON) problem, limited usage with local information, and non-holonomic constraints. Local minima and GNRON problems affect the static movement of the robot so that the robot will not meet the goal point. In addition, non-holonomic constraints consider the kinematic constraint of the robot. Consequently, neglecting kinematic constraint makes the APF merely applied for holonomic robot. Without the ability of local information handling, the robot must obtain a prior environment knowledge. Thus, this dissertation has three contributions. The first contribution is development of APF to cope the local minima and GNRON problems. The second contribution handles kinematic constraint in non-holonomic mobile robot since APF merely assumes the robot is a point mass. Finally, the last contribution is the use of local information on APF. A simple idea on how to handle non-holonomic constraints is to convert the equilibrium point on the kinematic control as the position for the APF. Thus, the states of the kinematic control become dynamic and the direction of the APF is used to control the angular velocity. For the local minima and GNRON problems, consideration of surrounding repulsive forces gives a trigger to escape from the local minima and the additional signum function on the repulsive force which considers relative distance between the robot and goal ensures that the goal position is the global optima of the total potential. An approach to handle the local information in the APF uses the integration of the image processing, clustering, and framework transformation. The initial, goal, and obstacles from the real world coordinate can be determined in the APF environment scenario by using the proposed method. By combining with the APF, the kinematic control is able to avoid the obstacle besides the ability to adapt with non-holonomic constraint. The results show that the equilibrium point of the kinematic control adapts to the APF with 91.67% probability of success. The failure condition has been found in the size of 6.4x6.4m2. Using mathematical analysis, stability and convergence can be achieved by the control system. In the local minima and GNRON problems, the results have been verified that the proposed algorithm solves the local minima and GNRON problems with 100 percent of success for both collinear and noncollinear condition. Local information that is acquired by camera and laser sensor can be well applied using the integration method. The results show the robot avoids either static or dynamic environment and reaches the goal position.

Kata Kunci : APF, Lokal minima, GNRON, Kekangan Nonholonomic, Kontrol Kinematika, Lokal Informasi

  1. S3-2017-373435-abstract.pdf  
  2. S3-2017-373435-bibliography.pdf  
  3. S3-2017-373435-tableofcontent.pdf  
  4. S3-2017-373435-title.pdf