Implementasi SLAM pada Autonomous Robot untuk Pelayanan Rumah Sakit Rujukan COVID-19

EKO TSANI MUHAMMAD S, Dr.Eng. Ir. Adha Imam Cahyadi, S.T., M.Eng., IPM. ;Ir. Lesnanto Multa Putranto, S.T., M.Eng., Ph.D., IPM.

2021 | Skripsi | S1 TEKNIK ELEKTRO

COVID-19 yang muncul pada tahun 2019 telah memakan banyak korban di kalangan dokter dan tenaga medis lainnya yang disebabkan oleh tingginya tingkat interaksi tenaga medis dengan pasien COVID-19. Proyek Capstone ini menawarkan sebuah solusi yang dapat mengurangi kontak langsung antara pasien dengan tenaga medis, yaitu dengan menggunakan robot otonom untuk melakukan sebagian tugas para tenaga medis seperti mengantar makanan, minuman, dan juga obat. Salah satu faktor penting dari robot otonom adalah kemampuan bernavigasi dan untuk dapat melakukannya, diperlukan peta lingkungan dimana robot akan menjalankan tugasnya. Pada proyek Capstone ini akan diimplementasikan algoritma Simultanous Localization and Mapping (SLAM) dengan metode Gmapping yang berfungsi untuk melakukan pemetaan yang nantinya akan digunakan dalam proses navigasi. Jenis robot yang digunakan adalah robot Kobuki, dengan tambahan perangkat keras berupa sensor LIDAR untuk mengumpulkan data lingkungan dan berbagai proses komputasi tersebut dilakukan menggunakan laptop dan Raspberry Pi yang telah terinstal Robot Operating System (ROS). Proyek Capstone ini telah menghasilkan sistem pemetaan dan localization yang fungsional. Robot diuji pada lantai 3 gedung Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi FT UGM.

There have been many victims among doctors and medical workers caused by COVID-19 that emerged in 2019. The reason behind that is intense interaction with COVID-19 patients. This Capstone project offers a solution to minimalize contact between medical workers and COVID-19 patients using an autonomous robot to perform some of the tasks such as delivering foods, drinks, and medicine. One of the main factors of an autonomous robot is the ability to navigate in an environment where the robot will do its task. This project will implement Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) algorithm with Gmapping method to make a map that will be used in navigation process. Robot that used in this project is a Kobuki robot with an additional LIDAR sensor to gather observation data and all of the data processing will be done with a laptop and Raspberry pi with Robot Operating System installed. The implemented SLAM algorithm is successfully produce a map that will be used in navigation process.

Kata Kunci : SLAM,Mapping,Gmapping,Robot,Otonom,COVID-19