LAPORAN AKHIR PENELITIAN FUNDAMENTAL

PERANCANGAN PENGENDALI FORMASI PADA KOORDINASI SISTEM MULTI-ROBOT

MENGUNAKAN PENGENDALI LOGIKA FUZZY

Tahun ke 2 dari rencana 2 tahun

DIBIAYAI: SURAT PERJANJIAN NO: 012/K3/KM/SPK/2013

DIREKTORAT JENDRAL PENDIDIKAN TINGGI KEMENTRIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN

Dr. Ir. Andi Adriansyah, M.Eng (0327027002)

Ir. Eko Ihsanto, M.Eng (0309106802) Ir. Badaruddin, MT (0323086404)

UNIVERSITAS MERCU BUANA DESEMBER 2013

Judul

Peneliti/ PelaksanaNama LengkaPNIDNlabatan FungsionalProgram StudiNo. FIP

Alamat surel (e-mail)Anggota (1)Nama LengkaPNIDNPerguruan TinggiAnggota (2)Nama LengkaPNIDNPerguruan Tinggi

Tahun PelaksanaanBiaya Tahun BerjalanBiaya Keseluruhan

HALAMAI\ PENGESAHAN

Perancangan Pengendali Formasi pada

Koordinaii Sistem Multi-Robot Menggunakan

Pengendal i Logika F uzzY

Dr.Ir. Andi AdriansYah, M.Eng

0327027002Lektor KePala 700

Teknik Elektro081 1 1 884220andi@mercubuana. ac. id

Ir. Eko Ihsanto, M.Eng03091 06802Universitas Mercu Buana, Jakarta

Ir. Badaruddin S., MTa3na86404Universitas Mercu Buana, Jakarta

Tahunn ke-2 dari rencana 2tahunRp. 37.000.000Rp.68.735.000

Jakarta l9 Desember 2013

Ketuao

/t2g(Dr.Ir. Andi AdriansYah, M.Eng)

NIK: 1 9470 0122(Ir. Dana Santoso, M.ENIK: I 8763 0016

I 9263 0070

iii

RINGKASAN

Teknologi dan aplikasi robot bergerak terus berkembang secara cepat, baik dari sisi kehandalan, jangkauan kemampuan dan bidang aplikasinya. Karena aplikasinya yang luas dan perkembangan teknologi pendukungnya berkembang sangat cepat penyelidikan di bidang robot menjadi topik yang menarik bagi para peneliti. Namun, pada dekade ini, para peneliti mulai mengubah arah penelitiannya, dari investigasi sistem robot bergerak tunggal kepada koordinasi sistem multi-robot. Hal ini dikarenakan sistem multi-robot memiliki beberapa kentungan yang menjanjikan.

Salah satu pendekatan yang banyak digunakan untuk mengendalikan sistem multi-robot adalah dengan menerapkan sistem pengendalian formasi. Untuk mendapatkan performa kinerja sistem multi-robot yang handal, maka para peneliti telah mencoba menerapkan beberapa jenis sistem pengendalian. Sejauh ini, sistem pengendalian yang diterapkan pada sistem multi-robot dapat diklasifikasn pada dua kategori, yaitu sistem pengendalian klasik dan sistem pengendalian modern. Sistem pengendalian klasik, pada umumnya, memanfaatkan pendekatan model analitik, logika Boolean dan crisp serta hubungan linear. Akibatnya, sistem akan dimodelkan harus dengan pendekatan yang lengkap dan presisi. Namun, pada sistem multi-robot keadaan sistem dan lingkungannya tidak begitu akurat dan selalu berubah-ubah dengan cepat sehingga sulit dimodelkan secara presisi. Oleh karena itu, diperlukan sistem pengendalian modern untuk mengatasi problem tersebut. Salah satu sistem pengendalian modern yang dianggap mampu untuk menyelesaikan problema sistem multi-robot adalah sistem pengendalian berbasis logika fuzzy (Fuzzy Logic Controller). Karakteristik utama Logika Fuzzy adalah kekokohan mekanisme penalaran dan pengambilan keputusan yang interpolatif sehingga sesuai untuk sistem yang tidak presisi dan informasi yang tidak lengkap. Karakter tersebut merupakan kemampuan yang amat dibutuhkan dalam pengendalian sistem multi-robot.

Oleh karena itu, penelitian ini telah berupaya untuk menyelesaikan beberapa masalah pada sistem multi-robot. Pertama adalah menghasilkan serangkaian model sistem multi-robot yang dapat bergerak sesuai dengan tugas dan fungsinya dengan memberikan informasi tentang posisi dan lingkungannya. Model diujicobakan dalam beberapa eksperimen. Secara umum dapat dikatakan bahwa model robot tungal dan model system multi-robot telah bekerja dengan baik. Komunikasi antara robot juga telah berjalan sesuai dengan rancangan. Kedua adalah merancang sebuah algoritma pengendalian yang dapat mengendalikan formasi sistem multi-robot dengan formasi tertentu. Algoritma ini akan memberikan keputusan dengan cara menghubungkan informasi mengenai jarak (d) dan orientasi (δ) antar robot dengan kecepatan (v) dan arah (ω) tiap-tiap robot dengan logika fuzzy. Beberapa percobaan akan dilakukan untuk menguji performa hasil pemodelan dan algortima yang telah dilakukan. Setelah itu, hasil pemodelan dan algoritma tersebut akan diimplementasikan pada beberapa buah robot sebenarnya, yaitu robot laboratorim NXT Mindstorm. Komparasi terhadap performa pemodelan dan simulasi dengan implementasi pada robot sebenarnya akan dianalisa untuk menghasilkan performa yang optimal. Keywords: multi-robot, kendali formasi, fuzzy logic

iv

PRAKATA

Alhamdulillah, segala puji hanya bagi Allah SWT, pencipta, pemilik dan

pemelihara alam semesta, atas segala kehendak dan petunjuknya, sehingga laporan

kemajuan kegiatan penelitian ini dapat diselesaikan sesuai dengan jadwal yang telah

ditentukan. Sholawat dan salam semoga selalu tercurah bagi Nabi Muhammad SAW

yang telah membimbing ummat manusia ke jalan yang benar. Semoga kita selalu

mendapatkan bimbingan dan hidayah-Nya.

Laporan kemajuan kegitan penelitian berjudul Perancangan Pengendali

Formasi pada Koordinasi Sistem Multi-Robot Menggunakan Pengendali Logika

Fuzzy ini dimaksudkan sebagai upaya untuk merancang sistem pengendali beberapa

buah robot yang disusun dengan formasi tertentu dimana pengendalinya berbasiskan

pengendali logika fuzzy. Penelitian ini ditujukan untuk dapat menjawab bagaimana

mendapatkan sistem pengendali yang sesuai, efektif dan handal untuk sistem multi-

robot yang dirancang.

Terima kasih kami ucapkan kepada Kaprodi Teknik Elektro atas upayanya

untuk mendorong para dosen untuk melaksanakan kegiatan ini. Juga terima kasih

ditujukan kepada Dekan Fakultas Teknik yang selalu mengingatkan untuk

bersemangat menunaikan kegiatan Tridharma Perguruan Tinggi. Dan, terima kasih

yang tak terhingga kepada Kepala Pusat Penelitian Universitas Mercu Buana yang

telah memberikan jadwal, ketentuan, pedoman pengajuan kegiatan pengabdian ini.

Semoga apa yang telah direncanakan dapat berjalan sesuai dengan harapan

dan mendapatkan bimbingan dari Allah SWT.

Jakarta, 19 Desember 2013

Ketua Peneliti

Andi Adriansyah, Dr., Ir., M.Eng

v

DAFTAR ISI

Halaman

HALAMAN SAMPUL i

HALAMAN PENGESAHAN ii

RINGKASAN iii

PRAKATA iv

DAFTAR ISI v

DAFTAR GAMBAR vi

DAFTAR TABEL vii

DAFTAR LAMPIRAN viii

BAB 1. PENDAHULUAN 1

BAB 2. TINJAUAN PUSTAKA 5

BAB 3. TUJUAN DAN MANFAAT PENELITIAN 19

BAB 4. METODE PENELITIAN 20

BAB 5. HASIL YANG DICAPAI 24

BAB 6. RENCANA TAHAPAN BERIKUTNYA 36

BAB 7. KESIMPULAN DAN SARAN 37

DAFTAR PUSTAKA 38

LAMPIRAN

Lampiran 1 Laporan Rekapitulasi Penggunaan Dana Penelitian 41

Lampiran 2 Instrumen 42

Lampiran 3 Personalia Tenaga Peneliti beserta Kualifikasinya 43

Lampiran 4 Logbook 44

Lampiran 5 Luaran 47

vi

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2.1. Implementasi Sistem Multi-Robot berbasis Bioinspired

Paradigm

7

Gambar 2.2. Implementasi Sistem Multi-Robot berbasis Organizational

and Social Paradigm

8

Gambar 2.3. Perbandingan Himpuan Logika Crisp dan Himpunan Logika

Fuzzy

10

Gambar 2.4. Sistem pengendali logika fuzzy 11

Gambar 2.5. Elemen-elemen utama dari pengendali logika fuzzy. 11

Gambar 2.6. Model dan Alokasi Robot 13

Gambar 2.7. Differentially Steered Drive Systems 14

Gambar 2.8. Sistem Pergerakan Robot Tunggal 16

Gambar 2.9. Posisi Relatif Robot terhadap Titik Tujuan 17

Gambar 2.10. Mekanisme Navigasi menuju Titik Tujuan 17

Gambar 2.11. Konfigurasi Sensor Sonar 17

Gambar 2.12. Proses Simulasi Kalkulasi Jarak Sonar 18

Gambar 4.1. Formasi Sistem Multi-Robot 21

Gambar 4.2. Robot-Majemuk dalam Formasi V 21

Gambar 4.2. Model Formasi Robot-Majemuk 22

Gambar 4.3. Perbedaan Posisi Robot Follower 22

Gambar 4.4. Robot Lego NXT Mindstorms 23

Gambar 5.1. Robot hasil perancangan 24

Gambar 5.2. Pergerakan robot tunggal dengan kombinasi pergerakan 25

Gambar 5.3. Formasi Sistem Multi-robot 26

Gambar 5.4. Pergerakan Lurus pada Sistem Multi-robot 27

Gambar 5.5. Pergerakan Melingkar pada Sistem Multi-robot 28

Gambar 5.6. Pergerakan Kombinasi pada Sistem Multi-robot 30

Gambar 5.7. Formasi Dua Robot NXT Mindstorms 33

Gambar 5.8. Pergerakan Dua Robot NXT Mindstorms Formasi Berurutan 34

Gambar 5.9. Pergerakan Dua Robot NXT Mindstorms Formasi

Berdampingan

35

vii

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 5.1. Data Pergerakan Multi-robot Gerakan Berbelok ke Kanan 28

Tabel 5.2. Data Pergerakan Multi-robot Gerakan Kombinasi 31

viii

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman

Lampiran 1 Laporan Rekapitulasi Penggunaan Dana Penelitian 41

Lampiran 2 Logbook 42

Lampiran 3 Luaran 45

ix

IDENTITAS DAN URAIAN UMUM

1. Judul Penelitian : Perancangan Pengendali Formasi pada

Koordinasi Sistem Multi-robot menggunakan Pengendali Logika Fuzzy

2. Ketua Peneliti

a) Nama Lengkap : Dr. Ir. Andi Adriansyah, M.Eng b) Jabatan : Wakil Dekan Fakultas Teknik c) Jurusan/Fakultas : Teknik Elektro/ Fakultas Teknik d) Perguruan Tinggi : Universitas Mercu Buana e) Alamat Surat : Jl. Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta Barat, 11650 f) Telp/Faks : 021-58471335 g) Email : andi@mercubuana.ac.id

3. Anggota Peneliti No. Nama dan Gelar

Akademik Bidang Keahlian Instansi Alokasi

Waktu Jam/Minggu

1. Ir. Eko Ihsanto, M.Eng

Mikroprosesor, Embedded System

T. Elektro, UMB 15

2. Ir. Badaruddin, MT

Sistem Tenaga, Power Supply

T. Elektro, UMB 15

4. Objek Penelitian Penelitian difokuskan untuk merancang sebuah algoritma pengendalian formasi untuk mempertahankan jarak (d) dan orientasi (δ) sebuah robot dengan robot-robot lainnya pada suatu formasi tertentu. Algoritma pengendalian ini berupa hasil sebuah sistem logika fuzzy yang menghubungkan jarak (d) dan orientasi (δ) tersebut dengan kecepatan (v) dan arah (ω) pergerakan masing-masing robot. 5. Masa Pelaksanaan Mulai : April 2012 Akhir : Desember 2013 6. Anggaran yang diusulkan Tahun I : Rp. 31.735.000 Tahun II : Rp. 37.000.000 7. Lokasi Penelitian Penelitian akan diadakan di lingkungan Universitas Mercu Buana. Tahap perancangan dan simulasi akan dipusatkan pada Lab. Simulasi dan Komputer serta Lab. Elektronika Dasar. Sedangkan tahap implementasi dan pengujian akan dilakukan di Lab. Mikroprosesor dan Lab. Mekatronika. 8. Temuan yang ditargetkan Target dari penelitian ini adalah menghasilkan menghasilkan temuan:

a. Model pergerakan dan simulasi pergerakan multi-robot (r1, r2, ..., rn) dengan kecepatan (v) dan arah (ω) masing-masing robot yang sama dan berbeda.

x

b. Algoritma pengendalian formasi multi-robot menggunakan logika fuzzy, yang menghubungkan jarak (d) dan orientasi (δ) sebuah robot (r1) dengan robot lainnya (r2, ..., rn) dengan kecepatan (v) dan arah (ω) masing-masing robot dalam rangka mempertahankan formasi tertentu.

9. Jurnal Ilmiah

Hasil penelitian secara bertahap akan dipublikasikan dalam beberapa jurnal, yaitu:

a. Jurnal Terakreditasi Nasional TELKOMNIKA b. International Journal of Intelligent System Technologies and Applications

(IJISTA) dan c. International Journal of Computer Science Engineering and

Technology (IJCSET) 10. Instansi lain yang telibat

Tidak ada

11. Keterangan lain yang dianggap perlu Tidak ada 12. Kontribusi Mendasar

Penelitian ini merupakan penelitian dasar pada bidang robotika dan sistem kendali, yang memfokuskan kontribusinya untuk menghasilkan sebuah model multi-robot bergerak dan algoritma pengendalian formasi robot yang efektif. Bidang kajian ini sangatlah relevan, karena hasil penelitian ini dapat diaplikasikan pada aspek akademik, industri, perkantoran, keamanan dan hiburan yang mendidik.

1

BAB 1. PENDAHULUAN

1. 1. Latar Belakang

Teknologi dan aplikasi robot terus berkembang secara cepat, baik dari sisi

kehandalan, jangkauan kemampuan dan bidang aplikasinya. Di dalam teknologi

robot, tergabung beberapa tema-tema penelitian yang juga berkembang, seperti

teknologi sensor, teknologi motor, teknologi suplai daya, teknologi telekomunikasi,

teknologi pengendalian dan teknologi kecerdasan buatan (Nehmzow, 2001). Dari

segi jangkauan, robot telah dapat diaplikasikan di daratan, di bawah air, di udara,

bahkan di daerah planet yang akan dieksplorasi lebih jauh. Sedangkan

pengaplikasian robot telah merambah berbagai bidang kehidupan, dari mulai bidang

akademik, industri, perkantoran, hiburan sehingga bidang kedokteran (Keramas,

1999).

Robot bergerak (mobile robots) adalah salah satu jenis robot yang memiliki

kemampuan untuk bekerja yang lebih fleksibel dalam ruang tiga dimensi dan dapat

beraktifitas tanpa intervensi manusia (Mondada dan Floreano, 1996). Karena

aplikasinya yang luas dan perkembangan teknologi pendukungnya berkembang

sangat cepat, penyelidikan di bidang robot bergerak menjadi topik yang menarik bagi

para peneliti (Nehmzow, 2000). Pada pembahasan berikutnya, yang dimaksud robot

dalam proposal ini adalah jenis robot bergerak.

Namun, pada dekade ini, para peneliti mulai mengubah arah penelitiannya,

dari investigasi sistem robot tunggal kepada koordinasi sistem multi-robot. Hal ini

dikarenakan sistem multi-robot memiliki beberapa kentungan. Beberapa keuntungan

sistem multi-robot dibanding sistem robot tunggal salah satunya adalah penurunan

total pembiayaan dengan cara mengimplementasikan beberapa robot sederhana dan

murah dibandingkan dengan robot tunggal yang mahal dan kompleks. Selain itu,

terdapat banyak proses yang memerlukan sistem multi-robot dan tidak dapat

dilakukan oleh robot tunggal. Termasuk di dalamnya adalah memperluas cakupan

kerja sistem tunggal. Secara umum, sistem multi-robot diklaim dapat meningkatkan

efisiensi, keandalan, dan fleksibilitas system (Wawerla et al, 2002). Beberapa

aplikasi sistem multi-robot terdapat dalam pemanfaatan robot pada kerja-kerja

surveilans, pencarian dan penyelamatan (SAR), sistem pengamanan dan pengamatan,

eksplorasi daerah tak dikenal atau berbahaya (Parker, 2007).

2

Sejak dimulainya penyelidikan terhadap sistem multi-robot, terdapat

beberapa jenis penyelidikan. Jenis penyelidikan tersebut bervariasi, dimulai dari

penyelidikan terhadap pergerakan beberapa robot dalam mencari sebuah objek

tertentu (foraging) sehingga penyelidikan terhadap pergerakan robot dalam

permainan (robo-soccer) yang kompleks. Kekompleksan sistem multi-robot

bertumpu pada beberapa hal, yaitu banyaknya robot yang terlibat, variasi pekerjaan

yang harus dilakukan oleh robot dan mekanisme komunikasi dan interaksi antar

robot. Dari hal-hal diatas, maka arah penyelidikan sistem multi-robot mengarah ke

beberapa klasifikasi, yaitu: pengorganisasian (mult-robot organization), topologi

komunikasi (multi-robot communication topology) dan formasi (multi-robot

formation) (Parker, 2007).

Salah satu pendekatan yang banyak digunakan untuk mengendalikan sistem

multi-robot adalah dengan menerapkan sistem pengendalian formasi dengan

memanfaatkan mekanisme robot leader-follower (Chen dan Wang, 2005) (Shao, dkk,

2005). Pada sistem ini, setiap robot follower mengukur posisi dan orientasi dirinya

terhadap posisi robot leader pada masing-masing koordinatnya. Kemudian,

berdasarkan formasi yang dikehendaki, setiap robot follower akan menentukan

kecepatan (v) dan arah (ω) masing-masing dengan menerapkan sistem pengendalian

tertentu. Performa kinerja sistem multi-robot ini akan ditentukan oleh kehandalan

sistem pengendalian yang digunakan.

Untuk mendapatkan performa kinerja sistem multi-robot yang handal, maka

para peneliti telah mencoba menerapkan beberapa jenis sistem pengendalian. Sejauh

ini, sistem pengendalian yang diterapkan pada sistem multi-robot dapat diklasifikasn

pada dua kategori, yaitu sistem pengendalian klasik dan sistem pengendalian

modern. Beberapa sistem pengendalian konvensional yang digunakan antara lain

adalah metoda sliding mode (Sanchez dan Fierro, 2003), metode feedback

linearization (Mariottini dkk, 2005), metoda backstepping (Li, Xiao dan Cai, 2005)

dan metoda Pengendali PD (Cruz dan Carelli, 2006). Sistem pengendalian klasik,

pada umumnya, memanfaatkan pendekatan model analitik, logika Boolean dan crisp

serta hubungan linear. Akibatnya, sistem akan dimodelkan harus dengan pendekatan

yang lengkap dan presisi. Namun, pada sistem multi-robot keadaan sistem dan

lingkungannya tidak begitu akurat dan selalu berubah-ubah dengan cepat sehingga

sulit dimodelkan secara presisi. Oleh karena itu, diperlukan sistem pengendalian

modern untuk mengatasi problem tersebut.

3

Salah satu sistem pengendalian yang dianggap mampu untuk menyelesaikan

problema sistem multi-robot adalah sistem pengendalian berbasis logika fuzzy

(Fuzzy Logic Controller) (Lee, 1990). Logika Fuzzy diperkenalkan oleh Lotfi Zadeh

(1965) yang menyediakan bahasa dan logika manusia, di mana seorang pakar dapat

menerjemahkan pengetahuan kualitatifnya tentang masalah yang dihadapi.

Karakteristik utama Logika Fuzzy adalah kekokohan mekanisme penalaran dan

pengambilan keputusan yang interpolatif sehingga sesuai untuk sistem yang tidak

presisi dan informasi yang tidak lengkap (Zadeh, 1997).

Oleh karena itu, penelitian ini berupaya untuk merancang sebuah algoritma

pengendalian formasi sistem multi-robot dengan menggunakan Pengendali Logika

Fuzzy. Beberapa komponen Pengendali Logika Fuzzy, seperti fungsi keanggotaan,

proses fuzzifikasi/defuzzifikasi dan mekanisme pengambilan keputusan akan

ditentukan untuk mendapatkan kinerja sistem multi-robot yang baik.

1.2. Perumusan Masalah

Pada umumnya, penelitian pada bidang robot bergerak, harus

mempertimbangkan karakteristiknya yang khas, yaitu: robot bergerak harus

menghadapi lingkungan yang kompleks, memahami hasil pemindaian yang tidak

presisi, namun harus menentukan tindakan dengan aktuator yang tidak tepat dalam

waktu respon yang cepat. Untuk sistem multi-robot, masalah tersebut di atas

ditambah lagi dengan mekanisme pengendalian formasi antar robot, sehingga robot-

robot tersebut dapat bekerja sesuai dengan tugas yang diberikan kepadanya.

Maka, untuk melakukan pengkajian mengenai sistem multi-robot harus

dimiliki serangkaian model robot yang bergerak dengan kecepatan (v) dan arah (ω),

dapat memperlihatkan posisinya (xr,yr,θr) pada sebuah koordinat kartesius dan

mengetahui jarak (d) serta orientasi (δ) antar robot. Selain itu, diperlukan pula sebuah

algoritma pengendalian yang mengatur formasi sistem multi-robot berdasarkan jarak

(d) dan orientasi (δ) antar robot berdasarkan formasi tertentu.

Oleh karena itu, penelitian ini berupaya untuk menyelesaikan beberapa

masalah pada sistem multi-robot. Pertama adalah bagaimana menghasilkan

serangkaian model sistem multi-robot yang dapat bergerak sesuai dengan tugas dan

fungsinya dengan memberikan informasi tentang posisi dan lingkungannya. Kedua

adalah bagaimana merancang sebuah algoritma pengendalian yang dapat

mengendalikan formasi sistem multi-robot dengan formasi tertentu. Algoritma ini

4

akan memberikan keputusan dengan cara menghubungkan informasi mengenai jarak

(d) dan orientasi (δ) antar robot dengan kecepatan (v) dan arah (ω) tiap-tiap robot

dengan logika fuzzy.

5

BAB 2. TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Latar Belakang Sistem Multi-robot

Sistem multi-robot adalah suatu sistem dari suatu entitas robot yang bekerja

bersama untuk menyelesaikan tugas tertentu. Sebagaimana manusia, kita telah

terbiasa dengan sistem bekerja bersama dalam suatu tim. Misalnya, tim manajemen

suatu korporasi terdiri dari beberapa spesialis, seperti Chief Executive Officer

(CEO), Chief Operating Officer (COO) dan lain-lain. Demikian juga yang

diharapkan oleh para peneliti, mencoba untuk menerapkan sistem kerjasama ini pada

suatu entitas robot.

Sebagai sebuah topik penelitian, kajian sistem multi-robot telah meningkat

popularitasnya selama tahun-tahun belakangan ini. Menurut data dari Web of

Science, selama tahun 2006 saja terdapat hampir 1000 publikasi . Beberapa bidang

yang termasuk dalam kajian sistem multi-robot, antara lain adalah: distributed

intelligence, distributed artificial intelligence, multi-agent system dan multi-robot

system (Parker, 2007).

Terdapat beberapa keuntungan potensial dari pengaplikasian sistem multi-

robot. Secara umum, pengaplikasian sistem multi-robot dibanding sistem robot

tunggal adalah menghasilkan sistem yang lebih baik dalam rangka menyelesaikan

permasalahan sistem. Jika sebuah sistem diselesaikan dengan cara membaginya

dalam beberapa subsistem secara parallel, maka penggunaan sistem multi-robot akan

menghasilkan sistem yang dapat mengurangi waktu penyelesaian secara keseluruhan.

Selain itu, sistem multi-robot menawarkan kemungkinan untuk meningkatkan

keandalan sistem. Sistem multi-robot dapat menggantikan peran robot yang

mengalami kegagalan fungsi. Hal ini tidak dimungkinkan pada sistem robot tunggal.

Keuntungan lainnya, untuk menyelesaikan sistem yang ada menggunakan sistem

robot tunggal membutuhkan pembiayaan yang besar dan sistem yang kompleks.

Dengan sistem multi-robot, sistem yang ada dapat dikerjakan secara bersama dengan

menggunakan robot yang murah dan sederhana (Wawerla et al, 2002).

6

2.2. Klasifikasi dan Arah Pengkajian Sistem Multi-robot

Untuk lebih memahami sistem multi-robot, terdapat beberapa jenis interaksi

antar robot yang dapat terjadi dalam suatu sistem. Jenis interaksi tersebut dipandang

dari tiga aspek, yaitu (Gerkey and Mataric, 2003):

a. tujuan tiap robot,

b. pengetahuan masing-masing robot terhadap robot lainnya, dan

c. kemampuan tiap robot untuk membantu robot yang lain.

Dipandang dari tujuan tiap robot, jenis interaksi multi-robot diklasifikasikan ke

dalam 2 (dua) golongan, yaitu jenis interaksi robot yang tiap robotnya memiliki

tujuan individu dan interaksi robot yang tiap robotnya memiliki tujuan bersama. Jika

dipandang dari pengetahuan masing-masing robot terhadap robot lainya, terdapat 2

(dua) golongan pula, yaitu jenis interaksi robot yang setiap robot mengetahui

keadaan robot lainnya dan interaksi robot yang semuanya tidak saling mengetahui.

Terakhir, terdapat 2 (dua) klasifikasi interaksi robot dipandang dari kemampuan

robot untuk membantu robot lainnya, yaitu interaksi robot yang tiap robotnya mampu

mengerjakan pekerjaan robot lainnya dan yang tidak mampu.

Dari jenis-jenis interaksi robot diatas, akan terbentuk beberapa bentuk

interaksi, yaitu (Parker, 2007):

a. collective,

b. cooperative,

c. collaborative dan

d. coordinative.

Selain terdapat klasifikasi berdasarkan jenis interaksinya, terdapat juga

beberapa paradigma untuk merancang sebuah sistem multi-robot. Setiap paradigma

yang ada merupakan sudut pandang yang berbeda sebagai sebuah solusi strategis dari

sistem yang akan dirancang. Paradigma yang biasa digunakan untuk membangun

sebuah sistem multi-robot, adalah:

a. Bioinspired paradigm

b. Organizational and social paradigm, dan

c. Knowledge base paradigm.

Bioinspired paradigm adalah cara memandang sistem multi-robot seperti

kumpulan binatang-binatang kecil yang berinteraksi secara kolektif. Pada paradigma

ini, kebutuhan tiap robot untuk berkomunikasi sangat rendah, dengan asumsi bahwa

mereka memiliki kemampuan untuk mengetahui keadaan sekelilingnya dengan baik.

7

Dari asumsi ini menyimpulkan bahwa aplikasi yang dibutuhkannya cukup sederhana,

aturan pengendalian yang serupa untuk setiap robot, tidak membutuhkan interaksi

yang komplek dan masing-masing mampu untuk saling dipertukarkan. Paradigma ini

sesuai untuk aplikasi multi-robot yang mengutamakan ruangan yang tersebar, seperti

proses pencarian, pembentukan formasi dan pencakupan area.

Gambar 2.1. Implementasi Sistem Multi-Robot berbasis Bioinspired Paradigm

Organizational and social paradigm didasari oleh teori organisasi yang

diturunkan dari sistem manusia. Pengetahuan dari berbagai bidang kemanusiaan,

seperti sosiologi, ekonomi atau psikologi telah terbukti mampu untuk memahami

bagaimana menciptkan sistem yang dapat bekerjasama untuk menyelesaikan

problematika yang kompleks. Pada pendekatan ini, interaksi robot dirancang

menggunakan model individual dan dinamika grup sebagai bagian dari organisasi

sehingga dapat mengurangi kebutuhan komunikasi antara robot. Aplikasi umum dari

pendekatan ini adalah robo-soccer, yaitu pembagian tugas masing-masing robot

sesuai dengan fungsinya, seperti sebuah organisasi.

8

Gambar 2.2. Implementasi Sistem Multi-Robot berbasis Organizational and

Social Paradigm

Paradigma ketiga yang biasanya digunakan untuk membangun sebuah sistem

multi-robot adalah knowledge base paradigm. Fokus dari pendekatan ini adalah pada

proses saling berbagi pengetahuan diantara robot-robot yang heterogen, yang

tujuannya adalah terciptanya sistem yang memiliki pengetahuan yang sama

walaupun posisinya tersebar. Paradigma ini jarang digunakan, karena harus dapat

mengatasi berbagai macam keterbatasan, seperti keterbatasan komunikasi, daya dan

komputasi.

Karena sistem dan mekanisme komunikasinya yang sederhana, para peneliti

banyak memanfaatkan Bioinspired paradigm dalam penelitiannya dan lebih dikenal

dengan istilah swarm robots. Robot-robot swarm ini mencoba untuk menirukan

sistem yang diinspirasikan dari kerja-kerja yang dilakukan oleh makhluk-makhluk

hidup yang kecil, seperti bergerak berduyun-duyun (foraging), mencari makan,

membentuk formasi untuk pertahanan dan lain-lain. Pendekatan sistem multi-robot

ini dapat diklasifikasikan dalam tiga pendekatan, yaitu: pendekatan struktur virtual

(virtual structure), pendekatan berdasarkan perilaku (behavioral-base) dan

pendekatan leader-follower.

Pendekatan struktur virtual memperlakukan keseluruhan formasi sistem

multi-robot sebagai struktur virtual yang rigid (Egerstedt dan Hu, 2001) (Rend dan

Beard, 2003). Pergerakan yang diinginkan dinyatakan sebagai struktur virtual secara

keseluruhan yang pada hasilnya nanti menjadi suatu lintasan yang harus ditelusuri

oleh seluruh robot dalam mempertahankan formasinya pada saat melakukan

pergerakan. Namun terdapat kekurangan pada pendekatan ini, yaitu struktur virtual

9

yang dihasilkan akan berbentuk sebuah sentralisasi, yang jika terjadi kesalahan pada

titik sentral tersebut akan mengakibatkan kesalahan pada keseluruhan robot.

Sedangkan pada pendekatan berdasarkan perilaku, beberapa perilaku telah

ditanamkan pada masing-masing robot. Beberapa perilaku yang biasa dikaji adalah

perilaku menghindar halangan, perilaku menuju target dan juga perilaku

mengendalikan formasi. Aksi akhir dari setiap robot adalah menghitung resultan

keseluruhan perilaku dengan bobot-bobot tertentu pada tiap-tiap perilakunya. (Balch

dan Arkin, 1998). Kekurangan dari pendekatan berdasarkan perilaku adalah

tingginya tingkat kesulitan untuk menganalisa model robot secara matematis,

sehingga sulit untuk dapat menjamin sistem pengendalian secara presisi.

Pada pendekatan leader follower, salah satu robot ditetapkan sebagai leader

sedangkan sisanya ditentukan sebagai robot follower. Robot-robot follower akan

memposisikan diri mereka dan mempertahankannya relatif terhadap robot leader

(Monterion dan Bicho, 2008) (Yun dkk, 2008). Pendekatan ini dicirikan oleh

kesederhanaan, kehandalan dan tidak perlu pengetahuan global dan komputasi. Oleh

karena itu, pendekatan leader follower banyak diadopsi oleh para penilti untuk

mengembangkan kajian mengenai sistem multi-robot ini.

Dalam rangka mengendalikan formasi dengan pendekatan leader follower,

telah ditentukan terlebih dahulu pergerakan robot leader dan posisi relatif antara

robot leader dan follower. Ketika pergerakan robot leader telah ditentukan, posisi

relatif yang diinginkan (jarak (d) dan orientasi (δ)) oleh robot-robot follower dapat

dicapai dengan menerapkan sistem pengendali bagi masing-masing robot follower.

Oleh karena itu, problem pengendalian formasi dapat dipandang sebagai

pengembangam dari problem pengendalian pelacakan lintasan biasa.

Untuk menyelesaikan problem tersebut, maka para peneliti telah mencoba

menerapkan beberapa jenis sistem pengendalian. Sejauh ini, sistem pengendalian

yang diterapkan pada sistem multi-robot dapat diklasifikasn pada dua kategori, yaitu

sistem pengendalian klasik dan sistem pengendalian modern. Beberapa sistem

pengendalian konvensional yang digunakan antara lain adalah metoda sliding mode

(Sanchez dan Fierro, 2003), metode feedback linearization (Mariottini dkk, 2005),

metoda backbackstepping (Li, Xiao dan Cai, 2005) dan metoda Pengendali PD (Cruz

dan Carelli, 2006). Sistem pengendalian klasik tersebut di atas, pada umumnya,

memanfaatkan pendekatan model analitik, logika Boolean dan crisp serta hubungan

linear. Akibatnya, sistem akan dimodelkan harus dengan pendekatan yang lengkap

10

dan presisi. Namun, pada sistem multi-robot keadaan sistem dan lingkungannya tidak

begitu akurat dan selalu berubah-ubah dengan cepat sehingga sulit dimodelkan

secara presisi. Oleh karena itu, diperlukan sistem pengendalian modern untuk

mengatasi problem tersebut.

Salah satu sistem pengendalian yang dianggap mampu untuk menyelesaikan

problema pengendali formasi pada sistem multi-robot adalah sistem pengendalian

berbasis logika fuzzy (Fuzzy Logic Controller) (Lee, 1990). Logika Fuzzy

diperkenalkan oleh Lotfi Zadeh (1965) yang menyediakan bahasa dan logika

manusia, di mana seorang pakar dapat menerjemahkan pengetahuan kualitatifnya

tentang masalah yang dihadapi. Karakteristik utama Logika Fuzzy adalah kekokohan

mekanisme penalaran dan pengambilan keputusan yang interpolatif sehingga sesuai

untuk sistem yang tidak presisi dan informasi yang tidak lengkap (Zadeh, 1997).

2.3. Pengendali Logika Fuzzy (Fuzzy Logic Controller)

Pemakaian konsep teori logika fuzzy dilatar-belakangi oleh kebutuhan akan

suatu metode untuk merepresentasikan dan menganalisa fenomena di alam nyata

yang serba tidak presisi ditinjau dari cara pikir manusia. Ada suatu transisi yang

berangsur-angsur (gradual, fuzzy) antara suatu penggolongan dengan penggolongan

yang lain, atau dengan batasan yang samar. Berdasarkan batasan yang samar itu ada

hubungan dan aturan yang samar pula dalam proses berpikir manusia dalam

mengambil keputusan sehubungan dengan persoalan-persoalan yang dihadapinya

(Zadeh, 1965) (Zadeh, 1997).

Teori himpunan klasik yang biasa disebut crisp set hanya memiliki nilai

keanggotaan 0 dan 1. Sedangkan himpunan fuzzy adalah berasal dari

pengelompokkan elemen-elemen ke dalam kelas yang samar, yang memiliki nilai

keanggotaan banyak, mulai dari 0 hingga 1. Perbandingan kedua nilai ini

diperlihatkan pada Gambar 2.3.

Gambar 2.3. Perbandingan Himpuan Logika Crisp dan Himpunan Logika Fuzzy

11

Pengendali logika fuzzy dapat digabung dengan sistem untuk membentuk

suatu sistem pengaturan loop tertutup seperti pada Gambar 2.4 berikut (Lee, 1990):

Gambar 2.4. Sistem pengendali logika fuzzy

Bagian-bagian pada pengendali logika fuzzy adalah fuzzifikasi, basis

pengetahuan, logika pengambilan keputusan, dan defuzzifikasi. Gambar 2.5 ini

memperlihatkan elemen-elemen utama dari pengendali logika fuzzy.

Gambar 2.5. Elemen-elemen utama dari pengendali logika fuzzy.

Fuzzifikasi adalah proses pemetaan dari masukan-masukan crisp menuju

himpunan fuzzy. Proses ini mirip seperti proses konversi nilai analog ke digital

(ADC). Sementara itu, basis pengetahuan mempunyai 2 buah fungsi, yaitu sebagai:

Basis Data dan Basis Kaidah. Fungsi dari basis data adalah mendefinisikan

himpunan-himpunan fuzzy ke dalam daerah masukan dan keluaran agar dapat

digunakan oleh kaidah atur linguistik dalam basis kaidah serta memanipulasi data

fuzzy. Sedangkan basis kaidah memilik aturan-aturan pada pengaturan fuzzy

ditampilkan dalam bentuk aturan if-then, yang menghubungkan antara input yang

didapatkan dengan aksi pengendalian yang diinginkan. Bentuk sebuah aturan

ditampilkan sebagai berikut:

12

RBn : if X1 is A1n and … Xm is Amn then Y is Bn (2.1)

dimana Amn dan Bn adalah himpunan fuzzy, Xm dan Y adalah variabel bahasan bagi

masukan dan keluaran, sedangkan m dan n adalah jumlah masing-masing masukan

dan keluaran. Keluaran Bn dari aturan RBn adalah hasil agregasi himpunan fuzzy ke

dalam keluaran dengan variabel Y.

Bagian lain adalah logika pengambilan keputusan. Bagian ini merupakan

pengambil suatu kesimpulan mengenai aksi pengendalian fuzzy yang harus

dilakukan dengan menggunakan implikasi fuzzy dan mekanisme inferensi fuzzy.

Pengendali fuzzy mengambil keputusan berdasarkan masukan menurut variabel

lingustiknya. Setiap respon dari masing-masing kaidah dibobotkan berdasarkan

derajat keanggotaan dari masukan dan juga kombinasi dari respon-respon tersebut

sehingga memungkinkan perhitungan untuk menghasilkan suatu nilai keluaran. Hasil

ini merupakan aksi pengendalian sistem yang didapatkan dari penerapan salah satu

teknik defuzzifikasi.

Sistem dengan menggunakan logika fuzzy diyakini dapat merepresentasikan

proses-proses yang tidan presisi dan pemahaman model yang tidak sempurna. Sistem

ini menggunakan mekanisme keputusan aproksimasi, yang membolehkannya untuk

menghasilkan keputusan berdasarkan informasi yang vague dan tidak lengkap

(Martinez et al., 1994). Sistem fuzzy ini menawarkan keuntungan dengan

mamanfaatkan konsep linguistik tanpa harus membutuhkan model matematika yang

kompleks dan presisi (Tunstel, 1995). Selain itu, kemampuan mekanisme interpolasi

sistem pengendali fuzzy menghasilkan sistem pengendalian yang halus dan degradasi

yang baik untuk mengatasi persoalan pemindaian lingkungan. Berdasarkan

karakteristik-karakteristik tersebut di atas, pengendali logika fuzzy diharapkan sesuai

untuk menyelesaikan problem pengendalian formasi pada sistem multi-robot.

2.4. Studi Pendahuluan

Pada penelitian ini, telah dilakukan beberapa studi pendahuluan untuk

melakukan tahap pemodelan pergerakan robot tunggal dan proses pemindaian

lingkungannya. Pemodelan yang telah dilakukan ini berdasarkan penelitian peneliti

terdahulu yang telah dipublikasikan (Adriansyah dan Amin, 2007) dan (Adriansyah

dan Amin, 2008).

13

a. Pemodelan Robot Tunggal

Masing-masing robot akan dimodelkan dalam bentuk lingkaran silindris.

Robot-robot ini akan digerakkan menggunakan 2 (dua) buah motor DC untuk dapat

melakukan gerakan tertentu. Robot dialokasikan pada sebuah ruang berkoordinat

kartesius XOY dengan menganggap bahwa posisi robot adalah pc = (xc, yc, θc),

dimana (xc, yc) mengindikasikan pusat posisi spasial robot pada sistem koordinat

kartesius dan θc adalah sudut orientasi robot terhadap sumbu aksis berlawanan arah

dengan jarum jam, sebagaimana terlihat pada Gambar 2.6.

Gambar 2.6. Model dan Alokasi Robot

Prinsip pergerakan robot dimodelkan menggunakan metoda differential drive

model (Dudek and Jenkin, 2000) atau differentially steered drive system (Lucas,

2000). Sistem ini berasaskan 2 (dua) buah motor yang ditempatkan pada aksis

bersama dan dikendalikan secara terpisah. Jika kecepatan dari masing-masing roda

berbeda maka robot akan berotasi dengan berpusatkan pada sebuah titik yang sejajar

dengan aksis bersama kedua roda. Titik dimana robot berotas dikenal dengan istilah

Pusat Lengkungan Sesaat (Instantaneous Center of Curvature, ICC), sebagaimana

diperlihatkan pada Gambar 2.7.

xc

yc

D

2r

θc

C

X

Y

O

14

Gambar 2.7. Differentially Steered Drive Systems

dimana R adalah jarak antara titik ICC dengan titik pusat robot, ωc adalah kecepatan

rotasi robot, W adalah jarak roda dengan titik tengah robot, dan vl serta vr adalah

masing-masing kecepatn roda kanan dan kecepatan roda kiri.

Dengan mengubah-ubah kecepatan pada kedua roda, maka trayektori robot

juga berubah-ubah pula. Karena kecepatan rotasi robot, ωc, pada titik ICC harus

sama, maka didapat persamaan:

rc vW

R )2

( (2.2)

lc vW

R )2

( (2.3)

dimana R adalah jarak titik ICC dengan titik pusat antara kedua roda pada robot, W

adalah jarak antara titk pusat dengan roda, ωc adalah kecepatan rotasi robot dan vr

serta vl adalah masing-masing kecepatan roda.

Pada saat waktu tertentu, Persamaan (2.2) dan Persamaan (2.3) dapat

diselesaikan untuk variabel R dan ωc dimana:

)(2 lr

lr

vv

vvWR

(2.4)

)(W

vv lrc

(2.5)

dan

vr

vl

W/2

(x, y)

θ R

ωc ICC

15

)2

( lrc

vvv

(2.6)

dimana vc adalah kecepatan translasi robot sebagai rata-rata dari kecepatan kedua

rodanya.

Terdapat beberapa kasus menarik dari persamaan (2.5) dan (2.6) tersebut,

yaitu:

1. Jika vl = vr, maka robot bergerak lurus dengan kecepatan translasi vc, R

menjadi tidak terhingga dan akibatnya tidak terjadi rotasi, sebab kecepatan

rotasi ωc adalah nol.

2. Jika vl = - vr, maka R menjadi nol dan robot akan berotasi dengan berpusat

titik tengah antara kedua rodanya.

3. Jika vr adalah sama dengan nol, maka robot akan berotasi dengan berpusat

pada roda kiri dan R = W/2. Demikian pula sebaliknya. jika vl adalah sama

dengan nol.

Jadi, perbedaan kecepatan pada kedua motor tersebut akan menghasilkan

resultan gaya dan resultan rotasi tertentu yang membuat robot bergerak secara

translasi dan rotasi. Pergerakan ini akan mengakibatkan robot akan memiliki

kecepatan translasi, vc, dan kecepatan rotasi, ωc, yang beragam.

Berdasarkan kombinasi ini, maka robot dapat bergerak ke posisi yang

berbeda dengan orientasi yang berbeda pula sesuai dengan fungsi waktu. Penurunan

harga-harga x, y and θ dapat dituliskan sebagai berikut:

ccvdt

dx cos (2.7)

ccvdt

dy sin (2.8)

cdt

d

(2.9)

Kemudian, dengan mengaplikasikan bahwa posisi robot sesaat adalah pc = (xc, yc, θc),

maka posisi robot berikutnya adalah pc+1 = (xc+1, yc+1, θc+1), dimana:

16

cccc vxx cos1 (2.10)

cccc vyy sin1 (2.11)

ccc 1 (2.12)

Proses pergerakan robot tunggal diilustrasikan pada Gambar 2.8.

Gambar 2.8. Sistem Pergerakan Robot Tunggal

b. Pemodelan Posisi Relatif Robot

Posisi relative robot terhadap titik tujuan dapat dikalkulasi berdasarkan posisi

dan orientasi robot dan titik tujuan yang telah ditentukan. Posisi relative robot

dikenali dengan variabel jarak (d) dan orientasi (δ), dimana:

22 ))(())(( gg ytyxtxd (2.13)

)()((

))((tan t

xtx

ytyarc

g

g

(2.14)

dimana pg = (xg, yg, θg) adalah posisi titik tujuan dan pt = (xt, yt, θt) adalah posisi

robot sesaat. Variabel jarak (d) dan orientasi (δ) ini akan digunakan sebagai masukan

agar robot dapat memiliki kemampuan berperilaku menuju target tertentu. Gambar 9

memperlihatkan posisi relatif robot dengan titik tujuannya.

17

Gambar 2.9. Posisi Relatif Robot terhadap Titik Tujuan

Kemudian, nantinya robot akan melakukan aksi pengendalian dengan menentukan

kecepatan translasi, vc, dan kecepatan rotasi, ωc tertentu agar sampai ke tempat yang

dituju. Pergerakan menuju ke tempat tujuan diperlihatkan pada Gambar 2.10.

Gambar 2.10. Mekanisme Navigasi menuju Titik Tujuan

c. Pemodelan Sensor Sonar

Dalam rangka upaya untuk menghindari rintangan telah diturunkan pula

model sensor sonar. Model sensor sonar ini menghitung jarak antara sonar yang

diletakkan pada robot dengan rintangan yang ada di hadapannya. Posisi sonar pada

diperlihatkan pada Gambar 2.11.

Gambar 2.11. Konfigurasi Sensor Sonar

O X

Y

d δ pg

p(t)

L R

18

Model sonar ini diinspirasikan dari kalkulasi posisi robot sebagaimana

terdapat pada persamaan (2.13) dan (2.14). Namun, pada pemodelan sonar

persamaan ini digunakan untuk mengukur jarak antara posisi sibar dengan objek di

hadapannya. Kemudian, semua orientasi δ pada sensor dibandingkan untuk

mendapatkan harga jarak d yang sesuai. Proses penghitungan jarak ini diperlihatkan

pada Gambar 2.12.

Gambar 2.12. Proses Simulasi Kalkulasi Jarak Sonar

X

Y

(d1,δ1)

po

(d2,δ2)

19

BAB 3. TUJUAN DAN MANFAAT PENELITIAN

Tujuan penelitian ini adalah merancang sistem multi-robot yang dapat

menyelesaikan tugas-tugas sederhana di area tertentu. Tujuan khusus ini akan

ditunjang oleh beberapa tujuan pendukung, yaitu:

1. Merancang sebuah model matematika sistem multi-robot yang dapat melakukan

pergerakan dan memindai lingkungannya

2. Merancang sebuah algoritma sistem pengendali yang mampu melakukan

koordinasi pada sistem multi robot dengan formasi tertentu yang berbasiskan

logika fuzzy

Penelitian ini merupakan integrasi pengkajian dasar pada bidang robotika dan

sistem pengendali, yang memfokuskan kontribusinya dalam rangka menghasilkan

sebuah proses pemodelan multi-robot bergerak dan pengenalan lingkungannya serta

proses perancangan algoritma pengendalian formasi robot yang efektif. Bidang

kajian ini sangatlah relevan dalam bidang penelitian/pendidikan, industri dan

masyarakat luas. Karena pengembangan dari hasil penelitian ini dapat

diimplementasikan untuk menggerakkan beberapa buah robot dalam formasi tertentu.

Robot-robot dalam formasi tersebut dapat diaplikasikan pada aspek akademik pada

proses pengajaran perkuliahan di bidang teknik elektro dan teknik mesin, aktifitas

pemindahan material pada proses industri atau perkantoran, aktifitas keamanan pada

daerah berbahaya atau sulit dan hiburan yang mendidik masyarakat.

20

BAB 4. METODE PENELITIAN

Penelitian ini dilaksanakan berdasarkan permasalahan dan tujuan

sebagaimana telah dijelaskan di atas. Pelaksanaan penelitian ini mengandung

beberapa metode, seperti kajian pustaka, pemodelan dan simulasi komputer dan serta

implementasi pada robot laboratorim NXT Mindstorm.

Kajian Pustaka adalah langkah pertama dari penelitian ini untuk

mengumpulkan sebanyak mungkin informasi dan ide serta memperkaya untuk

wawasan mengenai sistem multi-robot, tahapan perancangan arsitektur pengendali

sebuah robot serta mekanisme komunikasi dan interaksinya. Teori-teori dasar dan

persamaan-persamaan matematika untuk mekanisme pergerakan robot akan

diperdalam untuk mendapatkan model matematika yang sesuai bagi tiap robot. Selain

itu, kajian pustaka ini dilakukan untuk mempertajam identifikasi masalah dari

perancangan sistem multi-robot dan posisi penelitian ini pada penelitian sistem

multi-robot lainnya.

Perangkat lunak MATLAB Versi 7.6 R2008a akan digunakan untuk

mensimulasikan model sistem multi-robot ini. Proses pemodelan robot dikerjakan

terlebih dahulu. Beberapa persamaan matematika akan diujikan melalui simulasi ini.

Selain itu, variabel-variabel tertentu, seperti kecepatan (v dan ω), posisi dan jalur

perjalanan robot akan dikumpulkan pula. Setelah itu, pemodelan sistem pengendalian

formasi multi-robot. Pergerakan keseluruhan robot, termasuk mekanisme

pengendalian formasi multi-robot divisualisasikan berupa simulasi berdasarkan

model matematika yang telah dihasilkan sebelumnya.

Setelah didapatkan model pergerakan robot secara individual seperti yang

telah dijelaskan pada bab sebelumnya, penelitian dilanjutkan dengan

mengembangkan model untuk formasi multi-robot dan posisinya. Sistem

pemformasian yang digunakan adalah sistem leader – follower, dimana sebuah robot

akan menjadi leader dan beberapa robot lainnya akan berperan sebagai follower.

Robot follower akan menempati posisi tertentu relatif terhadap robot leader.

Beberapa formasi yang sederhana dicoba terlebih dahulu demi mengetahui

tingkat kesulitan untuk mempertahakan robot pada posisinya masing-masing.

Beberapa formasi diperlihatkan pada Gambar 4.1, yaitu: formasi sejajar, formasi

kolom, formasi berlian dan formasi V.

21

Gambar 4.1. Formasi Sistem Multi-Robot

Namun, untuk memudahkan tahapan penelitian, formasi yang akan dikaji terlebih

dahulu secara mendalam adalah formasi V, seperti yang tampak pada Gambar 4.2.

Gambar 4.2. Robot-Majemuk dalam Formasi V

Secara grafis, formasi V tersebut akan dapat terbentuk, jika antara robot

follower berada pada jarak sejauh rn dan sudut αn dari robot leader, sebagaimana

terlihat pada Gambar 4.1. Untuk formasi V, robot follower akan memiliki posisi

sebagai berikut:

)sin(*

)cos(*

)sin(*

)cos(*

111

111

LnnLFn

LnnLFn

LLF

LLF

ryy

rxx

ryy

rxx

(4.1)

22

dimana (xL, yL, θt) adalah posisi robot leader dan (xFn, yFn, θFn) posisi robot follower

ke-n.

Gambar 4.2. Model Formasi Robot-Majemuk

Kemudian, berdasarkan pergerakan robot, baik robot leader maupun robot

follower, akan terjadi perbedaan antara posisi robot follower yang seharusnya dengan

robot follower yang sebenarnya. Perbedaan yang terjadi meliputi perbedaan jarak,

dL, dan perbedaan sudut, dθ, sebagaimana diilustrasikan pada Gambar 4.3.

Gambar 4.3. Perbedaan Posisi Robot Follower

Pada Gambar 4.3 tersebut menggambarkan posisi robot follower yang aktual pRF

(xRF, yRF, θRF) dan posisi robot follower yang seharusnya pF (xF, yF, θF) serta

perbedaan posisi di antara keduanya untuk setiap robot follower.

Kemudian, berdasarkan harga-harga perbedaan tersebut, dL, dan dθ,

dirancanglah aturan pengendalilan berbasiskan logika fuzzy agar formasi robot-

majemuk dapat dipertahankan sebaik mungkin.

23

Pengendali Logika Fuzzy dirancang untuk dapat memberikan sistem

pengendalian dengan mengambil masukan berupa perbedaan posisi dL, dan dθ, dan

menghasilkan keluaran berupa kecepatan translasi, vc, dan kecepatan rotasi, ωc untuk

masing-masing robot follower. Untuk itu, akan dirancang fungsi keanggotaan

(membership function) untuk masing-masing masukan dan keluaran.

Setelah itu, akan dirancang pula aturan-aturan yang menghubungkan setiap

fungsi keanggotaan dari masing-masing robot follower, dalam bentuk aturan sebagai

berikut:

RBn : if X1 is A1n and … Xm is Amn then Y is Bn (4.2)

Jumlah aturan yang harus dibuat sebanding dengan banyakya variabel lingusitik yang

akan digunakan.

Setelah proses pemodelan dan simulasi selesai, maka penelitian akan

memasuki tahap pengimplementasi algoritma keseluruhan sistem multi-robot ini.

Keseluruhan sistem pengendalian sistem multi-robot akan diimplementasikan ke

dalam sejumlah robot laboratorium bernama Lego NXT Mindstorms robot,

sebagaimana terlihat pada Gambar 4.4.

Gambar 4.4. Robot Lego NXT Mindstorms

Robot ini biasa digunakan sebagai robot peneltian untuk membuktikan

performansi yang telah dirancang sebelumnya. Robot ini juga dilengkapi oleh

beberapa jenis sensor yang dapat digunakan pada masa percobaan. Dengan

menggunakan robot ini, akan dibandingkan antara hasil proses pemodelan dan

simulasi dengan hasil implementasi program tersebut dalam robot sebenarnya.

24

BAB 5. HASIL DAN PEMBAHASAN

Berdasarkan pembahasan sebelumnya, maka telah dirancang model

matematika berupa tiga buah robot model yang sejenis sebagai suatu sistem multi-

robot. Ketiga robot tersebut diklasifikasikan, dimana terdapat sebuah robot sebagai

leader dan dua buah robot sebagai follower. Untuk membedakannya, robot leader

memiliki warna biru sedangkan robot follower memiliki warna merah.

Setiap robot memiliki bentuk dan dimensi yang sama, yaitu berbentuk

silindris dengan diameter 20 cm. Pada masing-masing robot terdapat sebuah garis

sebagai penunjuk arah gerakan robot. Gambar 5.1 memperlihatkan model robot hasil

perancangan untuk menjadi sebuah sistem multi-robot.

0.5 1 1.50.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

Gambar 5.1. Robot hasil perancangan

Kemudian, masing-masing robot diuji kemampuannya untuk bermanuver

dalam ruangan. Beberapa pergerakan telah dicoba. Gambar 5.2 memperlihatkan

kemampuan robot bermanuver dalam beberapa jenis pergerakan, yaitu pergerakan

maju, berbelok ke kanan, berbelok ke kiri dan maju kembali.

25

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Gambar 5.2. Pergerakan robot tunggal dengan kombinasi pergerakan

Berdasarkan pergerakan robot tunggal yang ditampilkan pada Gambar 5.2, dapat

dikatakan bahwa pergerakan robot tunggal tersebut sudah baik, karena mampu

bergerak dengan pergerakan maju, belok kanan dan belok kiri dengan sempurna.

Kemudian, untuk menguji kemampuan komunikasi dalam sistem multi-robot,

ketiga robot disusun dalam formasi segitiga. Dalam formasi segitiga itu, sebuah robot

dijadikan sebagai robot leader dan dua robot lainnya sebagai robot follower. Robot

leader bergerak dengan pergerakan yang telah diprogram terlebih dahulu, sementara

robot follower tidak diberikan program pergerakan. Robot follower bergerak sesuai

dengan pergerakan yang diperintahkan oleh robot follower. Posisi robot leader dan

robot follower diperlihatkan pada Gambar 5.3.

26

0.5 1 1.50.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

0.55

0.6

Gambar 5.3. Formasi Sistem Multi-robot

Terdapat tiga pengujian sistem komunikasi pada multi-robot ini, yaitu:

pergerakan lurus, pergerakan melingkar dan pergerakan kombinasi. Untuk

mempermudah analisa, pergerakan dan data pergerakan ditampilkan dalam bentuk

gambar dan tabel. Dalam gambar, robot leader diperlihatkan dengan warna biru,

sedangkan robot follower ditampilkan dengan warna merah.

Hasil pergerakan multirobot dalam gerakan lurus diperlihatkan pada Gambar

5.4.

27

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Gambar 5.4. Pergerakan Lurus pada Sistem Multi-robot

Pada Gambar 5.4 tampak bahwa multi-robot dapat bergerak dengan baik dengan

formasi segitiga yang dapat dipertahankan. Hal ini dapat dikatakan bahwa

komunikasi antara robot leader dengan dua buah robot follower telah berlangsung

dengan efektif, dimana robot-robot bergerak dengan kecepatan yang sama sesuai

dengan perintah yang dikirimkan oleh robot leader.

Hasil pergerakan dan data pergerakan multirobot dalam gerakan berbelok ke

kanan diperlihatkan pada Gambar 5.5. dan Tabel 5.1.

28

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Gambar 5.5. Pergerakan Melingkar pada Sistem Multi-robot

Pada Gambar 5.5 tampak bahwa robot bergerak dengan kecepatan dan arah yang

sama, namun mengakibatkan terjadi perubahan formasi segitiga. Tabel 5.1

memperlihatkan bahwa terjadi perubahan posisi robot dari posisi formasi segitiga

yang seharusnya. Hal ini terjadi karena robot leader melakukan gerakan berbelok ke

kanan yang ternyata diikuti langsung oleh robot follower sehingga terjadi perubahan

formasi yang berakumulasi.

29

Tabel 5.1. Data Pergerakan Multi-robot Gerakan Berbelok ke Kanan

Kecepatan Jarak Deviasi Formasi

Robot Leader Robot

Follower1

Robot

Follower2

Kanan

(m/s)

Kiri

(m/s)

dx

(m)

dy

(m)

dx

(m)

dy

(m)

0.12 0.08 0.00 0.00 0.00 0.00

0.12 0.08 0.01 -0.01 0.01 0.01

0.12 0.08 0.02 -0.02 0.02 0.02

0.12 0.08 0.03 -0.03 0.03 0.03

0.12 0.08 0.04 -0.04 0.04 0.04

0.12 0.08 0.05 -0.05 0.05 0.05

0.12 0.08 0.05 -0.06 0.06 0.05

0.12 0.08 0.06 -0.08 0.08 0.06

0.12 0.08 0.07 -0.09 0.09 0.07

0.12 0.08 0.08 -0.10 0.10 0.08

0.12 0.08 0.08 -0.11 0.11 0.08

0.12 0.08 0.09 -0.12 0.12 0.09

0.12 0.08 0.10 -0.14 0.14 0.10

0.12 0.08 0.10 -0.15 0.15 0.10

0.12 0.08 0.11 -0.16 0.16 0.11

0.12 0.08 0.11 -0.18 0.18 0.11

0.12 0.08 0.12 -0.19 0.19 0.12

0.12 0.08 0.12 -0.20 0.20 0.12

0.12 0.08 0.12 -0.22 0.22 0.12

0.12 0.08 0.13 -0.23 0.23 0.13

0.12 0.08 0.13 -0.24 0.24 0.13

0.12 0.08 0.13 -0.26 0.26 0.13

0.12 0.08 0.13 -0.27 0.27 0.13

0.12 0.08 0.13 -0.29 0.29 0.13

0.12 0.08 0.14 -0.30 0.30 0.14

0.12 0.08 0.14 -0.31 0.31 0.14

30

Pengujian terakhir adalah pergerakan multi-robot yang bergerak secara

kombinasional, dengan pergerakan maju, berbelok ke kanan, berbelok ke kiri dan

maju kembali. Besar sudut gerakan berbelok dirancang simetris antara belok kanan

dengan belok kiri. Hasil pengujian dan data pergerakan diperlihatkan pada Gambar

5.6 dan Tabel 5.2.

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Gambar 5.6. Pergerakan Kombinasi pada Sistem Multi-robot

Berdasarkan Gambar 5.6 dapat dikatakan bahwa secara umum komunikasi

antar robot bekerja dengan efektif. Robot follower bergerak dengan kecepatan yang

sama dengan robot leader sesuai dengan perintah yang dikirimkan. Namun terjadi

perubahan formasi segitiga yang unik. Pada saat gerakan lurus, formasi segitiga

dapat dipertahankan dengan baik dan tidak terjadi deviasi posisi, seperti

diperlihatkan pada Tabel 5.2 baris pertama hingga baris ke enam. Tapi, setelah

terjadi gerakan belok kanan yang diikuti dengan gerakan berbelok ke kiri terjadi

perubahan formasi. Karena pergerakan berbelok simetris maka, formasi dapat

terbentuk kembali pada saat multi-robot bergerak lurus kembali.

31

Tabel 5.2. Data Pergerakan Multi-robot Gerakan Kombinasi

Kecapatan Jarak Deviasi Formasi

Robot Leader Robot

Follower1

Robot

Follower2

Kanan

(m/s)

Kiri

(m/s)

dx

(m)

dy

(m)

dx

(m)

dy

(m)

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.12 0.08 0.00 0.00 0.00 0.00

0.12 0.08 0.10 0.15 0.15 0.10

0.12 0.08 0.14 0.33 0.33 0.14

0.12 0.08 0.10 0.51 0.51 0.10

0.1 0.1 0.10 0.51 0.51 0.10

0.1 0.1 0.10 0.51 0.51 0.10

0.1 0.1 0.10 0.51 0.51 0.10

0.1 0.1 0.10 0.51 0.51 0.10

0.08 0.12 0.10 0.51 0.51 0.10

0.08 0.12 0.14 0.33 0.33 0.14

0.08 0.12 0.10 0.15 0.15 0.10

0.08 0.12 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

32

Hasil simulasi matematika kemudia diimplementasikan pada robot

sebenarnya, yaitu robot Lego NXT Mindstorms. Pengujian dilakukan dengan

membuat formasi bagi dua buah robot NXT Mindstorms. Kedua robot tersebut

berkomunikasi dengan menggunakan teknologi Bluetooth. Sebelum terjadi

komunikasi, harus dipastikan terlebih dahulu, bahwa peralatan tekniologi Bluetooth

keduanya telah terpasang dan terhubung secara pair.

Selain itu pola hubungan kedua robot telah disiapkan, dimana terdapat robot

leader dan robot follower. Robot leader memberikan perintah kepada robot follower,

sedangkan robot follower hanya melaksanakan perintah tersebut.

Pengujian dilakukan dengan dua formasi, yaitu formasi berurutan (depan dan

belakang) serta formasi berdampingan (sisi kiri dan kanan). Formasi awal robot

diperlihatkan pada Gambar 5.7.

(a)

33

(b)

Gambar 5.7. Formasi Dua Robot NXT Mindstorms:

(a) Berurutan dan (b) Berdampingan

Hasil pengujian pergerakan sistem multi robot terhadap kedua formasi

diperlihatkan pada Gambar 5.8 dan Gambar 5.9, secara berurutan.

34

Gambar 5.8. Pergerakan Dua Robot NXT Mindstorms Formasi Berurutan

35

Gambar 5.9. Pergerakan Dua Robot NXT Mindstorms Formasi Berdampingan

Pergerakan robot dirancang memiliki pergerakan dasar, yaitu: pergerakan

lurus, pergerakan belok ke kanan 30 derajat dan pergerakan belok ke kiri juga 30

derajat. Dari Gambar 5.8 dan Gambar 5.9 dapat dilihat bahwa secara umum kedua

robot mampu melakukuan pergerakan dasar, baik pergerakan lurus, belok ke kanan

mapun belok ke kiri. Selain itu dapat dikatakan bahwa telah terjadi pula hubungan

komunikasi yang baik antara robot leader dengan robot follower, dimana robot

follower dapat bergerak sesuai dengan perintah yang diberikan oleh robot ledaer

melalui teknologi Bluetooth.

Sedangankan pada sisi formasi sistem multi robot, dapat dilihat bahwa kedua

robot berusaha untuk mempertahankan formasinya, baik formasi berurutan maupun

formasi berdampingan. Namun, formasi ini tidak dapat bertahan dengan baik. Hal ini

dikarenakan terdapat perbedaan persiapan daya dari masing-masing robot yang

menyebabkan kecepatan tiap-tiap robot tidak sama. Ketidaksamaan kecepatan ini

mengakibatkan sulitnya mempertahankan formasi robot sebagaimana yang telah

direncanakan.

36

BAB 6. RENCANA TAHAPAN BERIKUTNYA

Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, terdapat beberapa kegiatan yang

dapat dilakukan untuk merancang penelitian berikutnya . Terdapat dua kegiatan besar

yang dikerjakan pada tahap berikutnya, yaitu: tahap peningkatan performansi

pengendali formasi dan tahap implementasi pengendali formasi pada kondisi

kompleks.

Tahap peningkatan pengendali formasi dilakukan dengan menggunakan

program MATLAB. Pengendali formasi dilakukan dengan berbasiskan pengendali

logika fuzzy atau pengendali jenis lainnya. Beberapa parameter dikaji untuk

dijadikan sebagai input. Input-input tersebut dihubungkan dengan aturan tertentu

untuk menghasilkan output yang sesuai dengan lingkungan pergerakan robot. Hasil

dari tahapan ini adalah berupa sebuah model pengendalian formasi robot majemuk

dengan performansi yang lebih baik.

Tahap kedua adalah mengimplementasikan pengendali formasi robot

majemuk yang telah dihasilkan pada robot sebenarnya dengan kondisi yang lebih

kompleks. Robot yang digunakan adalah robot lego NXT mindstorms. Beberapa

model percobaan pada formasi robot lego NXT mindstorms dengan bentuk formasi

yang berbeda-beda dilakukan. Performasi pergerakan robot diukur dan dianalisa

untuk mendapatkan hasil yang lebih baik lagi.

37

BAB 7. KESIMPULAN DAN SARAN

Secara umum, kegiatan penelitian telah berhasil mendisain sebuah model

komunikasi pada sistem multi-robot dengan media komuniasi tertentu. Masing-

masing robot telah dirancang berbentuk silindris dengan sistem perhitungan dan

iterasi dinamik tertentu. Pergerakan robot tunggal telah diuji dengan hasil yang baik.

Sistem multi-robot telah pula diujikan. Secara keseluruhan komunikasi perintah

pergerakan dari robot leader ke masing-masing robot follower bekerja dengan baik.

Hanya perlu dirancang lebih lanjut agar formasi sistem multi-robot dapat

dipertahakan bagi pergerakan yang lebih kompleks.

38

DAFTAR PUSTAKA

Adriansyah, A. dan Amin, S.H.M (2007), Fuzzy Behavior Coordination with

Flexible Fuzzy Context Rule using Particle Swarm Optimizaiton,

International Conference on Control, Instrumentation and Mechatronics

(CIM ‘07), Malaysia, 28-29 May 2007.

Adriansyah, A. dan Amin, S.H.M (2008), Learning of Fuzzy Behaviours using

Particle Swarm Optimization in Behaviour-based Mobile Robot.

International Journal of Intelligent System Technologies and Applications

(IJISTA), Vol. 5 – Issue 1/2 - 2008, Inderscience Publishers, ISSN: 1740-

8865, pp. 49-67.

Balch, T., dan R.C.Arkin (1998), Behavior-based formation control for multi-robot

teams, IEEE Transaction on Robotics and Automation, 14 (6), pp. 926-939,

1998

Chen, Y.Q dan Wang, Z (2005), Formation control: a review and a new

consideration, Proc. IEEE Internacional Conference on Intelligent Robots and

Systems, pp. 3181-3186, Agustus 2005.

Cruz, C.D.L dan Carelli, R. (2006), Dynamic modeling and centralized formation

control of mobile robots, Proc. IEEE Conference on Industrial Electroanics, pp.

3880-3885, November 2006

Dudek, G. and Jenkin, M. (2000). Computational Principles of Mobile Robotics. 1st

ed. Cambridge, MA: Cambridge University Press.

Egerstedt, M dan Hu, K (2001)., Formation contrained multi-agent control, Proc.

IEEE International Conference on Robotics adn Automatiion, pp. 3961-3966,

Korea, May 2001.

Gerkey, B.P. dan Mataric, M.J. (2003), A Formal Analysis and Taxonomy of Task

Allocation in Multi-robot Systems, International Journal of Robotics

Research, USA, 2003.

Keramas, J. G. (1999), Robot technology fundamentals, Delmar Publishers: New

Cork, 1999

Lee, C. (1990). Fuzzy Logic in Control Systems: Fuzzy Logic Controller (Parts I and

II). IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics. 10(2): 404-434.

39

Li, X., Xiao, J., dan Cai, Z. (2005), Backstepping based multiple mobile robots

formation control, Proc. IEEE International Conference on Intelligent Robots

and Systems, pp. 887-892, Agust, 2005

Lucas, G.W. (2000) A Tutorial and Elementary Trajectory Model for the Differential

Steering System of Robot Wheel Actuators. The Rossum Project. Unpublished.

Mariottini, G.L, dkk (2005). Visionbased Localization of Leader-Follower

Formations. In Proc. 44th IEEE Conference on Decision and Control, pages

635–640, 2005.

Miglino, O., Lund. H. And Nolfi, S. (1995). Evolving mobile robots in simulated and

real environments. Technical Report NSAL-95007, Roma. 1995.

Nehmzow, U. (2000). Mobile Robotics: A Practical Introduction. London: Springer-

Verlag.

Nehmzow, U. (2001). Mobile Robotics: Research, Applications and Challenges,

Proceeding of Future Trends in Robotics, Institution of Mechanical Engineer,

London, UK. 2001.

Parker, L. E., (2007). Distributed Intelligence: Overview of the Field and its

Application in Multi-Robot Systems, 2007 AAAI Fall Symposium, pp. 1-6,

The AAAI Press, California, 2007

Sanchez, J., dan Fierro, R. (2003), Sliding Mode Control for Robot Formations, Proc.

IEEE International Symposium on Intelligent Control, pp. 483-443, 2003.

Shao, J., dkk. (2005), Leader-following Formation Control of Multiple Mobile

Robots, Proc. IEEE/RSJ International Symposium on Intelligent Control, pp.

808-813, 2005.

Tunstel, E.W (1995). Coordination of Distributed Fuzzy Behaviors in Mobile Robot.

IEEE International Conference on Systems, Man, & Cybernetics. Canada,

October 1995. 4009-4014.

Wawerla, J. et al (2002), Collective Construction with Multipler Robots, Proceeding

of the International Conference on Intelligence Robots and Systems,

Switzerland, 2002

Yun, B., dkk (2008)., A leadaer-follower formation flight control scheme for UAV

helicopters, Proc. IEEE International Conference on Automatics and Logistics,

pp. 39-44, China, 2008.

Zadeh, L.A. (1965) Fuzzy Sets. Information and Control. 8(1): 338-353.

40

Zadeh, L.A. (1997). The Roles of Fuzzy Logic and Soft Computing in the

Conception, Design and Deployment of Intelligence Systems. Software Agents

and Soft Computing. 1997: 183-190

41

LAMPIRAN 1. REKAPITULASI PENGGUNAAN DANA

PUSAT PENELITIAN

UNIVERSITAS MERCU BUANA

LAPORAN REKAPITULASI PENGGUNAAN DANA PENELITIAN

JUDUL PENELITIAN : Perancangan Pengendali Formasi Pada Koordinasi Sistem Multi-Robot menggunakan Pengendali Logika Fuzzy

JENIS PENELITIAN : Hibah Fundamental (APID)

TAHUN : 2013

No. Uraian

Pemasukan (Rp) Pengeluaran (Rp)

1. Nilai Kontrak Bruto

37.000.000

2. Biaya Upah/HR

12.000.000

3. Belanja Bahan

2.757.000

4. Belanja Perjalanan

7.342.750

5. Belanja Barang Operasional Lainnya

14.909.800

Total Pengeluaran

37.009.550

Saldo

(9.550)

42

LAMPIRAN 2. INSTRUMEN

1. Perangkat Lunak Simulasi: MATLAB Versi R2008a

MATLAB (matrix laboratory) adalah sebuah lingkungan komputasi numerikal dan bahasa pemrograman

komputer generasi keempat. Dikembangkan oleh The MathWorks, MATLAB memungkinkan manipulasi

matriks, pem-plot-an fungsi dan data, implementasi algoritma, pembuatan antarmuka pengguna, dan peng-

antarmuka-an dengan program dalam bahasa lainnya.

2. Robot Lego NXT Mindstorms

43

LAMPIRAN 3. PERSONALIA TENAGA PENELITI

1. Ketua Peneliti

a. Nama Lengkap : Dr. Ir. Andi Adriansyah, M.Eng

b. Jabatan/ Golongan : Lektor Kepala / IVc

d. Institusi : FT Universitas Mercu Buana

e. Jurusan : Teknik Elektro

f. Program Studi : Teknik Elektro

g. Bidang Keahlian : Mekatronik, Robotika dan Kecerdasan Buatan

h. NIDN : 032027002

2. Anggota Peneliti 1

a. Nama Lengkap : Ir. Eko Ihsanto, M.Eng

b. Jabatan/ Golongan : Asisten Ahli

d. Institusi : FT Universitas Mercu Buana

e. Jurusan : Teknik Elektro

f. Program Studi : Teknik Elektro

g. Bidang Keahlian : Mikroprosesor, Embedded System, dan

Pemrograman Komputer

h. NIDN : 0309106802

Anggota Peneliti 2

a. Nama Lengkap : Ir. Badaruddin, MT

b. Jabatan/ Golongan : Lektor / IIIc

d. Institusi : FT Universitas Mercu Buana

e. Jurusan : Teknik Elektro

f. Program Studi : Teknik Elektro

g. Bidang Keahlian : Tenaga Listrik, Catu Daya, dan Battere

h. NIDN : 0323086404

44

LAMPIRAN 4. LOGBOOK

No. Tanggal Kegiatan

1 7 Mei 2013 Diskusi Tim Peneliti mengenai kelanjutan aktifitas

penelitian. Pembahasan difokuskan pada Tahap

Simulasi dan Implementasi

2 15 Mei 2013 Menjadi Pembicara pada Konferensi Internasional

ICTS 2013 di Bali

3 21 Mei 2013 Melakukan pemrograman robot majemuk dasar sebagai

pembentukan formasi robot dengan MATLAB

4 4 Juni 2013 Melakukan pemrograman robot majemuk dengan

MATLAB, mengendalikan gerakan robot majemuk:

gerakan lurus, gerakan miring dan gerakan kombinasi

5 18 Juni 2013 Melakukan pemrograman dengan MATLAB dan

diimplementasikan ke Robot NXT Lego. Percobaan

desain awal

6 2 Juli 2013 Diskusi Tim Peneliti mengenai hasil sementara

penelitian

Ketua Peneliti

Andi Adriansyah, Dr., Ir., M.Eng

45

No. Tanggal Kegiatan

7 16 Juli 2013 Melakukan pemrograman robot majemuk dan

diimplementasikan ke Robot NXT Lego. Mencoba

pergerakan robot majemuk dan mengatur formasi yang

diperlukan

8 30 Juli 2013 Melakukan pemrograman robot majemuk dengan

MATLAB dan implementasi ke Robot Lego NXT,

pergerakan dalam formasi berbanjar

9 20 Agustus 2013 Diskusi Tim Peneliti mengenai hasil penelitian

sementara. Penelitian akan dilanjutkan dengan formasi

robot majemuk lainnya

10 3 September 2013 Melakukan pemrograman robot majemuk dengan

MATLAB dan implementasi ke Robot Lego NXT.

Difokuskan pada gerakan robot majemuk dengan

formasi berbaris

11 17 September 2013 Diskusi Tim Peneliti mengenai hasil penelitian

sementara dan persiapan pembuatan laporan kemajuan

penelitian

12 8 Oktober 2013 Diskusi Tim Peneliti untuk finalisasi Laporan

Kemajuan Penelitian (70%) dan penjilidan Laporan

Kemajuan Penelitian

Ketua Peneliti

Andi Adriansyah, Dr., Ir., M.Eng

46

No. Tanggal Kegiatan

13 18 November 2013 Melakukan pemrograman robot majemuk dan

diimplementasikan ke Robot NXT Lego. Mencoba

pergerakan robot majemuk dan mengatur formasi yang

diperlukan dengan bentuk formasi yang berbeda-beda

14 25 November 2013 Diskusi Tim Peneliti mengenai hasil penelitian

sementara dengan pakar dan organisasi internasional

yang sejenis.

15 2 Desember 2013 Melakukan pemrograman robot majemuk dan

diimplementasikan ke Robot NXT Lego. Mencoba

pergerakan robot majemuk dan mengatur formasi yang

diperlukan dengan bentuk formasi yang berbeda-beda

16 9 Desember 2013 Diskusi Tim Peneliti untuk finalisasi Laporan Akhir

Penelitian (100%) dan penjilidan Laporan Akhir

Penelitian

Ketua Peneliti

Andi Adriansyah, Dr., Ir., M.Eng

47

LAMPIRAN 5. LUARAN

1. Jurnal Nasional

Andi Adriansyah, Perancangan Sistem Komunikasi Multi-robot Menggunakan Xbee,

Journal TICOM, Vol. 1, No. 1, September 2012, Aptikom Wil. 3, Jakarta,

ISSN No. 2302 – 3252, pp. 16-23

2. Seminar Nasional

Andi Adriansyah, Implementasi Sistem Komunikasi Multi-robot Menggunakan Xbee,

Seminar Nasional Aplikasi Sains dan Teknologi (SNAST) 2012, 3 November

2012, IST AKPRIND Yogyakarta, ISSN: 1979-911X, pp. B16-B21.

3. Jurnal Internasional

Andi Adriansyah, Design of Mini Multi-Robot System using XBee, International

Journal of Advances in Soft Computing and Its Application (IJASCA),

(submitted)

4. Seminar Internasional

Andi Adriansyah, Design of Simple Multi-robot System, MICEEI 2012, Makasar,

28th December 2012, pp. 175-178

Andi Adriansyah dan Yuliza, X-Bee Implementaion on Mini Multi-Robot System,

The 7th International Conference on Information and Communication

Technology and Systems, Bali, 15th-16th May 2013, pp. 221-226.

5. Buku Ajar

Andi Adriansyah, Belajar Membuat Robot dengan Arduino, (draft).

Jurnal TICOM Vol.1 No.1 September 2012

ISSN 2302 - 3252 16

Perancangan Sistem Komunikasi Multi-Robot

Menggunakan XBee Andi Adriansyah

Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Mercu Buana

Jl. Raya Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta 11650, Indonesia, Tlp/Fax : 06221-5871335

andi@mercubuana.ac.id

Abstract -- In this decade the study of multi-robot systems

have been popular because it is able to reduce processing

time, cost and complexity of the system. However, multi-

robot system has a major problem is the reliability of

communication between robots. Several methods are

available to solve the existing problem. One is through the

use of ZigBee-based communication media. This paper

discusses the implementation of in simple multi-robot

system. Some experiments were performed to determine

the reliability and effectiveness of communication in some

movement of the robot and its ability to keep a certain

formation. Based on experiments conducted can be said

that the inter-robot communication is effective and well

run.

Keywords: Multi-robot system, Multi-robot

Communication, ZigBee

Abstrak – Pada dekade ini kajian sistem multi-robot telah

popular karena mampu mereduksi waktu proses, biaya

dan kompleksitas sistem. Namun, sistem multi-robot

memiliki masalah utama yaitu kehandalan komunikasi

antar robot. Beberapa metode telah ditawarkan untuk

menyelesaikan problem yang ada. Salah satunya adalah

melalui pemanfaatan media komunikasi berbasis ZigBee.

Tulisan ini membahas pengimplementasian ZigBee dalam

sistem multi-robot sederhana. Beberapa percobaan

dilakukan untuk mengetahui kehandalan dan efektifitas

komunikasi dalam beberapa pergerakan robot dan

kemampuannya menjaga formasi tertentu. Dari

percobaan yang dilakukan dapat dikatakan bahwa

komunikasi antar robot berjalan cukup efektif dan baik.

Kata kunci: Sistem Multi-robot, Komunikasi Multi-robot,

ZigBee

I. PENDAHULUAN

Teknologi dan aplikasi robot terus berkembang

secara cepat, baik dari sisi kehandalan, jangkauan

kemampuan dan bidang aplikasinya. Di dalam teknologi

robot, tergabung beberapa tema-tema penelitian yang

juga berkembang, seperti teknologi sensor, teknologi

motor, teknologi suplai daya, teknologi telekomunikasi,

teknologi pengendalian dan teknologi kecerdasan

buatan. Perkembangan masing-masing teknologi

tersebut saling menyempurnakan untuk mendukung

kemajuan teknologi robot. Oleh karena itu, penyelidikan

di bidang teknologi robot menjadi topik yang memiliki

daya tarik yang cukup kuat bagi para peneliti [1].

Pada dekade ini, telah terjadi pergeseran yang

signifikan pada bidang fokus penyelidikan tentang robot.

Para peneliti mulai mengarahkan arah penelitiannya,

dari investigasi sistem robot tunggal kepada koordinasi

sistem multi-robot. Sistem multi-robot adalah suatu

sistem dari suatu entitas robot yang bekerja bersama

untuk menyelesaikan tugas tertentu. Sebagai sebuah

topik penelitian, kajian sistem multi-robot telah

meningkat popularitasnya selama tahun-tahun

belakangan ini. Menurut data dari Web of Science,

selama tahun 2006 saja terdapat hampir 1000 publikasi

mengenai multi-robot. Beberapa bidang yang termasuk

dalam kajian sistem multi-robot, antara lain adalah:

distributed intelligence, distributed artificial

intelligence, multi-agent sistem dan multi-robot system

[2].

Terdapat beberapa keuntungan potensial dari

pengaplikasian sistem multi-robot. Secara umum,

pengaplikasian sistem multi-robot dibanding sistem

robot tunggal adalah menghasilkan sistem yang lebih

baik dalam rangka menyelesaikan permasalahan sistem.

Jika sebuah sistem diselesaikan dengan cara

membaginya dalam beberapa subsistem secara parallel,

maka penggunaan sistem multi-robot akan

menghasilkan sistem yang dapat mengurangi waktu

penyelesaian secara keseluruhan. Selain itu, sistem

multi-robot menawarkan kemungkinan untuk

meningkatkan keandalan sistem. Sistem multi-robot

dapat menggantikan peran robot yang mengalami

kegagalan fungsi. Hal ini tidak dimungkinkan pada

sistem robot tunggal. Keuntungan lainnya, untuk

menyelesaikan sistem yang ada menggunakan sistem

robot tunggal membutuhkan pembiayaan yang besar dan

sistem yang kompleks. Dengan sistem multi-robot,

sistem yang ada dapat dikerjakan secara bersama

dengan menggunakan robot yang murah dan sederhana

[3].

Dalam sistem multi-robot terdapat tujuh topik riset

utama yang menjadi bahan kajian para peneliti, yaitu:

model inspirasi biologis, sistem komunikasi, sistem

aristektur, mekanisme lokalisasi,

manipulasi/transportasi objek, koordinasi pergerakan

dan rekonfigurasi robot [4], [5].

Sistem komunikasi multi-robot (multi-robot

Jurnal TICOM Vol.1 No.1 September 2012

ISSN 2302 - 3252 17

communication) termasuk topik riset yang cukup

berkembang dan menantang. Hal ini disebabkan karena

problem besar sistem multi-robot adalah keperluannya

terhadapa komunikasi yang andal untuk

mengkoordinasikan seluruh robot. Penambahan jumlah

robot akan makin meningkatkan kompleksitas

komunikasi yang ada [2].

Oleh karena itu, tulisan ini berupaya untuk

membahas perancangan sistem komunikasi multi-robot

demi mengatasi masalah yang disebutkan di atas.

Perancangan sistem komunikasi diupayakan

sesederhana mungkin dibandingkan dengan yang telah

ada. Fokus perancangan ditujukan kepada kemampuan

robot untuk bermanuver dengan pergerakan dan formasi

tertentu. Pada tulisan ini, media transmisi yang

digunakan antar robot adalah sistem nir kabel dengan

frekuensi radio (Radio Frequnecy, RF) menggunakan

Xbee Beberapa eksperimen dilakukan untuk menguji

efektifitas komunikasi dalam manuver dan pergerakan

seluruh robot.

II. TINJAUAN PUSTAKA

A. Komunikasi Multi-robot

Komunikasi multi-robot adalah teknologi yang

memiliki kemampuan untuk memberikan jalur

komunikasi terdahap dua atau lebih robot [6]. Dengan

menggunakan teknologi wireless yang ada maka dapat

dirancang semacam ‘bahasa’ antara robot untuk

membentuk sebuah sistem multi-robot. Kemudian,

sistem robot yang telah memiliki jalur komunikasi ini

dapat saling bertukar informasi, seperti data pengukuran,

lokasi atau posisi masing-masing robot, data lingkungan

atau perintah pergerakan. Dengan demikian, komunikasi

multi-robot dapat menjadli solusi untuk menyelesaikan

permasalahan sistem multi-robot yang lebih luas dan

kompleks.

Komunikasi multi-robot biasa diklasifikasikan

dalam beberapa kategori, yaitu: komunikasi implisit,

komunikasi eksplisit, komunikasi keadaam dan

komunikasi tujuan [2]. Pembahasan mengenai jenis-

jenis komunikasi tersebut adalah sebagai berikut.

1. Komunikasi Implisit

Komunikasi implisit adalah sistem komunikasi

melalui perubahan di lingkungan. Robot dapat

meninggalkan bekas dan jejak yang dapat

menyampaikan informasi kepada robot lainnya yang

akan mengenali perubahan lingkungan. Tindakan

tersebut dapat dibandingkan dengan perbuatan manusia

seperti menuliskan tanda anak panah di jalan atau semut

meninggalkan jejak aroma tertentu di permukaan yang

dilewatinya.

2. Komunikasi Eksplisit

Jenis komunikasi ini terbentuk dalam sistem

pengiriman dan penenerimaan data melalui jenis

protokol atau bahasa sebagai media. Komunikasi

eksplisit harus terjadi secara real pada setiap robot.

Sebuah perangkat komunikasi diperlukan untuk

komunikasi seperti untuk melayani sebagai media,

misalnya untuk radio atau wireless Ethernet.

3. Komunikasi Keadaan

Dalam komunikasi keadaan, robot harus dapat

mengamati perilaku robot lainnya. Komunikasi dapat

diterapkan dalam bentuk beberapa robot bergerak

berdasarkan keberadaan cahaya. Untuk dapat

menerapkan komunikasi ini robot harus mampu

mengenali dan mengerti pergerakan robot lainnya.

4. Komunikasi Tujuan

Jenis komunikasi melibatkan transmisi dan

penerimaan informasi yang berorientasi pada tujuan

tertetntu. Pelaksanaan pada mobile robot membutuhkan

data yang akan dikodekan, dikirim, diterima dan

diterjemahkan. Komunikasi tujuan berbeda dari

komunikasi negara dalam bahwa pengirim sengaja

mengirim atau menyiarkan informasi. Sebuah contoh

alam dari jenis komunikasi ditemukan dalam perilaku

lebah madu.

B. ZigBee dan XBee

Zigbee adalah sebuah spesifikasi protokol

komunikasi radio digital berdaya rendah berdasarkan

standar IEEE 802.15.4 tahun 2003 [7]. Sedangkan

XBee adalah brand yang mensupport dari berbagai

protokol komunikasi termasuk ZigBee 802.15.4 dan

WiFi.

Secara umum, standar protokol ZigBee sama

dengan standar Bluetooth. Manufaktur device standar

ZigBee suatu pabrik sepenuhnya mendukung dan

bersesuaian dengan ZigBee device buatan pabrik

lainnya. Gambar XBee module ditunjukkan pada

Gambar 1.

Gbr 1. ZigBee Modul

ZigBee banyak digunakan dipasaran karena

ZigBee mempunyai banyak keunggulan yaitu :

a. Jangkauan 1 meter - 100 meter.

b. ISM (Industrial, Scientific & Medical) radio

bands : 2.4 GHz, 868 MHz dan 915 MHz

Jurnal TICOM Vol.1 No.1 September 2012

ISSN 2302 - 3252 18

c. Konsumsi daya rendah

d. CSMA-CA channel access.

e. Jaringan besar (65.000 node).

f. Sangat aman (AES enkripsi).

g. Jaringan topologi star, mesh dan saling

mendukung berbagai aplikasi

h. Interoperabilitas di seluruh dunia dengan

produk-produk lainnya

i. Co-eksistensi dengan media nirkabel lainnya

(misalnya,WLAN, Bluetooth, selular)

Keunggulan dari ZigBee tersebut membuat teknologi

ZigBee banyak diaplikasikan di berbagai kebutuhan

masyarakat antara lain sebagai remote control,

pemantau jarak jauh, pengirim data dan wireless sensor.

Gambar 2 memperlihatkan arsitektur jaringan yang

terdapat dalam ZigBee [7].

Gbr 2. Arsitektur Jaringan ZigBee

C. Penelitian Sejenis

Sistem komunikasi memainkan peranan yang amat

penting dalam implementasi sistem multi-robot. Oleh

karena itu, sistem komunikasi yang efisien dan handal

menjadi sebuah harapan yang ingin dicapai dalam

seluruh riset mengenai komunikasi multi-robot ini.

Berbagai media komunikasi telah diupayakan oleh para

peneliti untuk mendapatkan sistem yang ideal tersebut.

Pada tahapan awal, Radio Frekuensi (RF) menjadi

media komunikasi yang banyak digunakan [8], [9].

Kemudian, setelah dikenalnya media Wireless Fidellity

(WiFi), maka media ini juga menjadi alternative. Gill

Pinto dan kawan-kawan [10] mencoba untuk

mengembangkan media WiFi, bukan sekedar sebagai

media komunikasi multi-robot, bahkan juga menjadi

alat pengukur posisi antara robot dengan mengkalkulasi

kekuatan sinyalnya. Selanjutnya, pengembangan WiFi

menjadi bahan riset peneliti selanjutnya, seperti WLAN

[11] dan TCP/IP [12], [13], yang

mengimplementasikannya pada sistem multi-robot

rekaanya. Menuturnya, Xiao-Lin [11] sistem WLAN

memiliki performansi yang relative baik, murah dan

praktis penggunaannya.

Pengembangan lainnya adalah penggunaan RFID

sebagai media komunikasi multi-robot yang dipelopori

oleh Kang [14]. Namun, karena RFID memiliki

keterbatasan jarak untuk dapat berkomunikasi, maka

belum banyak dikembangkan.

Terakhir, yang mulai popular dijadikan sebagai

media komunikasi multi-robot adalah ZigBee [15].

Sejak dikenalkannya, penggunaan ZigBee dengan salah

satu brandnya, yaitu XBee, pengkajian media ini mulai

berkembang. Tulisan ini mencoba

mengimplementasikan XBee dalam sistem multi-robot

sederhana.

III. PERANCANGAN

Terdapat beberapa tahap perancangan yang

dilakukan, yaitu: perancangan robot, perancangan

pergerakan robot dan perancangan komunikasi multi-

robot. Tiga buah robot sederhana dan sejenis dirancang

berbentuk persegi pipih terbuat dari bahan multipleks.

Robot memiliki dimensi sebagai berikut:

Sisi = 20 cm

Tinggi = 12 cm (tanpa roda)

Tinggi = 16 cm (dengan roda)

Pada masing-masing robot dirancang terdapat

sebuah sistem minimum mikrokontroler sebagai

pengendali, sebuah penggerak motor (motor driver),

sepasang motor dengan rodanya dan seperangkat sistem

komunikasi. Sistem minimum yang digunakan adalah

Arduino Duemilanove yang berbasiskan mikrokontroler

ATMega 328. Sementara penggerak motor yang dipakai

berbasiskan IC L293D yang mampu mengendalikan

arah dan kecepatan dua buah motor sekaligus. Motor

yang dikendalikan adalah motor DC yang memiliki

sistem gear sederhana. Bentuk robot yang dirancang

diilustrasikan pada Gambar 3.

Gbr 3. Bentuk Robot yang akan dirancang

Robot-robot tersebut digerakkan menggunakan dua

buah motor DC yang diletakan di sisi kiri dan kanan

robot untuk dapat melakukan berbagai gerakan tertentu.

Pergerakan robot menggunakan prinsip differential

drive motor [16], [17]. Prinsip ini mengkombinasikan

perbedaan kecepatan antara motor roda kanan dengan

motor roda kiri, sehingga didapatkan pergerakan robot

yang melingkar dengan jarak dan sudut tertentu dari

titik pusatnya. Kemampuan ini membuat robot dapat

Jurnal TICOM Vol.1 No.1 September 2012

ISSN 2302 - 3252 19

dapat bergerak dengan arah yang berbeda-beda. Gambar

4 memperlihatkan prinsip pergerakan ini, dimana vl dan

vr adalah kecepatan translasi motor kiri dan kanan, ωc

adalah kecepatan rotasi motor keseluruhan, W adalah

jarak antara roda, R adalah jari-jari lingkaran dan ICC

adalah titik pusat gerakan melingkarnya

Gbr 4. Prinsip Pergerakan differential drive motor

Kemudian, sistem komunikasi antara robot

dirancang berbasisikan sistem komunikasi implisit. Pada

sistem ini digunakan media tanpa kabel (wireless).

Setiap robot difasilitasi dengan sebuah Xbee yang

berperan sebagai Pemancar dan Penerima, sehingga

dapat terjadi komunikasi antar seluruh robot. Model

komunikasi berupa sistem pemancar (Transmitter, Tx)

dan sistem penerima (Receiver, Rx) diletakan pada

setiap robot. Dengan demikian, setiap robot dapat saling

berkomunikasi dengan mekanisme full duplex. Ilustrasi

mekanisme komunikasi multi-robot diperlihatkan pada

Gambar 5.

Gbr 5. Sistem Komunikasi Multi-robot

Secara umum direncanakan robot diatur dalam

sistem pengendalian khusus. Sistem pengendalian yang digunakan adalah sistem leader – follower, dimana sebuah robot akan menjadi leader dan beberapa robot lainnya akan berperan sebagai follower [18], [19]. Robot follower akan menempati posisi tertentu relatif terhadap robot leader. Robot leader akan memberikan perintah pergerakan sesuai dengan pergerakan dirinnya ke semua robot follower. Dalam tulisan ini robot diformasikan dalam bentuk segitiga, dimana sebuah robot leader di depan dan dua buah robot follower di sebelah kiri dan kanan robot leader. Formulasi ini ditampilkan pada Gambar 6.

Gbr 6. Robot-Majemuk dalam Formasi V

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

Berdasarkan perancangan yang telah disampaikan

pada bagian sebelumnya, maka telah dirancang tiga

buah robot sederhana yang sejenis sebagai suatu sistem

multi-robot. Ketiga robot tersebut diklasifikasikan

sebagai berikut: terdapat sebuah robot sebagai leader

dan dua buah robot sebagai follower. Untuk

membedakannya, robot leader memiliki tiga buah

sensor ultarsonik yang memiliki kemampuan mengukur

jarak dengan benda di hadapannya.

Setiap robot memiliki bentuk dan dimensi yang

sama, yaitu berbentuk persegi berukuran 20 X 20 cm

dengan masing-masing sudutnya telah dirapihkan.

Sebuah sistem minimum mikrokontroler sebagai

pengendali sistem secara keseluruhan ditempatkan pada

masing-masing robot. Disamping itu, sebuah penggerak

motor (motor driver), sepasang motor dengan rodanya

dan seperangkat sistem komunikasi diletakan pada

sebagai sistem pelengkap untuk bekerjanya robot

dengan baik. Sistem minimum yang digunakan adalah

Arduino Duemilanove yang berbasiskan mikrokontroler

ATMega 328. Sementara penggerak motor yang dipakai

berbasiskan IC L293D yang mampu mengendalikan

arah dan kecepatan dua buah motor sekaligus. Motor

yang dikendalikan adalah motor DC yang memiliki

sistem gear sederhana. Terakhir, sistem komunikasi

yang diaplikasikan berbasis sistem telekomunikasi

ZigBee dengan merek Xbee yang memiliki kemampuan

mengirimkan dan menerima data secara duplex. Gambar

7 memperlihatkan robot hasil perancangan untuk

menjadi sebuah sistem multi-robot.

vr

vl

W/2

(x, y)

θ R

ωc ICC

Jurnal TICOM Vol.1 No.1 September 2012

ISSN 2302 - 3252 20

(a)

(b)

(c)

Gambar 7. Robot hasil perancangan: (a) Tampak Depan, (b) Tampak

Samping dan (c) Tampak Atas

Kemudian, masing-masing robot diuji kemampuannya

untuk bermanuver dalam ruangan. Beberapa pergerakan

telah dujiicoba. Gambar 8 memperlihatkan kemampuan

robot tunggal bermanuver dalam beberapa jenis

pergerakan, yaitu pergerakan maju, berbelok ke kanan,

berbelok ke kiri dan maju kembali.

Gbr 8. Pergerakan robot tunggal dengan kombinasi pergerakan

Berdasarkan pergerakan robot tunggal yang ditampilkan

pada Gambar 8, dapat dikatakan bahwa pergerakan

robot tunggal tersebut sudah baik, karena mampu

bergerak dengan pergerakan maju, belok kanan dan

belok kiri dengan sempurna.

Kemudian, untuk menguji kemampuan komunikasi

dalam sistem multi-robot, ketiga robot disusun dalam

formasi segitiga. Dalam formasi segitiga itu, sebuah

robot dijadikan sebagai robot leader dan dua robot

lainnya sebagai robot follower. Robot leader bergerak

dengan pergerakan yang telah diprogram terlebih dahulu,

sementara robot follower tidak diberikan program

pergerakan. Robot follower bergerak sesuai dengan

pergerakan yang diperintahkan oleh robot follower.

Posisi robot leader dan robot follower diperlihatkan

pada Gambar 9.

(a)

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Jurnal TICOM Vol.1 No.1 September 2012

ISSN 2302 - 3252 21

(b)

Gbr 9. Formasi Sistem Multi-robot: (a) Tampak Atas dan (b) Tampak

Depan

Terdapat tiga pengujian sistem komunikasi pada

multi-robot ini, yaitu: pergerakan lurus, pergerakan

melingkar dan pergerakan kombinasi. Untuk

mempermudah analisa, pergerakan dan data pergerakan

ditampilkan dalam bentuk gambar dan tabel. Dalam

gambar, robot leader diperlihatkan dengan warna biru,

sedangkan robot follower ditampilkan dengan warna

merah.

Hasil pergerakan multirobot dalam gerakan lurus

diperlihatkan pada Gambar 10.

Gbr 10. Pergerakan Lurus pada Sistem Multi-robot

Pada Gambar 10 tampak bahwa multi-robot dapat

bergerak dengan baik dengan formasi segitiga yang

dapat dipertahankan. Hal ini menunjukkan bahwa

komunikasi antara robot leader dengan dua buah robot

follower telah berlangsung dengan efektif, dimana

robot-robot bergerak dengan kecepatan yang sama

sesuai dengan perintah yang dikirimkan oleh robot

leader melalui Xbee.

Hasil pergerakan dan data pergerakan multirobot

dalam gerakan berbelok ke kanan diperlihatkan pada

Gambar 11 dan Tabel 1.

Gbr 11. Pergerakan Melingkar pada Sistem Multi-robot

Pada Gambar 11 tampak bahwa robot bergerak dengan

kecepatan dan arah yang sama, namun mengakibatkan

terjadi perubahan formasi segitiga. Tabel 1

memperlihatkan bahwa terjadi perubahan posisi robot

dari posisi formasi segitiga yang seharusnya. Hal ini

terjadi karena robot leader melakukan gerakan berbelok

ke kanan yang ternyata diikuti langsung oleh robot

follower sehingga terjadi perubahan formasi yang

berakumulasi.

TABEL 1

DATA PERGERAKAN MULTI-ROBOT GERAKAN

BERBELOK KE KANAN

Kecepatan Jarak Deviasi Formasi

Robot Leader Robot Follower1 Robot Follower2

Kanan

(m/s)

Kiri

(m/s)

dx

(m)

dy

(m)

dx

(m)

dy

(m)

0.12 0.08 0.00 0.00 0.00 0.00

0.12 0.08 0.01 -0.01 0.01 0.01

0.12 0.08 0.02 -0.02 0.02 0.02

0.12 0.08 0.03 -0.03 0.03 0.03

0.12 0.08 0.04 -0.04 0.04 0.04

0.12 0.08 0.05 -0.05 0.05 0.05

0.12 0.08 0.05 -0.06 0.06 0.05

0.12 0.08 0.06 -0.08 0.08 0.06

0.12 0.08 0.07 -0.09 0.09 0.07

0.12 0.08 0.08 -0.10 0.10 0.08

0.12 0.08 0.08 -0.11 0.11 0.08

0.12 0.08 0.09 -0.12 0.12 0.09

0.12 0.08 0.10 -0.14 0.14 0.10

0.12 0.08 0.10 -0.15 0.15 0.10

0.12 0.08 0.11 -0.16 0.16 0.11

0.12 0.08 0.11 -0.18 0.18 0.11

0.12 0.08 0.12 -0.19 0.19 0.12

0.12 0.08 0.12 -0.20 0.20 0.12

0.12 0.08 0.12 -0.22 0.22 0.12

0.12 0.08 0.13 -0.23 0.23 0.13

0.12 0.08 0.13 -0.24 0.24 0.13

0.12 0.08 0.13 -0.26 0.26 0.13

0.12 0.08 0.13 -0.27 0.27 0.13

0.12 0.08 0.13 -0.29 0.29 0.13

0.12 0.08 0.14 -0.30 0.30 0.14

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

0.5

1

1.5

2

2.5

3

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Jurnal TICOM Vol.1 No.1 September 2012

ISSN 2302 - 3252 22

0.12 0.08 0.14 -0.31 0.31 0.14

Pengujian terakhir adalah pergerakan multi-robot

yang bergerak secara kombinasional, dengan pergerakan

maju, berbelok ke kanan, berbelok ke kiri dan maju

kembali. Besar sudut gerakan berbelok dirancang

simetris antara belok kanan dengan belok kiri. Hasil

pengujian dan data pergerakan diperlihatkan pada

Gambar 12 dan Tabel 3.

Gbr 12. Pergerakan Kombinasi pada Sistem Multi-robot

Berdasarkan Gambar 12 dapat dikatakan bahwa secara

umum komunikasi antar robot bekerja dengan efektif.

Robot follower bergerak dengan kecepatan yang sama

dengan robot leader sesuai dengan perintah yang

dikirimkan. Namun terjadi perubahan formasi segitiga

yang unik. Pada saat gerakan lurus, formasi segitiga

dapat dipertahankan dengan baik dan tidak terjadi

deviasi posisi, seperti diperlihatkan pada Tabel 3 baris

pertama hingga baris ke enam. Tapi, setelah terjadi

gerakan belok kanan yang diikuti dengan gerakan

berbelok ke kiri terjadi perubahan formasi. Karena

pergerakan berbelok simetris maka, formasi dapat

terbentuk kembali pada saat multi-robot bergerak lurus

kembali.

TABEL 2

DATA PERGERAKAN MULTI-ROBOT GERAKAN

KOMBINASI

Kecapatan Jarak Deviasi Formasi

Robot Leader Robot Follower1 Robot Follower2

Kanan

(m/s)

Kiri

(m/s)

dx

(m)

dy

(m)

dx

(m)

dy

(m)

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.12 0.08 0.00 0.00 0.00 0.00

0.12 0.08 0.10 0.15 0.15 0.10

0.12 0.08 0.14 0.33 0.33 0.14

0.12 0.08 0.10 0.51 0.51 0.10

0.1 0.1 0.10 0.51 0.51 0.10

0.1 0.1 0.10 0.51 0.51 0.10

0.1 0.1 0.10 0.51 0.51 0.10

0.1 0.1 0.10 0.51 0.51 0.10

0.08 0.12 0.10 0.51 0.51 0.10

0.08 0.12 0.14 0.33 0.33 0.14

0.08 0.12 0.10 0.15 0.15 0.10

0.08 0.12 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

0.1 0.1 0.00 0.00 0.00 0.00

V. PENUTUP

Tulisan ini telah membahas proses perancangan

sebuah sistem komunikasi pada sistem multi-robot

dengan media komunikasi berbasisis Xbee. Tiga buah

robot telah dirancang berbentuk persegi dengan sistem

mikrokontroler, sistem penggerak motor dan sistem

komunikasi sendiri-sendiri. Pergerakan robot tunggal

telah diuji dengan hasil yang baik. Sistem multi-robot

telah pula diujikan. Secara keseluruhan komunikasi

perintah pergerakan dari robot leader ke masing-masing

robot follower bekerja dengan baik. Hanya perlu

difikirkan metoda lebih lanjut agar formasi sistem

multi-robot dapat dipertahakan bagi pergerakan yang

lebih kompleks.

REFERENSI

[1] Nehmzow, U., “Mobile Robotics: Research,

Applications and Challenges, Proceeding of Future

Trends in Robotics”, Institution of Mechanical

Engineer, London, UK. 2001.

[2] Parker, L. E., “Distributed Intelligence: Overview of

the Field and its Application in Multi-Robot

Systems”, 2007 AAAI Fall Symposium, pp. 1-6,

The AAAI Press, California, 2007

[3] Wawerla, J. et al., “Collective Construction with

Multipler Robots”, Proceeding of the International

Conference on Intelligence Robots and Systems,

Switzerland, 2002

[4] Arai, T., et al., Editorial: Advances in Multi-robot

System, Int. J. of Computers, Communications &

Control, ISSN 1841-9836, E-ISSN 1841-9844, Vol. III

(2008), Suppl. issue: Proceedings of ICCCC 2008, pp.

92-107

[5] Lefrance, G., Colony of robots: New Challenge,

IEEE Trans. Robotics and Automation, Vol. 18,

No. 5, October 2002, pp 655-661

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Jurnal TICOM Vol.1 No.1 September 2012

ISSN 2302 - 3252 23

[6] Xiao-Lin, L., Jing-Ping, J., and Kui, X., , Proc.

International Conference on Robotics and

Biomimetics (ROBIO 2004), 2004, pp. 307-312

[7] Faludi, R., Buidling Wireless Sensor Networks,

O’Reilly Media, Inc, USA, 2011

[8] Pan, Q.W., Lowe, D., Search and Rescue Robot

Team RF Communication via Power Cable

Transmission Line - A Proposal, International

Symposium on Signals, Systems and Electronics

(ISSSE 2007), pp. 287-290

[9] Rivard, F, et al., .Ultrasonic relative positioning for

multi-robot systems, International Conference on

Robotics and Automation (ICRA 2008), pp. 323-

328

[10] Gil-Pinto, A. Fraisse, P. Zapata, R., Wireless

communication for secure positioning in multi

robot formations of non holonomic ground

vehicles , International Conference on Intelligent

Robots and Systems (IROS 2008), pp. 4198

[11] Xiao-Lin, L., Jing-Ping, J., Kui, X., , International

Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO

2004), pp. 307-212

[12] Hui-ping, L., et al., Communication of multi-robot

system on the TCP/IP, International Conference

on Mechatronics Science (MEC 2011), pp. 1432-

1435

[13] Hui, et al., A common wireless remote control

system for mobile robots in laboratory, IEEE

International Instrumentation and Measurement

Technology Conference (I2MTC 2012), pp. 688-

693

[14] Kang, S.H., et al., Implementation of Smart Floor

for multi-robot system, International Conference

on Automation, Robotics and Applications

(ICARA 2011), pp. 46-51

[15] Wan, J., et al., Multi-robots' communication system

based on ZigBee network, International

Conference on Electronic Measurement, (ICEMI

2009), pp. 3-14 – 3-19

[16] Lucas, G.W. (2000) A Tutorial and Elementary

Trajectory Model for the Differential Steering

System of Robot Wheel Actuators. The Rossum

Project. http://

rossum.sourceforge.net/papers/DiffSteer. (10

December 2006)

[17] Dudek, G. and Jenkin, M. (2000). Computational

Principles of Mobile Robotics. 1st ed. Cambridge,

MA: Cambridge University Press.

[18] Zhang, Y., Zeng, L., Li, Y., and Liu, Q., Multi

robot formation control using leader-follower for

MANET, Proc. International Conference on

Robotics and Biometrics (ROBIO 2009), pp. 337-

342.

[19] Ghommam, J., Mehrjerdi, H., and Saad, M.,

Leader-follower formation control of

nonholonomics with fuzzy logic based approach

for obstacle avoidance, Proc. International

Conference on Intelligent Robots and Systems

(IROS 2011), 2011, pp. 2340-2345

Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III ISSN: 1979-911X Yogyakarta, 3 November 2012

B-16

Implementasi Sistem Multi-Robot Menggunakan Xbee

Andi Adriansyah Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Mercu Buana

Jl. Raya Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta 11650 Email: andi@mercubuana.ac.id

Abstrak

Sistem multi-robot telah menjadi fokus kajian yang popular karena mampu mereduksi waktu proses, biaya dan kompleksitas sistem. Masalah utama sistem multi-robot terletak pada kehandalan komunikasi antar robot. Salah satu metode untuk menyelesaikan problem ini adalah melalui pemanfaatan media komunikasi berbasis ZigBee. Tulisan ini membahas implementasi XBee dalam sistem multi-robot sederhana. Untuk mengetahui kehandalan dan efektifitas komunikasi dalam beberapa pergerakan robot dan kemampuannya menjaga formasi tertentu beberapa percobaan telah dilakukan. Dari percobaan yang dilakukan dapat dikatakan bahwa komunikasi antar robot berjalan cukup efektif dan baik.

Kata kunci: Sistem Multi-robot, Komunikasi Multi-robot, ZigBee

Pendahuluan

Perkembangan teknologi dan aplikasi robot melaju dengan . Perkembangan ini meliputi sisi kehandalan, jangkauan kemampuan dan bidang aplikasinya. Beberapa tema penelitian yang berhubungan dengan teknologi robot juga turut berkembang. Perkembangan masing-masing teknologi tersebut saling menyempurnakan untuk mendukung kemajuan teknologi robot. Oleh karena itu, penyelidikan di bidang teknologi robot menjadi topik yang memiliki daya tarik yang cukup kuat bagi para peneliti [1].

Secara umum, telah terjadi perkembangan yang signifikan pada bidang fokus penyelidikan tentang robot. Para peneliti mulai mengarahkan fokus penelitiannya, dari investigasi sistem robot tunggal kepada koordinasi sistem multi-robot. Sistem multi-robot adalah suatu sistem dari suatu entitas robot yang bekerja bersama untuk menyelesaikan tugas tertentu [2] dan [3]. Dalam sistem multi-robot terdapat tujuh topik riset utama yang menjadi bahan kajian para peneliti, yaitu: model inspirasi biologis, sistem komunikasi, sistem aristektur, mekanisme lokalisasi, manipulasi/transportasi objek, koordinasi pergerakan dan rekonfigurasi robot [4], [5].

Sistem komunikasi multi-robot (multi-robot communication) termasuk topik riset yang cukup berkembang dan menantang. Hal ini disebabkan karena problem besar sistem multi-robot adalah keperluannya terhadapa komunikasi yang andal untuk mengkoordinasikan seluruh robot. Penambahan jumlah robot akan makin meningkatkan kompleksitas komunikasi yang ada [2].

Oleh karena itu, tulisan ini berupaya untuk membahas perancangan sistem komunikasi multi-robot demi mengatasi masalah yang disebutkan di atas. Perancangan sistem komunikasi diupayakan sesederhana mungkin dibandingkan dengan yang telah ada. Fokus perancangan ditujukan kepada kemampuan robot untuk bermanuver dengan pergerakan dan formasi tertentu. Pada tulisan ini, media transmisi yang digunakan antar robot adalah sistem nir kabel dengan frekuensi radio (Radio Frequnecy, RF) menggunakan Xbee Beberapa eksperimen dilakukan untuk menguji efektifitas komunikasi dalam manuver dan pergerakan seluruh robot.

Tinjauan Pustaka

A. Komunikasi Multi-robot

Komunikasi multi-robot adalah teknologi yang memiliki kemampuan untuk memberikan jalur komunikasi terdahap dua atau lebih robot [6]. Dengan menggunakan teknologi wireless yang ada maka dapat dirancang semacam ‘bahasa’ antara robot untuk membentuk sebuah sistem multi-robot. Kemudian, sistem robot yang telah memiliki jalur komunikasi ini dapat saling bertukar informasi, seperti data pengukuran, lokasi atau posisi masing-masing robot, data lingkungan atau perintah pergerakan. Dengan demikian, komunikasi multi-robot dapat menjadli solusi untuk menyelesaikan

Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III ISSN: 1979-911X Yogyakarta, 3 November 2012

B-17

permasalahan sistem multi-robot yang lebih luas dan kompleks.

Komunikasi multi-robot biasa diklasifikasikan dalam beberapa kategori, yaitu: komunikasi implisit, komunikasi eksplisit, komunikasi keadaan dan komunikasi tujuan [2].

B. ZigBee dan XBee

ZigBee adalah sebuah spesifikasi protokol komunikasi radio digital berdaya rendah berdasarkan standar IEEE 802.15.4 tahun 2003 [7]. Sedangkan XBee adalah brand yang mensupport dari berbagai protokol komunikasi termasuk ZigBee 802.15.4 dan WiFi.

Secara umum, standar protokol ZigBee sama dengan standar Bluetooth. Manufaktur device standar ZigBee suatu pabrik sepenuhnya mendukung dan bersesuaian dengan ZigBee device buatan pabrik lainnya. Gambar XBee module ditunjukkan pada Gambar 1.

Gambar 1. ZigBee Modul

ZigBee banyak digunakan dipasaran karena mempunyai banyak keunggulan yaitu, jangkauan 1 meter - 100 meter, ISM (Industrial, Scientific & Medical) radio bands : 2.4 GHz, 868 MHz dan 915 MHz, konsumsi daya rendah, CSMA-CA channel access, jaringan besar (65.000 node), sangat aman, jaringan topologi star, mesh dan saling mendukung berbagai aplikasi, interoperabilitas di seluruh dunia dengan produk-produk lainnya dan co-eksistensi dengan media nirkabel lainnya (misalnya,WLAN, Bluetooth, selular).

Keunggulan dari ZigBee tersebut membuat teknologi ini banyak diaplikasikan di berbagai kebutuhan masyarakat antara lain sebagai remote control, pemantau jarak jauh, pengirim data dan wireless sensor [7].

C. Penelitian Sejenis

Sistem komunikasi memainkan peranan yang amat penting dalam implementasi sistem multi-robot. Oleh karena itu, sistem komunikasi yang efisien dan handal menjadi sebuah harapan yang ingin dicapai dalam seluruh riset mengenai komunikasi multi-robot ini. Berbagai media komunikasi telah diupayakan oleh para peneliti untuk mendapatkan sistem yang ideal tersebut.

Pada tahapan awal, Radio Frekuensi (RF) menjadi media komunikasi yang banyak digunakan [8], [9]. Kemudian, setelah dikenalnya media Wireless Fidellity (WiFi), maka media ini juga menjadi alternative. Gill Pinto dan kawan-kawan [10] mencoba untuk mengembangkan media WiFi, bukan sekedar sebagai media komunikasi multi-robot, bahkan juga menjadi alat pengukur posisi antara robot dengan mengkalkulasi kekuatan sinyalnya. Selanjutnya, pengembangan WiFi menjadi bahan riset peneliti selanjutnya, seperti WLAN [11] dan TCP/IP [12], [13], yang mengimplementasikannya pada sistem multi-robot rekaanya. Menuturnya, Xiao-Lin [11] sistem WLAN memiliki performansi yang relative baik, murah dan praktis penggunaannya.

Pengembangan lainnya adalah penggunaan RFID sebagai media komunikasi multi-robot yang dipelopori oleh Kang [14]. Namun, karena RFID memiliki keterbatasan jarak untuk dapat berkomunikasi, maka belum banyak dikembangkan.

Terakhir, yang mulai popular dijadikan sebagai media komunikasi multi-robot adalah ZigBee [15]. Sejak dikenalkannya, penggunaan ZigBee dengan salah satu brandnya, yaitu XBee, pengkajian

Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III ISSN: 1979-911X Yogyakarta, 3 November 2012

B-18

media ini mulai berkembang. Tulisan ini mencoba mengimplementasikan XBee dalam sistem multi-robot sederhana.

Perancangan

Terdapat beberapa tahap perancangan yang dilakukan, yaitu: perancangan robot, perancangan pergerakan robot dan perancangan komunikasi multi-robot. Tiga buah robot sederhana dan sejenis dirancang berbentuk persegi pipih terbuat dari bahan multipleks. Robot memiliki dimensi sebagai berikut sisi = 20 cm, tinggi tanpa roda = 12 cm dan tinggi dengan roda = 16 cm. Pada masing-masing robot dirancang sebuah sistem minimum mikrokontroler sebagai pengendali, sebuah penggerak motor (motor driver), sepasang motor dengan rodanya dan seperangkat sistem komunikasi. Sistem minimum yang digunakan adalah Arduino Duemilanove yang berbasiskan mikrokontroler ATMega 328. Sementara penggerak motor yang dipakai berbasiskan IC L293D yang mampu mengendalikan arah dan kecepatan dua buah motor sekaligus. Motor yang dikendalikan adalah motor DC yang memiliki sistem gear sederhana.

Robot-robot tersebut digerakkan menggunakan dua buah motor DC yang diletakan di sisi kiri dan kanan robot untuk dapat melakukan berbagai gerakan tertentu. Pergerakan robot menggunakan prinsip differential drive motor [16], [17]. Prinsip ini mengkombinasikan perbedaan kecepatan antara motor roda kanan dengan motor roda kiri, sehingga didapatkan pergerakan robot yang melingkar dengan jarak dan sudut tertentu dari titik pusatnya. Kemampuan ini membuat robot dapat dapat bergerak dengan arah yang berbeda-beda.

Kemudian, sistem komunikasi antara robot dirancang berbasisikan sistem komunikasi implisit. Pada sistem ini digunakan media tanpa kabel (wireless). Setiap robot difasilitasi dengan sebuah Xbee yang berperan sebagai Pemancar dan Penerima, sehingga dapat terjadi komunikasi antar seluruh robot. Model komunikasi berupa sistem pemancar (Transmitter, Tx) dan sistem penerima (Receiver, Rx) diletakan pada setiap robot. Dengan demikian, setiap robot dapat saling berkomunikasi dengan mekanisme full duplex.

Secara umum direncanakan robot diatur dalam sistem pengendalian khusus. Sistem pengendalian yang digunakan adalah sistem leader – follower, dimana sebuah robot akan menjadi leader dan beberapa robot lainnya akan berperan sebagai follower [18], [19]. Robot follower akan menempati posisi tertentu relatif terhadap robot leader. Robot leader akan memberikan perintah pergerakan sesuai dengan pergerakan dirinnya ke semua robot follower. Dalam tulisan ini robot diformasikan dalam bentuk segitiga, dimana sebuah robot leader di depan dan dua buah robot follower di sebelah kiri dan kanan robot leader.

Hasil dan Analisa

Telah dirancang tiga buah robot sederhana yang sejenis sebagai suatu sistem multi-robot. Ketiga robot tersebut diklasifikasikan sebagai berikut: sebuah robot sebagai leader dan dua buah robot sebagai follower. Untuk membedakannya, robot leader memiliki tiga buah sensor ultarsonik yang memiliki kemampuan mengukur jarak benda yang ada di hadapannya. Gambar 2 memperlihatkan robot hasil perancangan untuk menjadi sebuah sistem multi-robot.

(a) (b) (c)

Gambar 2. Robot hasil perancangan: (a) Tampak Depan, (b) Tampak Samping dan (c) Tampak Atas

Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III ISSN: 1979-911X Yogyakarta, 3 November 2012

B-19

Kemudian, masing-masing robot diuji kemampuannya untuk bermanuver dalam ruangan. Beberapa jenis pergerakan telah dujiicoba. Gambar 3 memperlihatkan kemampuan robot tunggal bermanuver dalam beberapa jenis pergerakan, yaitu pergerakan maju, berbelok ke kanan, berbelok ke kiri dan maju kembali.

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Gambar 3. Pergerakan robot tunggal dengan kombinasi pergerakan

Berdasarkan pergerakan robot tunggal yang ditampilkan pada Gambar 8, dapat dikatakan bahwa pergerakan robot tunggal tersebut sudah baik, karena mampu bergerak dengan pergerakan maju, belok kanan dan belok kiri dengan sempurna.

Kemudian, untuk menguji kemampuan komunikasi dalam sistem multi-robot, ketiga robot disusun dalam formasi segitiga. Dalam formasi segitiga itu, sebuah robot dijadikan sebagai robot leader dan dua robot lainnya sebagai robot follower. Robot leader bergerak dengan pergerakan yang telah diprogram terlebih dahulu, sementara robot follower tidak diberikan program pergerakan. Robot follower bergerak sesuai dengan pergerakan yang diperintahkan oleh robot follower. Posisi robot leader dan robot follower diperlihatkan pada Gambar 4.

(a) (b)

Gambar 4. Formasi Sistem Multi-robot: (a) Tampak Atas dan (b) Tampak Depan

Terdapat tiga pengujian sistem komunikasi pada multi-robot ini, yaitu: pergerakan lurus, pergerakan melingkar dan pergerakan kombinasi. Untuk mempermudah analisa, pergerakan dan data pergerakan ditampilkan dalam bentuk gambar. Dalam gambar, robot leader diperlihatkan dengan warna biru, sedangkan robot follower ditampilkan dengan warna merah. Hasil pergerakan multirobot dalam gerakan lurus diperlihatkan pada Gambar 5.

Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III ISSN: 1979-911X Yogyakarta, 3 November 2012

B-20

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

0.5

1

1.5

2

2.5

3

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

0.5

1

1.5

2

2.5

3

(a) (b)

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

0.5

1

1.5

2

2.5

3

(c)

Gambar 5. Pergerakan Lurus pada Sistem Multi-robot: (a) Gerakan Lurus, (b) Gerakan Melingkar dan (c) Gerakan Kombinasi

Pada Gambar 5(a) tampak bahwa multi-robot dapat bergerak dengan baik dengan formasi segitiga yang dapat dipertahankan. Hal ini menunjukkan bahwa komunikasi antara robot leader dengan dua buah robot follower telah berlangsung dengan efektif, dimana robot-robot bergerak dengan kecepatan yang sama sesuai dengan perintah yang dikirimkan oleh robot leader melalui Xbee.

Pada Gambar 5 (b) tampak bahwa robot bergerak secara melingkar dengan kecepatan dan arah yang sama, namun mengakibatkan terjadi perubahan formasi segitiga. Hal ini terjadi karena robot leader melakukan gerakan berbelok ke kanan yang ternyata diikuti langsung oleh robot follower sehingga terjadi perubahan formasi yang berakumulasi.

Pengujian terakhir adalah pergerakan multi-robot yang bergerak secara kombinasional, dengan pergerakan maju, berbelok ke kanan, berbelok ke kiri dan maju kembali. Besar sudut gerakan berbelok dirancang simetris antara belok kanan dengan belok kiri. Hasil pengujian dan data pergerakan diperlihatkan pada Gambar 5 (c). Dari gambar ini dapat dikatakan bahwa secara umum komunikasi antar robot bekerja dengan efektif. Robot follower bergerak dengan kecepatan yang sama dengan robot leader sesuai dengan perintah yang dikirimkan. Namun terjadi perubahan formasi segitiga yang unik. Pada saat gerakan lurus, formasi segitiga dapat dipertahankan dengan baik dan tidak terjadi deviasi posisi. Tapi, setelah terjadi gerakan belok kanan yang diikuti dengan gerakan berbelok ke kiri terjadi perubahan formasi. Karena pergerakan berbelok simetris maka, formasi dapat terbentuk kembali pada saat multi-robot bergerak lurus kembali.

Kesimpulan

Proses perancangan sebuah sistem komunikasi pada sistem multi-robot dengan media berbasisis Xbee telah dibahas. Tiga buah robot berbentuk persegi telah dirancang. Tiap robot dilengkapi dengan sistem mikrokontroler, sistem penggerak motor dan sistem komunikasi sendiri-sendiri. Pergerakan tunggal dari masing-masing robot telah diuji dengan hasil yang baik. Pergerakan robot dalam bentuk

Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III ISSN: 1979-911X Yogyakarta, 3 November 2012

B-21

sistem multi-robot telah pula diujikan. Secara keseluruhan komunikasi perintah pergerakan dari robot leader ke masing-masing robot follower bekerja dengan baik. Hanya perlu difikirkan metoda lebih lanjut agar formasi sistem multi-robot dapat dipertahakan bagi pergerakan yang lebih kompleks.

Referensi

[1] Nehmzow, U., “Mobile Robotics: Research, Applications and Challenges, Proceeding of Future Trends in Robotics”, Institution of Mechanical Engineer, London, UK. 2001.

[2] Parker, L. E., “Distributed Intelligence: Overview of the Field and its Application in Multi-Robot Systems”, 2007 AAAI Fall Symposium, pp. 1-6, The AAAI Press, California, 2007

[3] Wawerla, J. et al., “Collective Construction with Multipler Robots”, Proceeding of the International Conference on Intelligence Robots and Systems, Switzerland, 2002

[4] Arai, T., et al., Editorial: Advances in Multi-robot System, Int. J. of Computers, Communications & Control, ISSN 1841-9836, E-ISSN 1841-9844, Vol. III (2008), Suppl. issue: Proceedings of ICCCC 2008, pp. 92-107

[5] Lefrance, G., Colony of robots: New Challenge, IEEE Trans. Robotics and Automation, Vol. 18, No. 5, October 2002, pp 655-661

[6] Xiao-Lin, L., Jing-Ping, J., and Kui, X., , Proc. International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO 2004), 2004, pp. 307-312

[7] Faludi, R., Buidling Wireless Sensor Networks, O’Reilly Media, Inc, USA, 2011 [8] Pan, Q.W., Lowe, D., Search and Rescue Robot Team RF Communication via Power Cable

Transmission Line - A Proposal, International Symposium on Signals, Systems and Electronics (ISSSE 2007), pp. 287-290

[9] Rivard, F, et al., .Ultrasonic relative positioning for multi-robot systems, International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2008), pp. 323-328

[10] Gil-Pinto, A. Fraisse, P. Zapata, R., Wireless communication for secure positioning in multi robot formations of non holonomic ground vehicles , International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2008), pp. 4198

[11] Xiao-Lin, L., Jing-Ping, J., Kui, X., , International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO 2004), pp. 307-212

[12] Hui-ping, L., et al., Communication of multi-robot system on the TCP/IP, International Conference on Mechatronics Science (MEC 2011), pp. 1432-1435

[13] Hui, et al., A common wireless remote control system for mobile robots in laboratory, IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC 2012), pp. 688-693

[14] Kang, S.H., et al., Implementation of Smart Floor for multi-robot system, International Conference on Automation, Robotics and Applications (ICARA 2011), pp. 46-51

[15] Wan, J., et al., Multi-robots' communication system based on ZigBee network, International Conference on Electronic Measurement, (ICEMI 2009), pp. 3-14 – 3-19

[16] Lucas, G.W. (2000) A Tutorial and Elementary Trajectory Model for the Differential Steering System of Robot Wheel Actuators. The Rossum Project. http:// rossum.sourceforge.net/papers/DiffSteer. (10 December 2006)

[17] Dudek, G. and Jenkin, M. (2000). Computational Principles of Mobile Robotics. 1st ed. Cambridge, MA: Cambridge University Press.

[18] Zhang, Y., Zeng, L., Li, Y., and Liu, Q., Multi robot formation control using leader-follower for MANET, Proc. International Conference on Robotics and Biometrics (ROBIO 2009), pp. 337-342.

[19] Ghommam, J., Mehrjerdi, H., and Saad, M., Leader-follower formation control of nonholonomics with fuzzy logic based approach for obstacle avoidance, Proc. International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2011), 2011, pp. 2340-2345

CREATING THE FUTURE GREEN AND SUSTAINABLE MODERN LIFE THROUGH THE INNOVATIVE ADVANCEMENT OF SCIENCE & TECHNOLOGY�

MICEEI 2012

175 Proceeding of 3rd Makassar International Conference on Electrical Engineering and Informatics (MICEEI), 28 November-1 December 2012, Makassar Golden Hotel, Indonesia ©2012 Electrical Engineering Department, Universitas Hasanuddin, ISBN 978-602-8509-18-3

Design of Simple Multi-Robot System

Andi Adriansyah Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Mercu Buana

Jl. Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta 11650 andi@mercubuana.ac.id

Abstract— Technology and application of robotic grow rapidly. Moreover, the study of multi-robot systems has been increasing in popularity over recent years. However, a multi-robot system needs reliable communication for coordinating the entire robot. Therefore, this paper attempts to discuss the design of simple multi-robot system in order to overcome the problems mentioned above. The focus of the design intended for the ability to maneuver and a certain formation. Several experiments were conducted. Generally, the overall communication of robots works well where some follower robots able to move in any ordered by a leader robot.

I. INTRODUCTION

Technology and application of robotic grow rapidly, in terms of reliability, coverage ability and field applications. There are several research themes were also developing, such as sensor technology, motor technology, power supply technology, telecommunications technology, control technology and artificial intelligence technology. The development of these technologies support each other’s to robotic technology. Therefore, investigations of robotic become interesting area for researchers [1].

In this decade, there has been an important variation in robotic research focus. Researchers are beginning to modify the direction of robotic research, from investigation of a single robot system to exploration of coordination of multi-robot systems. Multi-robot system is a system of a robot entities that work together to complete a specific task [2]. There are several advantageous of the application of multi-robot systems. Generally, the application of multi-robot system is to produce a better system in order to solve the problems of the system. With the multi-robot system, the existing complex and difficult system can be performed using the robot with a cheap and simple [3].

As a research topic, the study of multi-robot systems has been increasing in popularity over recent years. According to data from the Web of Science, during the year 2006 alone there were nearly 1000 publications on multi-robot. Some of the areas included in the study of multi-robot systems, include: distributed intelligence, distributed artificial intelligence, multi-agent systems and multi-robot system [4], [5]. Multi-robot communication system one of including research topic

that is developing and challenging [6]. This is because the problem of multi-robot system is its need for reliable communication for coordinating the entire robot. Increasing the number of robots will further increase the complexity of communication.

Therefore, this paper attempts to discuss the design of simple multi-robot system in order to overcome the problems mentioned above. The focus of the design intended for the ability to maneuver the robot movement and a certain formation. Three square-shaped robots have been designed. Each robot is performed by a microcontroller-based system using Arduino, the motor driver system with IC L293D and communication systems using XBee [7].

II. MULTI-ROBOT COMMUNICATION

Communication system plays a very important role in the implementation of multi-robot systems. Therefore, an efficient and reliable communication is becomes an expectation to be achieved in all of multi-robot communication research.

Multi-robot communication is a technology that has the ability to provide a line of communication for two or more robots [6]. Existing wireless technologies can be used to design a kind of 'language' between the robots to form a multi-robot system. Then, a multi-robot system that has communication line is able to exchange information, such as measurement data, the location or position of each robot, the data environment or movement commands. Thus, multi-robot communication can be a solution to the problem of multi-robot system even in more extensive and complex.

A variety of communication media has been attempted by researchers to obtain an ideal system. In the early stages, Radio Frequency (RF) as a medium of communication that is widely used [8], [9]. Then, after the media knew as Wireless Fidelity (WiFi) is developed, this media is also an alternative. Gill Pinto et al [10] tried to develop a WiFi media, not just as a communication medium multi-robot, even the position measurement of the robot using the power of signal calculation. Furthermore, the development of WiFi become further research topic, such as WLAN [11] and TCP / IP [12], [13], that implemented in multi-robot system. According to Xiao-Lin [11] WLAN systems have a relatively good performance, low-cost and practical to use.

CREATING THE FUTURE GREEN AND SUSTAINABLE MODERN LIFE THROUGH THE INNOVATIVE ADVANCEMENT OF SCIENCE & TECHNOLOGY�

MICEEI 2012

176 Proceeding of 3rd Makassar International Conference on Electrical Engineering and Informatics (MICEEI), 28 November-1 December 2012, Makassar Golden Hotel, Indonesia ©2012 Electrical Engineering Department, Universitas Hasanuddin, ISBN 978-602-8509-18-3

Another development is implementation of RFID as a multi-robot communication media pioneered by Kang [14]. However, because RFID has limited range to communicate, it has not been improved anyway.

Finally, the gaining popularity as a communication medium used in multi-robot is ZigBee [15]. ZigBee is a specification of the communication protocol that has a low-power digital radio based on the IEEE 802.15.4 standard in 2003 [7]. Generally, standard of ZigBee protocol is similar to the Bluetooth’s. Standard device manufacturing of ZigBee plant is fully supported and consistent with other ZigBee devices manufactured. XBee is a brand that supports a variety of communication protocols, including ZigBee and WiFi. An XBee module is shown in Figure 1.

Figure 1. XBee Module.

ZigBee is widely used in because it has many advantages, namely, the range of 1 meter - 100 meter, ISM (Industrial, Scientific and Medical) radio bands: 2.4 GHz, 868 MHz and 915 MHz, low power consumption, CSMA-CA channel access, a large network (65,000 nodes), highly secure, network topology star, mesh and mutual support numerous applications, the worldwide interoperability with other products, and co-existence with other wireless media such as WLAN, Bluetooth, cellular. The advantages of ZigBee makes this technology widely applied in a variety of community needs such as a remote control, remote monitoring, wireless sensor sending data and [7]. This paper attempts to implement the XBee in simple multi-robot system.

III. MULTI-ROBOT DESIGN

There are several steps to design a multi-robot system, namely: robots design, robot motion design and multi-robot communication design. Three simple and similar robots with rectangular shaped are designed using multiplex. The robots have same dimensions such as follows: 20X12X16 cm. At each robot is implemented a microcontroller minimum system as a controller, a motor driver, a pair of motor and wheels, and a set of communication systems. Arduino, a microcontroller minimum system based on ATMega 328 is used to control all of process of multi-robot system. A motor driver using IC L293D is used to control direction and speed of two motors simultaneously. Two motors with simple gear system are implemented to move a robot. Figure 2 shows an Arduino with motor driver module.

Figure 2. Arduino with Motor Driver Module.

The robot is moved by two DC motors that placed on right and left side of the robot to perform certain maneuver. Differential drive motors principle [16]-[17] is used to control robot movement. This principle combines speed difference between the right and the left motor, so it get circular movement of the robot with a certain distance and angle from the center point. This capability makes the robot move in different directions. Figure 3 shows this principle, where vl and vr is the translational speed of the left and right motors, the motor rotation speed ωc is whole, W is the distance between the wheels, R is the radius of the circle and the ICC is the center point of circular motion. Therefore

)(2 lr

lr

vv

vvWR

(1)

)(W

vv lrc

(2)

and

)2

( lrc

vvv

(3)

where vc is the linear velocity of the robot.

Figure 3. Differential drive motor Principle.

Then, a communication system between robots designed based on implicit communication systems using XBee. Each

vr

vl

W/2

(x, y)

θ R

ωc ICC

CREATING THE FUTURE GREEN AND SUSTAINABLE MODERN LIFE THROUGH THE INNOVATIVE ADVANCEMENT OF SCIENCE & TECHNOLOGY�

MICEEI 2012

177 Proceeding of 3rd Makassar International Conference on Electrical Engineering and Informatics (MICEEI), 28 November-1 December 2012, Makassar Golden Hotel, Indonesia ©2012 Electrical Engineering Department, Universitas Hasanuddin, ISBN 978-602-8509-18-3

robot is facilitated with an XBee that acts as a transmitter and receiver so that communication can occur between all robots respectively. Thus, each robot can communicate with full duplex mechanism.

Generally, robots maneuver are designed in special control schema named as leader - follower system. In leader - follower system, a robot would become a leader and other robots will act as a follower [18], [19]. Follower robots will occupy a certain position relative to the robot leader. Leader robot will send a command about his maneuver to all follower robots. While the follower robots will move according to the command of the leader robot, respectively.

IV. RESULTS AND ANALYSIS

Three similar simple robots have been designed as a multi-robot system. The three robots are classified as follows: a robot as a leader and two follower robots. To distinguish it, the robot leader has three ultrasonic sensors that have the ability to measure the distance of objects in front of him. Figure 4 shows the robot.

Figure 4. The Robot Leader.

Then, each robot was verified for their ability to maneuver in the room. Several types of movements have been tested. Figure 5 shows the ability of a single robot to maneuver in some kind of movement, such as follow: forward, turn right, turn left and forward movement again.

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Figure 5. Single Robot Movement.

Based on Figure 8, it can be said that the movement of a single robot is already good, that robot being able to move forward, turn right and turn left perfectly.

Then, to test the ability of communication in multi-robot systems, the three robots are arranged in a triangular formation. Robot leader moves with the movement that has been programmed in advance, while the robot follower will move according to the movement that ordered by the leader robot. There are three experiments performed on multi-robot communication, namely: forward, circular and combination movements. To simplify the analysis, the movement displayed in the form of images where robot leader are shown in blue and follower robots are shown in red. The results are shown in Figure 6.

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

0.5

1

1.5

2

2.5

3

(a)

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

0.5

1

1.5

2

2.5

3

(b)

CREATING THE FUTURE GREEN AND SUSTAINABLE MODERN LIFE THROUGH THE INNOVATIVE ADVANCEMENT OF SCIENCE & TECHNOLOGY�

MICEEI 2012

178 Proceeding of 3rd Makassar International Conference on Electrical Engineering and Informatics (MICEEI), 28 November-1 December 2012, Makassar Golden Hotel, Indonesia ©2012 Electrical Engineering Department, Universitas Hasanuddin, ISBN 978-602-8509-18-3

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

0.5

1

1.5

2

2.5

3

(c)

Figure 6. Multi-robot Movement: (a) Forward Movement, (b) Circular Movement and (c) Combination Movement.

According to Figure 6, it can be said that the communication between the robots are good. However, due to the change in direction of movement of the robot the formation of multi-robot system cannot be maintained properly. It required for certain system that the multi-robot formation can be controlled continuously.

V. CONCLUSION

The process of designing a simple multi-robot system was discussed. Three rectangular shaped robots have been designed. The robots are equipped with a microcontroller system, motor driver systems and communication systems, respectively. Several single movements of each robot have been tested with good results. Some movements of the robots in the form of multi-robot system were also tested. Generally, it can be concluded that communication between leader robot and each follower robot works well. However, it should be considered further method so that the formation of multi-robot system can be maintained for more complex movements.

ACKNOWLEDGEMENT

The author wishes to express his sincere thanks to the Directorate General of Higher Education, Ministry of Education and Culture which awarded the grant funding for fundamental research (SK No. 005/K3.KU/2012).

REFERENCES

[1] Nehmzow, U., “Mobile Robotics: Research, Applications and

Challenges, Proceeding of Future Trends in Robotics”, Institution of Mechanical Engineer, London, UK. 2001.

[2] Parker, L. E., “Distributed Intelligence: Overview of the Field and its Application in Multi-Robot Systems”, 2007 AAAI Fall Symposium, pp. 1-6, The AAAI Press, California, 2007

[3] Wawerla, J. et al., “Collective Construction with Multipler Robots”, Proceeding of the International Conference on Intelligence Robots and Systems, Switzerland, 2002

[4] Arai, T., et al., Editorial: Advances in Multi-robot System, Int. J. of Computers, Communications & Control, ISSN 1841-9836, E-ISSN 1841-9844, Vol. III (2008), Suppl. issue: Proceedings of ICCCC 2008, pp. 92-107

[5] Lefrance, G., Colony of robots: New Challenge, IEEE Trans. Robotics and Automation, Vol. 18, No. 5, October 2002, pp 655-661

[6] Xiao-Lin, L., Jing-Ping, J., and Kui, X., , Proc. International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO 2004), 2004, pp. 307-312

[7] Faludi, R., Buidling Wireless Sensor Networks, O’Reilly Media, Inc, USA, 2011

[8] Pan, Q.W., Lowe, D., Search and Rescue Robot Team via Power Cable Transmission Line - A Proposal, International Symposium on Signals, Systems and Electronics (ISSSE 2007), pp. 287-290

[9] Rivard, F, et al., .Ultrasonic relative positioning for multi-robot systems, International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2008), pp. 323-328

[10] Gil-Pinto, A. Fraisse, P. Zapata, R., Wireless communication for secure positioning in multi robot formations of non holonomic ground vehicles, International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2008), pp. 4198

[11] Xiao-Lin, L., Jing-Ping, J., Kui, X., , International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO 2004), pp. 307-212

[12] Hui-ping, L., et al., of multi-robot system on the TCP/IP, International Conference on Mechatronics Science (MEC 2011), pp. 1432-1435

[13] Hui, et al., A common remote control system for mobile robots in laboratory, IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC 2012), pp. 688-693

[14] Kang, S.H., et al., Implementation of Smart Floor for multi-robot system, International Conference on Automation, Robotics and Applications (ICARA 2011), pp. 46-51

[15] Wan, J., et al., Multi-robots communication system based on ZigBee network, International Conference on Electronic Measurement, (ICEMI 2009), pp. 3-14 – 3-19

[16] Lucas, G.W. (2000) A Tutorial and Elementary Trajectory Model for the Differential Steering System of Robot Wheel Actuators. The Rossum Project. http:// rossum.sourceforge.net/papers/DiffSteer. (10 December 2006)

[17] Dudek, G. and Jenkin, M. (2000). Computational Principles of Mobile Robotics. 1st ed. Cambridge, MA: Cambridge University Press.

[18] Zhang, Y., Zeng, L., Li, Y., and Liu, Q., Multi robot formation control using leader-follower for MANET, Proc. International Conference on Robotics and Biometrics (ROBIO 2009), pp. 337-342.

[19] Ghommam, J., Mehrjerdi, H., and Saad, M., Leader-follower formation control of nonholonomics with fuzzy logic based approach for obstacle avoidance, Proc. International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2011), 2011, pp. 2340-2345

7-01 Xbee Implementation On Mini Multi-Robot System   

221  

XBEE IMPLEMENTATION ON MINI MULTI-ROBOT SYSTEM

Andi Adriansyah Yuliza Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Mercu Buana

Jl. Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta 11650 andi@mercubuana.ac.id yuliza.baes@gmail.com

ABSTRACT

Wireless communications are now growing very rapidly because it is very efficient to use. Wireless technology that is widely used at close range is a device that can interface the other devices. Communication between robots is the process of delivering informations to do something. Communication between robots is an important component in the interaction of the multiple robots and their environment. In multiple robot systems, robot leader delivering orders to the follower robot to complete a task that occurs coordination between the robot forms of communication between the robot wirelessly using XBee signals. This form of communication is in the form of a command to the robot follower robot to follow the movement of the robot leader. Advantages of communication between the robots are efficient in completing the task. With time quickly orders can be delivered in a broadcast to the follower so that the job can be completed simultaneously.

Key Word: Robot, Leader, follower, communication, XBee, Microcontroller 1 INTRODUCTION

Wireless technology has been developing

very rapidly due to highly efficient wireless communications. One of the wireless communication technologies in great demand is Wireless Local Area Network (WLAN). WLANs are based on IEEE 802.11 standards that use has some advantageous, such as high capacity, wide coverage and able to broadcast directly (Labiod et al., 2007).

If the area used in wireless is not too widely, a kind of wireless technology applied are Wireless Personal Area Network known as WPAN. WPAN is a network communication among devices over wireless technologies. The reach of a WPAN varies from a few centimeters to a few meters. WPANs are widely used for communication between sensors and electronic devices. There are

some technologies used in WPAN such as IrDA, Wireless USB, Bluetooth, Z-Wave and ZigBee.

Nowadays, ZigBee is applied in many applications. ZigBee has a defined rate of 250 kbit/s, best suited for periodic or intermittent data or a single signal transmission from a sensor or input device. Applications include wireless light switches, electrical meters with in-home-displays, traffic management systems, and other consumer and industrial equipment that requires short-range wireless transfer of data at relatively low rates. The technology defined by the ZigBee specification is intended to be simpler and less expensive than other WPANs, such as Bluetooth or Wi-Fi.

In another side, technology and application of robotic grow rapidly, in terms of reliability, coverage ability and field applications. There are several research themes were also developing, such as sensor technology, motor technology, power supply technology, telecommunications technology, control technology and artificial intelligence technology. The development of these technologies support each other’s to robotic technology. Therefore, investigations of robotic become interesting area for researchers [1].

In this decade, there has been an important variation in robotic research focus. Researchers are beginning to modify the direction of robotic research, from investigation of a single robot system to exploration of coordination of multi-robot systems. Multi-robot system is a system of a robot entities that work together to complete a specific task [2]. There are several advantageous of the application of multi-robot systems. Generally, the application of multi-robot system is to produce a better system in order to solve the problems of the system. With the multi-robot system, the existing complex and difficult system can be performed using the robot with a cheap and simple [3].

Therefore, this paper seeks to address multiple robot communication system design. A communication system design attempted as possible compared to the existing ones. The focus of the design is intended for communication between the leader and the follower so that the follower can follow the movement leaders. The transmission medium used among the robots is a wireless system using the XBee, Arduino

7-01 Xbee Implementation On Mini Multi-Robot System 

222  

microcontroller where the mobile robot is able to perform bi-directional communication and recognize the controller ID. 2 DESIGN AND IMPLEMENTATION 2.1. ZigBee and XBee

ZigBee is a specification of the

communication protocol low-power digital radios based on the IEEE 802.15.4 specification in 2003 and Zigbee alliance with a maximum range of 100 meters. IEEE 802.15.4 specification is the basis for the lower layers of the ZigBee MAC and PHY and determine the standard 2.4 GHz radio that is used in the world.

XBee is a brand that supports a variety of communication protocols including ZigBee 802.15.4 and WiFi. Figure Xbee module is shown in Figure 1.

Figure 1. XBee Module

The ZigBee protocol is a standard the

same way that Bluetooth is a standard. Any manufacturer’s device that fully supports the ZigBee standard can communicate with any other company’s ZigBee device. So just as your Motorola Bluetooth headset can communicate with your Apple iPhone, a CentralLite ZigBee light switch can communicate with a Black & Decker door lock (Faludy, 2010). Architecture ZigBee protocol shown in Figure 2.

ZigBee is widely used in the market for ZigBee has many advantages, such as (Gislason, 2008):

• Reach 1 meter - 100 meter. • ISM (Industrial, Scientific and Medical)

radio bands: 2.4 GHz, 868 MHz and 915 MHz.

• Low power consumption. • CSMA-CA channel access. • Large networks (65,000 nodes) • Highly secure (AES encryption) • Network topology star, mesh and mutual

support various applications.

• Interoperability across the world with other products

• Co-existence with other wireless media (eg, WLAN, Bluetooth, cellular).

Figure 2. ZigBee Architecture

The process of sending and receiving data on ZigBee. Using standard ZigBee network to transmit data specified by IEEE 802.15.4:

• Request data means the data transmission • Data Confirm means the knowledge of the

data request • Data Indication means receiving data

2.2 System Design

The system is designed as shown in Figure 3.

Figure 3. Block Diagram System Designed

The leader robot consists of an Arduino

microcontroller as the center of all the systems, and manages all activities of the input/output system. Sensor system which uses ultrasonic sensors

7-01 Xbee Implementation On Mini Multi-Robot System   

223  

functions as sensors obstacle in order that the robot can move well. Motion system using a DC motor driven with L298 Shield with maximum current 2A. Communication systems use Xbee Module with DFduino as connections between Xbee Shield and the Arduino microcontroller. This communication function for communication between leader robot and follower robots. As for the follower robots not have a sensor system. The movement of the follower robot just follows the leader robot by receiving commands via Xbee modules.

Forms of Robot Communication

Leader robot sends request signal to the

robot and follower robot and the follower robot transmit acknowledgment signals and handshaking occurs, and then the leader robot send command, so that follower robot follow orders. So the follower robots will follow all movements of the leader robot. Form of communication robot leader and follower robots is shown in Figure 4.

Figure 4. Form of communication between leader and follower robots

Figure 4. Form of communication between leader and follower

robots

3 RESULTS

Overall system is made with a pair of shields according to function. Arduino is located at the very bottom and the motor shield L 298 is on arduino after the XBee shield and XBee module are on the top right on the XBee Shield. The compilers of a series or robot are obtained. Its shown in figure [4], images [5] as a series when it is released from the composition of robot and image [6] is the overall picture of the system.

Figure 5. The series of robots that have not been installed

Figure 6. The series Robot

Figure 7. The entire system

At this signal measurement spectrum

analyzer are set according to the specifications of the XBee signal with a frequency range of 2.4 GHz marker around 2419.25 GHz and a frequency range between 2400 and 2440 MHz spectrum and level of -100 dBm. Transmitter signal form the leader is shown in Figure [8].

Communication system

XBe Module

Leader

Robot Folllower

Robot

Communication system

XBe Module

Request

Acknowledment

7-01 Xbee Implementation On Mini Multi-Robot System 

224  

Figure 8. Transmitter signal form the leader

From the results of measurements of the spectrum analyzer are shown in transmitter signal power level leader, it is Maximum -81 dBM and -97.4 dBM. The interaction between the leader and the follower is shown in the Figure 9.

Figure 9. Forms signaling interactions between

leaders and followers. Here are the results of measurements of transmit power (power level) signal transmitter XBee leader based on the distance traveled as shown in Table [2].

Table 2 The results of measurements of the signal power level Xbee

Distance (meter) Power Level (dBm)

1 -80

2 -80

3 -82 4 -90,4

5 -86,9

6 -91,9

7 -91,4

8 -86,8 9 -90,3

10 -89,5

12 -99,1 Average -88,02

From the table [2] it can be explained that the farther the distance, the smaller the signal power level. From the results of measuring the power level can be displayed in graphical form as shown in figure [10]. This measurement is performed in the space in the Lab.Tehnik Electro VII.

Figure 10. Graphics power level XBee transmitter signal

Based on the graph it can be concluded that the further the distance, the smaller the power level. It means that the distance also affects the communication between the robot so it will affect system performance.

Table 3 The results of the test leader and follower robots

7-01 Xbee Implementation On Mini Multi-Robot System   

225  

Based on the table [3] The leader and the follower robots can communicate with a maximum distance of 11 meters and at a distance of 12 meters robots are not the connected because of the low power level that is -99.1 dBm. Based on the specifications XBee is shows the minimum receiver sensitivity -92 dBm so that if the price is less than -92 dBm, the signal can not be captured by the XBee receiver on the follower. Experiments The distance between the Leader and Follower Robot (Meter)

Table 4 The results of testing the communication leader (room I) with the position of the displaced

follower Experiments Follower

position distance (meter)

Status

1 2 3 Connected 2 3 3 Connected 3 4 4 Connected 4 5 5 Connected 5 6 7 Connected 6 7 10 Connected 7 8 >12 Not

Connected From the results of table [4] it can be concluded that the signal can penetrate barriers XBee in a room according to the results of previous measurements that for distances that are less than 12 meter. The power level is still more than -92

dBM to the room of Electrical Technical Lab. XBee transceiver is connected less than 12 meters. • Measurement of the duration time of the

communication between the leader and follower robots

Measure the time required communication between the leader and the follower so that everything started to move. It aims to determine the speed of the robot performance in receiving orders and execute it. Table 5. Results of measuring the communication

time leader and follower Experiment Duration process the

communication between the follower

and leader 1 11 2 10 3 11 4 11 5 12 6 13 7 15 8 13 9 15 10 15

average 12,5 From the measurement results in Table [5] that the communication between the leader and the follower robots takes 12.5 seconds. These measurements do not take up the position between the leader and follower robots. Testing outdoor Electrical Technical Lab.Room.

The experiments were conducted to determine the performance of signal XBee outdoor and environmental influences on the robot XBee signal. The experiments were done at the of Electrical Technical of Mercu Buana University. These test results are shown outdoors on a table [6]. Table 6. Test results XBee communication outdoors.

Experiments

Distance Leader and Follower

Robot (Meter)

Status

1 1 Connected 2 2 Connected 3 3 Connected 4 4 Connected 5 5 Connected 6 6 Connected 7 7 Connected 8 8 Connected 9 9 Connected

10 10 Connected11 11 Connected12 12 Not

Connected 13 13 Not

Connected

7-01 Xbee Implementation On Mini Multi-Robot System 

226  

From the results of table [6] it can be concluded that the ability to capture the signal from the transmitter transceiver is only up to 5 meters and more than worth the transceiver is not able to capture the signal. 4 CONCLUSIONS

Based on the data analysis and discussion, it can be drawn some conclusions as follows: 1. Robot communication system can work well

in indoor and outdoor test results. 2. From the results of experiments and

measurements of the signal, it can be concluded that the experimental signal indoors can be connected properly to a distance of 12 meters.

3. The average power level of the signal up to a distance of 12 meters is -88.02 dBm.

4. Signals XBee can be connected when the power level of the signal is more than -92 dBm.

5. XBee signal can penetrate the barrier when the distance is less than 12 meters.

6. The average time of the communications between leader and follower robot is 12.5 seconds.

7. Experiments outdoor transmitter receiver can catch the signal well only up to 5 meters.

REFERENCES Dougherty, Robert et al. (2003). A Behavior Control Approach to Formation-Keeping Through an Obstacle Field,0-7803-8155-6, 2004 IEEE. Dudek, G. And Jenkin, M. (2000). Computational Principles of Mobile Robotics. UK: Cambridge University Press. Garg, Vijay K. (2007), Wireless Communications And Networking, USA: Elsevier Inc.

Gislason, Drew ( 2008 ). Zigbee Wireless Networking, USA: Elsevier Inc Goldsmith, Andrea (2005). Wireless Communications, UK: Cambridge Cambridge University Press. Haykin, Simon (2001). Commmunication System 4th Edition, USA: John Wiley & Sons, Inc. Kornienko S.(2011), IR-based Communication and Perception in Micro robotic Swarms, arXiv:1109.3617v1 [cs.RO] 16 Sep 2011, Institute of Parallel and Distributed Systems, University of Stuttgart, Germani. Labiod, H, Afifi, H. And De Santis, C. (2007). WiFiTM, BluetoothTM, ZigBeeTM, And WimaxTM, Netherlands, Springer. Mataric Gerkey, And Brian P. (2001). Principled Communication fo Dynamic Multi-Robot Task Allocation, In Experimental Robotics VII, LNCIS 271D. Rus and S. Singh, editors, pages 353-362. Springer-Verlag Berlin Heidelberg. Sarker, Md. Omar Faraque & Dahl, TorbjØrn S. (2010). Bio-Inspired Communication for Self-Regulated Multi-Robot Systems. Journal of Multi-Robot Systems, Trends and Development, Edited by Toshiyuki Yasuda and Kazuhiro Ohkura. p. cm. ISBN 978-953-307-425-2. Parker, Lynee E. (2002). Current Research in Multi Robot System. Paper presented at The Seventh International Symposium on Artificial Life and Robotics, Oita, Japan. Parker, Lynne E. (1998), Adaptive Heterogenerous Multi-Robot Teams, Elsevier Preprint, 17 November 1998. Parker, Lynne E.(2008), Distributed Intelligence: Overview of the Field and its Application in Multi-Robot Systems, Journal Of Physical Agents, Vol. 2, No. 1, March 2008. Robert Faludi (2010). Building Wireless Sensor Network. United State of America : O’Reilly Media. Rui Rocha, Jorge Dias, Adriano Carvalho (2005). CMRS: A Study of vision Based 3-D mapping using information theory. Robotics and Autonomous System 53, 282-311. Simon, Monk (2010). 30 Arduino Projects for the Evil Genius. United States of America: Mc Graw-Hill. Stalling, W. (2003). Data And Computer Communications Fifth Edition, USA. Stalling, W. (2005). Wireless Communications And Network, 2nd Ed., USA: Pearson Education, Inc. Ulam, Patrick & Arkin Ronald C, Communications Recovery For Multi-Robot Teams, Defense Advanced Research Projects Agency,3701 North FairfaxDrive,Arlington,VA,22203-1714.

experiments distance between leader and

follower robot (meter)

Status

1 1 connected 2 2 connected 3 3 connected 4 4 connected 5 5 connected 6 6 no 7 7 no 8 8 no 9 9 no

10 10 no

  

Design of Mini Multi-Robot System using XBee

Andi Adriansyah Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Mercu Buana

Jl. Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta 11650 andi@mercubuana.ac.id yuliza.baes@gmail.com

Abstract -- Wireless communications are now growing very rapidly because it is very efficient to use. Wireless technology that is widely used at close range is a device that can interface the other devices. Communication between robots is the process of delivering informations to do something. Communication between robots is an important component in the interaction of the multiple robots and their environment. In multiple robot systems, robot leader delivering orders to the follower robot to complete a task that occurs coordination between the robot forms of communication between the robot wirelessly using XBee signals. This form of communication is in the form of a command to the robot follower robot to follow the movement of the robot leader. Advantages of communication between the robots are efficient in completing the task. With time quickly orders can be delivered in a broadcast to the follower so that the job can be completed simultaneously.

Key Word: Robot, Leader, follower, communication, XBee, Microcontroller

1. INTRODUCTION Wireless technology has been developing very rapidly

due to highly efficient wireless communications. One of the wireless communication technologies in great demand is Wireless Local Area Network (WLAN). WLANs are based on IEEE 802.11 standards that use has some advantageous, such as high capacity, wide coverage and able to broadcast directly (Labiod et al., 2007).

If the area used in wireless is not too widely, a kind of wireless technology applied are Wireless Personal Area Network known as WPAN. WPAN is a network communication among devices over wireless technologies. The reach of a WPAN varies from a few centimeters to a few meters. WPANs are widely used for communication between sensors and electronic devices. There are some technologies used in WPAN such as IrDA, Wireless USB, Bluetooth, Z-Wave and ZigBee.

Nowadays, ZigBee is applied in many applications. ZigBee has a defined rate of 250 kbit/s, best suited for periodic or intermittent data or a single signal transmission from a sensor or input device. Applications include wireless light switches, electrical meters with in-home-displays, traffic management systems, and other consumer and industrial equipment that requires short-range wireless transfer of data at relatively low rates. The technology defined by the ZigBee specification is intended to be simpler and less expensive than other WPANs, such as Bluetooth or Wi-Fi.

In another side, technology and application of robotic grow rapidly, in terms of reliability, coverage ability and field applications. There are several research themes were also developing, such as sensor technology, motor technology, power supply technology, telecommunications technology, control technology and artificial intelligence technology. The development of

these technologies support each other’s to robotic technology. Therefore, investigations of robotic become interesting area for researchers [1].

In this decade, there has been an important variation in robotic research focus. Researchers are beginning to modify the direction of robotic research, from investigation of a single robot system to exploration of coordination of multi-robot systems. Multi-robot system is a system of a robot entities that work together to complete a specific task [2]. There are several advantageous of the application of multi-robot systems. Generally, the application of multi-robot system is to produce a better system in order to solve the problems of the system. With the multi-robot system, the existing complex and difficult system can be performed using the robot with a cheap and simple [3].

Therefore, this paper seeks to address multiple robot communication system design. A communication system design attempted as possible compared to the existing ones. The focus of the design is intended for communication between the leader and the follower so that the follower can follow the movement leaders. The transmission medium used among the robots is a wireless system using the XBee, Arduino microcontroller where the mobile robot is able to perform bi-directional communication and recognize the controller ID.

2. DESIGN AND IMPLEMENTATION 2.1. ZigBee and XBee

ZigBee is a specification of the communication protocol low-power digital radios based on the IEEE 802.15.4 specification in 2003 and Zigbee alliance with a maximum range of 100 meters. IEEE 802.15.4 specification is the basis for the lower layers of the ZigBee MAC and PHY and determine the standard 2.4 GHz radio that is used in the world.

XBee is a brand that supports a variety of communication protocols including ZigBee 802.15.4 and WiFi. Figure Xbee module is shown in Figure 1.

Figure 1. XBee Module

The ZigBee protocol is a standard the same way that

Bluetooth is a standard. Any manufacturer’s device that fully supports the ZigBee standard can communicate with

 

any other company’s ZigBee device. So just as your Motorola Bluetooth headset can communicate with your Apple iPhone, a CentralLite ZigBee light switch can communicate with a Black & Decker door lock (Faludy, 2010). Architecture ZigBee protocol shown in Figure 2.

ZigBee is widely used in the market for ZigBee has many advantages, such as (Gislason, 2008): • Reach 1 meter - 100 meter. • ISM (Industrial, Scientific and Medical) radio bands:

2.4 GHz, 868 MHz and 915 MHz. • Low power consumption. • CSMA-CA channel access. • Large networks (65,000 nodes) • Highly secure (AES encryption) • Network topology star, mesh and mutual support

various applications. • Interoperability across the world with other products • Co-existence with other wireless media (eg, WLAN,

Bluetooth, cellular).

Figure 2. ZigBee Architecture

The process of sending and receiving data on ZigBee. Using standard ZigBee network to transmit data specified by IEEE 802.15.4: • Request data means the data transmission • Data Confirm means the knowledge of the data

request • Data Indication means receiving data 2.2 System Design

The system is designed as shown in Figure 3. The leader robot consists of an Arduino microcontroller as the center of all the systems, and manages all activities of the input/output system. Sensor system which uses ultrasonic sensors functions as sensors obstacle in order that the robot can move well. Motion system using a DC motor driven with L298 Shield with maximum current 2A. Communication systems use Xbee Module with DFduino as connections between Xbee Shield and the Arduino microcontroller. This communication function for communication between leader robot and follower robots. As for the follower robots not have a sensor system. The movement of the follower robot just follows

the leader robot by receiving commands via Xbee modules.

Figure 3. Block Diagram System Designed

Forms of Robot Communication

Leader robot sends request signal to the robot and follower robot and the follower robot transmit acknowledgment signals and handshaking occurs, and then the leader robot send command, so that follower robot follow orders. So the follower robots will follow all movements of the leader robot. Form of communication robot leader and follower robots is shown in Figure 4.

Figure 4. Form of communication between leader and follower robots

3. RESULTS

Overall system is made with a pair of shields according to function. Arduino is located at the very bottom and the motor shield L 298 is on arduino after the XBee shield and XBee module are on the top right on the XBee Shield. The compilers of a series or robot are obtained. Its shown in figure [4], images [5] as a series when it is released from the composition of robot and image [6] is the overall picture of the system.

Figure 5. The series of robots that have not been installed

  

Figure 6. The series Robot

Figure 7. The entire system

At this signal measurement spectrum analyzer are set

according to the specifications of the XBee signal with a frequency range of 2.4 GHz marker around 2419.25 GHz and a frequency range between 2400 and 2440 MHz spectrum and level of -100 dBm. Transmitter signal form the leader is shown in Figure [8].

Figure 8. Transmitter signal form the leader

From the results of measurements of the spectrum analyzer are shown in transmitter signal power level leader, it is Maximum -81 dBM and -97.4 dBM. The interaction between the leader and the follower is shown in the Figure 9.

Figure 9. Forms signaling interactions between

Here are the results of measurements of transmit power (power level) signal transmitter XBee leader based on the distance traveled as shown in Table 1.

Table 1 The results of measurements of the signal power level Xbee

Distance (meter) Power Level (dBm)

1 -80

2 -80

3 -82 4 -90,4

5 -86,9

6 -91,9

7 -91,4

8 -86,8 9 -90,3

10 -89,5

12 -99,1 Average -88,02

From Table 1 it can be explained that the farther the distance, the smaller the signal power level. From the results of measuring the power level can be displayed in graphical form as shown in figure [10]. This measurement is performed in the space in the Lab.

Figure 10. Graphics power level XBee transmitter signal

 

Based on the graph it can be concluded that the further the distance, the smaller the power level. It means that the distance also affects the communication between the robot so it will affect system performance.

Table 2. The results of the test leader and follower robots

Based on the table [3] The leader and the follower robots can communicate with a maximum distance of 11 meters and at a distance of 12 meters robots are not the connected because of the low power level that is -99.1 dBm. Based on the specifications XBee is shows the minimum receiver sensitivity -92 dBm so that if the price is less than -92 dBm, the signal can not be captured by the XBee receiver on the follower. Experiments The distance between the Leader and Follower Robot (Meter)

Table 4 The results of testing the communication leader (room I) with the position of the displaced follower

Experiments Follower position

distance (meter)

Status

1 2 3 Connected 2 3 3 Connected 3 4 4 Connected 4 5 5 Connected 5 6 7 Connected6 7 10 Connected 7 8 >12 Not

Connected From the results of table [4] it can be concluded that the signal can penetrate barriers XBee in a room according to the results of previous measurements that for distances that are less than 12 meter. The power level is still more than -92 dBM to the room of Electrical Technical Lab. XBee transceiver is connected less than 12 meters. • Measurement of the duration time of the

communication between the leader and follower robots Measure the time required communication between

the leader and the follower so that everything started to move. It aims to determine the speed of the robot performance in receiving orders and execute it.

Table 5. Results of measuring the communication time leader and follower

Experiment Duration process the communication

between the follower and leader

1 11 2 10 3 11 4 11 5 12 6 13 7 15 8 13 9 15

10 15 average 12,5

From the measurement results in Table [5] that the communication between the leader and the follower robots takes 12.5 seconds. These measurements do not take up the position between the leader and follower robots. Testing outdoor Electrical Technical Lab.Room.

The experiments were conducted to determine the performance of signal XBee outdoor and environmental influences on the robot XBee signal. The experiments were done at the of Electrical Technical of Mercu Buana University. These test results are shown outdoors on a table [6].

experiments distance between leader and

follower robot (meter)

Status

1 1 connected 2 2 connected 3 3 connected 4 4 connected 5 5 connected 6 6 no 7 7 no 8 8 no 9 9 no

10 10 no

  From the results of table [6] it can be concluded that the ability to capture the signal from the transmitter transceiver is only up to 5 meters and more than worth the transceiver is not able to capture the signal.

4. CONCLUSIONS

Based on the data analysis and discussion, it can be drawn some conclusions as follows: 1. Robot communication system can work well in

indoor and outdoor test results. 2. From the results of experiments and measurements

of the signal, it can be concluded that the experimental signal indoors can be connected properly to a distance of 12 meters.

3. The average power level of the signal up to a distance of 12 meters is -88.02 dBm.

4. Signals XBee can be connected when the power level of the signal is more than -92 dBm.

5. XBee signal can penetrate the barrier when the distance is less than 12 meters.

6. The average time of the communications between leader and follower robot is 12.5 seconds.

7. Experiments outdoor transmitter receiver can catch the signal well only up to 5 meters.

REFERENCES Dougherty, Robert et al. (2003). A Behavior Control

Approach to Formation-Keeping Through an Obstacle Field,0-7803-8155-6, 2004 IEEE.

Dudek, G. And Jenkin, M. (2000). Computational Principles of Mobile Robotics. UK: Cambridge University Press.

Garg, Vijay K. (2007), Wireless Communications And Networking, USA: Elsevier Inc.

Gislason, Drew ( 2008 ). Zigbee Wireless Networking, USA: Elsevier Inc

Goldsmith, Andrea (2005). Wireless Communications, UK: Cambridge Cambridge University Press.

Haykin, Simon (2001). Commmunication System 4th Edition, USA: John Wiley & Sons, Inc.

Kornienko S.(2011), IR-based Communication and Perception in Micro robotic Swarms, arXiv:1109.3617v1 [cs.RO] 16 Sep 2011, Institute of Parallel and Distributed Systems, University of Stuttgart, Germani.

Labiod, H, Afifi, H. And De Santis, C. (2007). WiFiTM, BluetoothTM, ZigBeeTM, And WimaxTM, Netherlands, Springer.

Mataric Gerkey, And Brian P. (2001). Principled Communication fo Dynamic Multi-Robot Task Allocation, In Experimental Robotics VII, LNCIS 271D. Rus and S. Singh, editors, pages 353-362. Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

Sarker, Md. Omar Faraque & Dahl, TorbjØrn S. (2010). Bio-Inspired Communication for Self-Regulated Multi-Robot Systems. Journal of Multi-Robot Systems, Trends and Development, Edited by Toshiyuki Yasuda and Kazuhiro Ohkura. p. cm. ISBN 978-953-307-425-2.

Parker, Lynee E. (2002). Current Research in Multi Robot System. Paper presented at The Seventh International

Symposium on Artificial Life and Robotics, Oita, Japan.

Parker, Lynne E. (1998), Adaptive Heterogenerous Multi-Robot Teams, Elsevier Preprint, 17 November 1998.

Parker, Lynne E.(2008), Distributed Intelligence: Overview of the Field and its Application in Multi-Robot Systems, Journal Of Physical Agents, Vol. 2, No. 1, March 2008.

Robert Faludi (2010). Building Wireless Sensor Network. United State of America : O’Reilly Media.

Rui Rocha, Jorge Dias, Adriano Carvalho (2005). CMRS: A Study of vision Based 3-D mapping using information theory. Robotics and Autonomous System 53, 282-311.

Simon, Monk (2010). 30 Arduino Projects for the Evil Genius. United States of America: Mc Graw-Hill.

Stalling, W. (2003). Data And Computer Communications Fifth Edition, USA.

Stalling, W. (2005). Wireless Communications And Network, 2nd Ed., USA: Pearson Education, Inc.

Ulam, Patrick & Arkin Ronald C, Communications Recovery For Multi-Robot Teams, Defense Advanced Research Projects Agency,3701 North FairfaxDrive,Arlington,VA,22203-1714.

Belajar

MEMBUAT ROBOT dengan ARDUINO

OLEH:

ANDI ADRIANSYAH

 

1   

 

 

 

BAB 1 □ □ □ □ □ □ □ □ □

PENDAHULUAN 1.1. Apa itu Mikroprosesor?

Pernah dengar mikroprosesor, kan? Secara tertulis, biasanya,

mikroprosesor disingkat menjad uP (dibaca: mikro pi). Secara harfiah,

mikroprosesor terdiri dari dari dua kata, yaitu mikro (micro) yang berarti

sangat kecil dan prosesor (processor) yang artinya alat untuk memproses

atau mengolah data. Jadi, kalau digabung, mikroprosesor bisa didefinisikan

sebagai chip digital sangat kecil yang digunakan untuk memproses atau

mengolah data. Di dalam chip digital tersebut terdapat rangkaian

elektronika yang rumit namun telah dipaket dalam suatu bentuk yang

kompak dan terpadu (sering disebut dengan integrated circuit, atau biasa

dikenal dengan istilah IC). Sedikitnya, ada dua bentuk mikroprosesor yang

banyak digunakan, yaitu: bentuk persegiempat (Quad Flat Package, QFP)

dan bentuk persegipanjang (Dual Inline Package, DIP). Beberapa bentuk

mikroprosesor diperlihatkan pada Gambar 1.1.

Gambar 1.1. Beberapa Bentuk Mikroprosesor

 

  2

 

Setelah tahu apa itu mikroprosesor, pasti muncul pertanyaannya

berikutnya. Betul! Apa saja, sih, isi mikroprosesor? Isi mikroprosesor biasa

disebut dengan istilah arsitektur mikroposesor. Secara umum, arsitektur

mikroprosesor memiliki tiga unit utama. Ketiga unit tersebut adalah: Unit

Register, Unit Aritmatika dan Logika (Arithmetic and Logic Unit, ALU) serta

Unit Pengendali (Control Unit). Unit Register berfungsi tempat menyimpan

data temporal. Sementara itu, ALU bertugas untuk melakukan operasi

aritmatika dan logika. Sedangkan Unit Pengendali berfungsi untuk

mengendalikan dan mengkoordinasikan semua proses yang ada. Gambar

1.2 memperlihatkan susunan sederhana unit-unit di dalam sebuah

mikroprosesor.

Gambar 1.2. Unit-unit Internal Mikroprosesor

Sebagaimana definisinya, fungsi mikroprosesor secara umum adalah

mengambil data masukan (input), kemudian memproses data tersebut

sesuai dengan aturan yang dikehendaki, lalu menghasilkan data keluaran

(output) untuk dapat dimanfaatkan lebih lanjut. Karena mikoprosesor

merupakan chip digital, maka data yang diumpan padanya juga harus

dalam bentuk digital. Setelah diproses, hasil olahannya dikeluarkan dalam

bentuk digital juga.

Contoh sederhana aplikasi mikroprosesor adalah pendeteksi kode

batang (barcode) suatu benda tertentu serta menampilkan harganya,

Control Unit  ALU 

REGISTER 

MIKROPROSESOR 

 

3   

seperti yang terlihat di toko-toko swalayan. Barcode adalah data input,

pembaca barcode (barcode reader) adalah perangkat input, mikroprosesor

sebagai pemproses bacaan kode dan hasilnya ditampilkan pada alat

penampil (display) sebagai perangkat output. Gambar 1.3 mengilustrasikan

aplikasi tersebut.

Gambar 1.3. Aplikasi Sederhana Mikroprosesor

1.2. Bagaimana Kerja Mikroprosesor?

Kalau sudah tahu apa itu mikroprosesor, muncul lagi pertanyaan

berikutnya. Pertanyaannya adalah bagaimana mikroprosesor bekerja? Agar

dapat bekerja, mikroprosesor memerlukan komponen digital lainnya.

Komponen digital lain yang diperlukan adalah komponen Memori dan

komponen Input/Output. Komponen memori berfungsi sebagai penyimpan

data dan penyimpan instruksi yang akan diperintahkan ke mikroprosesor.

Mikroprosesor mengambil dan mengeksekusi instruksi satu per satu sesuai

urutan letaknya pada memori dan sesuai pula dengan jenis instruksinya.

Random Access Memory (RAM) dan Read Only Memory (ROM) merupakan

beberapa jenis komponen memori ini. Sedangkan komponen Input/Output

bertugas sebagai penghubung mikroprosesor dengan dunia luar, seperti

perangkat input dan perangkat output. Blok diagram kerja mikroprosesor

bisa dilihat pada Gambar 1.4.

MIKROPROSESOR

INPUT

DATA DIGITAL 

OUTPUT

DATA DIGITAL 

 

  4

 

Bingung? Tenang saja, proses ini berjalan secara otomatis dan terus

menerus, kok. Sehingga, seorang pemrogram mikrokontroler tidak perlu

harus mengetahui langkah-demi langkah kerjanya secara mendetail. Selain

itu, walaupun tampak panjang dan rumit, proses tersebut berlangsung

sangatlah cepat. Setiap satu instruksi diproses tidak lebih dari satu

microsecond (artinya, cuma memerlukan waktu sepersejuta detik saja).

Waw….! Jadi, tidak perlu bingung, kan.

Gambar 1.4. Blok Diagram Cara Kerja Mikroprosesor

1.3. Komputer, Mikroprosesor dan Mikrokontroler

Terdapat tiga istilah yang terkadang sering tertukar. Ketiga istilah

tersebut adalah komputer, mikroprosesor dan mikrokontroler. Sebagaimana

telah disebutkan sebelumnya, untuk dapat bekerja mikroprosesor harus

didukung oleh komponen memori dan komponen input/output. Nah, jenis

hubungan dari ketiga komponen ini yang membedakan istilah tersebut.

Jika, komponen mikroprosesor, memori dan input/output

diintegrasikan dalam sebuah papan induk (motherboard) serta dilengkapi

dengan perangkat-perangkat input/output lain yang memadai maka sistem

ini disebut dengan minicomputer, atau istilah yang telah dikenal

masyarakatnya adalah komputer. Bentuk komputer ini bisa dalam ukuran

yang besar (seperti komputer mainframe), dalam ukuran yang sedang

(seperti Komputer Pribadi atau Personal Computer, PC) atau dalam ukuran

MIKROPROSESOR

MEMORI 

INPUT/OUTPUT 

Instruksi / data

Data

 

5   

yang kecil (seperti netbook). Contoh motherboard dan PC diperlihatkan

pada Gambar 1.5.

Gambar 1.5. Sistem Komputer: (a) Motherboard dan (b) Komputer Pribadi

Sementara itu, jika mikroprosesor dipadukan dengan komponen

memori dan komponen input/output dalam sebuah papan elektronika yang

lebih sederhana (seperti sebuah Papan Rangkaian Tercetak atau Printed

Circuit Board, PCB) guna menjalankan tugas yang lebih spesifik maka

sistem ini disebut dengan sistem mikroprosesor.

Gambar 1.6. Sistem Mikroprosesor

Sedangkan, jika mikroprosesor dipadukan dengan komponen memori

dan komponen input/output dalam sebuah IC guna menjalankan tugas yang

sangat spesifik maka sistem ini disebut dengan sistem mikrokontroler. Jadi,

dalam sebuah mikrokontroler telah terdapat sebuah mikroprosesor,

komponen memori, komponen input/output dan komponen-komponen lain

yang diperlukan. Agar lebih mudah dipahami, Gambar 1.7 mengilustrasikan

sebuah IC mikrokontroler yang merupakan perpaduan beberapa IC-IC yang

(a)(b)

(a)(b)

 

  6

 

diperlukan. Saat ini, sistem mikrokontroler lebih disukai oleh para pengguna

sistem elektronika karena jauh lebih efektif dan efisien.

Gambar 1.7. Sebuah IC Mikrokontroler

Secara umum hampir telah disepakati suatu kesepakatan tidak

tertulis. Yaitu, sistem yang di dalamnya terdapat sebuah mikroprosesor

atau mikrokontroler akan disebut sebagai sistem berbasis mikroprosesor.

Begitu, ya. Biar tidak rancu dan membingungkan. Pembahasan-

pembahasan berikutnya dari keseluruhan buku ini memfokuskan kepada

aplikasi sistem mikrokontroler sebagaimana diperlihatkan pada Gambar 1.7.

1.4. Tipe Mikroprosesor dan Mikrokontroler

Terdapat beberapa penghasil mikroprosesor dan mikrokontroler yang

umum digunakan. Mikroprosesor yang biasa digunakan dalam komputer

adalah merek Intel (dari Intel Corporation), AMD (Advanced Micro Devices,

dari AMD Incoorporation) dan Cyrx (produksi Cyrix Corporation). Produk

terkini dari ketiga produksi mikroprosesor di atas adalah Intel Core i7 (dari

Intel), AMD Athlon X2 (dari AMD) dan Cyrix MII (dari Cyrix).

 

7   

Gambar 1.8. Jenis-jenis Mikroprosesor: (a) Intel, (b) AMD dan (c) Cyrix

Demikian juga, terdapat beberapa jenis mikrokontroler yang banyak

dipakai dalam aplikasi teknis elektronika. Beberapa merek tersebut antara

lain adalah: Atmel, PIC, Maxim dan Texas Instrument. Atmel merupakan

sebuah perusahaan semikonduktor di Amerika Serikat. Perusahaan ini

memproduksi berbagai macam jenis mikrokontroler, seperti MCS-51

(AT89S51), AVR ATMega, AT Tiny dan lain-lain. Sedangkan PIC adalah

keluarga mikrokontroler yang diproduksi oleh Microchip Techology dari

Amerika Serikat. PIC 16F84 adalah jenis mikrokontroler yang banyak

dipakai dalam aplikasi elektronika. Walaupun tidak sebanyak Atmel dan PIC,

merek Maxim juga sering digunakan. Jenis yang banyak dipakai adalah

MAX186.

Gambar 1.9. Jenis-jenis Mikrokontroler: (a) Atmel, (b) PIC dan (c) Maxim

1.5. Aplikasi Sistem Mikroprosesor

Saat ini, aplikasi sistem mikroprosesor sudah meluas ke hampir

seluruh bidang kehidupan manusia, seperti pendidikan, kesehatan,

kependudukan, politik, perang dan lain-lain. Berbeda dengan sistem analog

(a)  (b)  (c) 

(a)  (b) (c) 

 

  8

 

maupun sistem digital hardwire, sistem berbasis mikroprosesor memiliki

beberapa keunggulan berikut:

a. Bentuknya kecil dan ringkas; karena dengan sistem ini, banyak

komponen yang direduksi keberadaannya dan digantikan dengan

sebuah mikroprosesor saja.

b. Portable; karena bentuknya yang kecil, sehingga secara keseluruhan

alat tersebut juga mempunyai ukuran yang kecil serta mudah dibawa

ke mana-mana

c. Konsumsi daya rendah; sejak digunakannya bahan semikonduktor,

komponen IC tidak lagi memerlukan daya yang yang tinggi untuk

aktifasi dan tidak lagi membuang panas yang besar.

d. Biaya rendah; selain karena banyak komponen yang dikurangi, biaya

produksi IC terus menurun, sehingga secara keseluruhan harga

peralatan yang berbasis mikroprosesor terus menurun.

e. Programmable; keuntungan utama sistem mikroprosesor adalah

kemampuannya yang dapat diprogram ulang jika diperlukan

perubahan tertentu, sehingga tidak banyak yang harus dilakukan

kecuali perubahan isi memori saja.

Secara umum, penggunaan sistem mikroprosesor dapat dibagi

menjadi 3 katagori, yaitu :

a. Sistem Komputer.

b. Sistem Komunikasi.

c. Sistem Kendali dan Instrumentasi.

Hampir seluruh komputer yang ada pada hari ini, merupakan

komputer digital yang tentu saja merupakan sistem mikroprosesor. Mulai

dari komputer ukuran kecil yaitu PDA, komputer mikro atau Personal

Computer, mini komputer, mainframe, sampai super komputer. Sebelum

tahun 1970-an, komputer hanya mampu dibeli oleh perusahaan besar,

tetapi hari ini, hampir setiap rumah mampu membeli komputer PC.

Meskipun unjuk kerja dan kapasitasnya meningkat, harga komputer

cenderung turun karena kemajuan teknologi dan sistem fabrkasi yang ada

berakibat ada penghematan ongkos produksi.

 

9   

Gambar 1. 10. Berbagai Jenis Komputer

Dengan hardware yang sama, sebuah komputer PC dapat dipakai

untuk berbagai aplikasi, bahkan berbagai sistem operasi. Ada ribuan

program aplikasi untuk beragam keperluan dapat dijalankan pada PC dan

Sistem Operasi yang sama. Berikut ini adalah contoh aplikasi komputer

yang dapat bekerja pada komputer PC dengan Sistem Operasi Windows :

MS OFFICE, untuk perkerjaan perkantoran seperti mengetik,

spreadsheet, presentasi, database, penjadwalan,

MATLAB, untuk berbagai kalkulasi teknik, ekonomi,

AUTOCAD, untuk berbagai operasi gambar, 2 atau 3 dimensi,

Protel, EWB, dan Multisim untuk keperluan perancangan elektronika

dan lain-lain

Selain PC, mini komputer, mainframe dan super komputer telah

digunakan untuk urusan-urusan publik atau skala besar seperti pusat data

kependudukan, rumah sakit, perbankan, pernerbangan komersial hingga

operasi militer. Bayangkan, jika sistem pembayaran rekening listrik atau

telepon tidak dilakukan dengan bantuan komputer, mungkin tagihan listrik

pada hari ini adalah untuk membayar pemakaian 6 bulan yang lalu, apalagi

kalau sistem administrasinya buruk sekali. Dengan teknologi pusat data,

pembayaran telepon dapat dilakukan melalui ATM.

Komputer kapasitas besar juga digunakan untuk mengolah gambar

seperti komputer untuk MRI (Magnetic Resonance Imagine), komputer

untuk ramalan cuaca, komputer unuk pemetaan sampai pertambangan.

Seluruh komputer yang disebutkan tadi menggunakan mikroprosesor

 

  10

 

sebagai pengendali utamanya, baik mikroprosesor tunggal maupun multi

prosesor.

Pada sistem komunikasi, hampir semua alat penting menggunakan

sistem mikroprosesor. Pada hari ini, sistem komunikasi hampir terkait

dengan komputer atau mikroprosesor. Berikut ini adalah beberapa

contohnya.

a. Sentral Telepon PSTN atau saluran analog dengan bandwidth 4 KHz.

Saat ini, hampir semua sistem switching atau penyambungan telepon

dilakukan secara digital, random input sequential ouput atau

sebaliknya. Tentu saja semua ini diwujudkan dengan menyertakan

sistem mikroprosesor.

b. Provider Telepon Digital seperti ISDN dan DSL. Selain untuk switching

atau penyambungan dan queuing atau antrian, sistem mikroprosesor

pada penyedia telepon digital juga dimanfaatkan untuk banyak hal lain

termasuk network management dan optimasi Quality of Service (QoS).

c. Provider Telepon Seluler. Meskipun menggunakan saluran radio

frekuensi, hampir semua telepon seluler menerapkan komunikasi

digital.

d. Handphone. Handphone yang kecil dan murah sekalipun, harus

dilengkapi dengan mikroprosesor, karena untuk membaca keypad,

menyimpan phonebook, kalkulator dan mengirim SMS memerlukan

sistem instrumentasi digital.

e. Komunikasi Satelit. Selain untuk sistem kendali dan instrumentasi

satelit, mikroprosesor juga digunakan untuk switching, muliplexing,

queuing hingga error correction.

 

11   

Gambar 1. 11. Aplikasi Mikroprosesor pada Sistem Telekomunikasi

Penggunaan mikroprosesor pada sistem kendali dan instrumentasi

diterapkan di hampir semua instrumen dan alat kendali, mulai dari

instrumen kecil seperti barcode reader, sampai instrumen besar seperti

panel pesawat terbang. Mulai dari alat kedokteran seperti MRI (Magnetic

Resonance Imaging) sampai alat perang seperti stinger missile untuk

serangan darat ke udara. Berikut ini adalah beberapa contoh penerapan

sistem mikroprosesor untuk alat kendali dan instrumentasi.

a. Electronic Fuel Injection (EFI) yang diterapkan pada mesin-mesin

bakar modern. Alat ini dipakai untuk mengoptimalkan pemakaian

bahan bakar untuk torsi dan kecepatan maksimum.

b. Instrumen Lift. Mikroprosesor digunakan untuk membaca tekanan

tombol dan mengendalikan gerakan motor listrik, sehingga lift dapat

begerak sesuai dengan tekanan tombol dan cukup nyaman bagi

pemakai, tidak berhenti atau bergerak mendadak.

c. Sistem pengatur ketepatan cetak dan potong pada mesin pengganda

media kertas seperti koran dan majalah. Tanpa koreksi dari sistem

mikroprosesor, selain hasil yang kurang rapi, alat pemotong atau

pencetak harus sering disetting ulang dan ini sangat tidak realistis.

Kita dapat lihat, pada setiap halaman koran atau majalah ada terdapat

 

  12

 

mark atau tanda, baik tanda untuk warna maupun tanda untuk alat

potong.

d. Alat pengolah data pada VCD atau DVD player. Karena data disimpan

dalam CD dalam keadaan dikompres, maka untuk mengubahnya

menjadi gambar atau suara perlu dilakukan dekompresi data yang

jelas memerlukan algoritma tertentu yang diwujudkan dengan

program. Tentu saja ini memerlukan sistem mikroprosesor.

13   

 

 

 

BAB 2 □ □ □ □ □ □ □ □ □

SISTEM MIKROKONTROLER 2.1. Mikrokontroler AT Mega 328

Pasti anda sudah tidak sabar lagi untuk berkata, “Jadi, Arduino itu

apa?”. Tenang! Sebelum sampai ke sana, ada beberapa hal yang harus

dibahas terlebih dahulu. Yang pasti, komponen utama Arduino adalah

mikrokontroler ATMega 328, produksi Atmel. Jadi, mari kita bahas dulu

mikrokontroler jenis ini, ya.

Salah satu mikrokontroler yang sekarang banyak digunakan adalah

mikrokontroler produksi Atmel generasi AVR. Ada dua versi kepanjangan

dari AVR, yaitu Advanced Versatile RISC yang maknanya adalah

mikroprosesor berteknologi tinggi RISC atau Alfa and Vegard’s RISC yang

artinya prosesor yang dirancang oleh dua mahasiswa Norwegia bernama

Alf-Egil Bogen dan Vegard Wollan dengan teknologi RISC.

RISC (Reduced Instruction Set Computers) adalah sebuah tren

teknologi terbaru mikroprosesor untuk mempercepat proses pelaksanaan

instruksi sehingga berefek kepada perubahan desain dan ukurannya.

Berbeda dengan teknologi sebelumnya yaitu CISC (Complex Instruction Set

Computers) yang membutuhkan 12 siklus clock setiap instruksi, teknologi

RISC hanya memerlukan 1 siklus clock setiap instruksi.

Secara umum AVR dapat dikelompokan menjadi 4 golongan, yaitu:

keluarga ATTiny, AT90Sxx, ATMega dan AT86RFxx. Yang membedakan

masing-masing golongan adalah kapasitas memori, peripheral, dan

fungsinya. Dari segi arsitektur dan instruksi yang digunakan keseluruhan

golongan tersebut hampir sama.

OK, sekarang kembali ke ATMega 328 sebagai komponen utama

Arduino! ATMega 328 adalah mikrokontroler AVR produk Atmel yang

harganya relatif murah dan mudah didapatkan di pasaran serta memiliki

  14

 

fasilitas yang lengkap. Fitur yang terdapat dalam ATMega 328 antara lain

adalah:

1. Sistem mikroprosessor 8 bit berbasis RISC dengan kecepatan

maksimal 16 MHz.

2. Kapasitas memori flash 32 KB, SRAM 2 KB byte dan EEPROM

(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory) sebesar 1 KB.

3. Memiliki 19 pin Input/Output Digital dan 6 pin Input Analog

4. Analog to Digital Converter (ADC) internal dengan fidelitas 10 bit

sebanyak 8 chanel, 2 buah Timer/Counter 8 bit, sebuah Timer/Counter

16 bit dan 6 buah kanal PWM

5. Portal komunikasi serial (USART) dengan kecepatan maksimal

2.5Mbps, Serial Interface dan I2C.

Kalau mau tahu arsitektur mikrokontroler ATMega 328 lengkap, dapat

dilihat pada Gambar 2.1. Sementara, bentuk fisik dan konfigurasi pin

ditampilkan pada Gambar 2.2.

Gambar 2.1. Arsitektur Mikrokontroler ATMega 328

15   

Gambar 2.2. Bentuk Fisik dan Pin-Out ATMega 328

Secara garis besar, sebagaimana terlihat pada Gambar 2.2,

mikrokontroler ATMega dengan kemasan DIP (Dual In-line Package)

memiliki 28 buah pin. Fungsi masing-masing pin tersebut adalah sebagai

berikut:

1. VCC merupakan pin yang berfungsi sebagai pin masukan catu daya.

2. GND merupakan pin ground.

3. Port C (PC0 ... PC6) merupakan I/O(Input Output) dua arah dan pin

masukan ADC ( Analog to Digital Converter).

4. Port B (PB0 ... PB7) merupakan pin I/O digital dua arah dan pin fungsi

khusus, yaitu interrupt, XTAL1, XTAL2, serta MOSI, MISO dan SCK

untuk komunikasi serial

5. Port D (PD0 ... PD7) merupakan pin I/O dua arah dan fungsi pin

khusus, yaitu interrupt dan Tx/RX sebagai transceiver

6. RESET meupakan pin yang digunakan untuk me-reset mikrokontroller.

7. XTAL1 dan XTAL2 merupakan pin masukan clock eksternal.

8. AREF merupakan pin masukan tegangan referensi ADC.

Sekali lagi, tenang! Jangan terburu-buru bingung. Semua ini akan tampak

sangat jelas, ketika mikrokontroler mulai diaplikasikan pada rangkaian

aplikasi tertentu.

  16

 

2.2. Sistem Minimum

Sebuah sistem mikrokontroler tidak dapat dioperasikan dengan hanya

sebuah mikrokontroler saja. Namun, untuk menjalankannya diperlukan

serangkaian komponen yang terbentuk dalam sebuah sistem minimum

mikrokontroler. Jika mikrokontroler sudah terangkai dalam sebuah sistem

minimum, maka barulah sistem tersebut sudah siap untuk diaplikasikan

dalam menjalankan fungsi tertentu.

Sebuah sistem minimum mikrokontroler terdiri dari tiga blok

rangkaian, yaitu: rangkaian power regulator, rangkaian reset dan rangkaian

osilator. Gambar 2.3 mengilustrasikan blok-blok sebuah sistem minimum.

Gambar 2.3. Sistem Minimum

Blok pertama dalam sebuah sistem minimum adalah rangkaian power

regulator. Rangkaian ini diperlukan agar tegangan yang masuk ke dalam

rangkaian mikrokontroler dalam kondisi yang stabil, yaitu +5 volt. Pada

umumnya, rangkaian power regulator terdiri dari beberapa buah dioda

sebagai penyearah tegangan, beberapa keping capacitor sebagai penyaring,

sebuah chip regulator LM7805 serta pasangan LED dan resistor sebagai

indikator. Rangkaian lengkap power regulator dan bentuk fisik chip

regulator LM7805 diperlihatkan pada Gambar 2.4.

Power Regulator 

RESET 

MIKROPROSESOR

OSILATOR 

SISTEM MINIMUM 

17   

Gambar 2.4. Rangkaian Power Regulator

Gambar 2.5. IC LM 7805

Rangkaian lain yang dibutuhkan adalah rangkaian reset. Rangkaian

ini berguna bagi mengembalikan program sistem mikrokontroler ke nilai

awalnya (Address Memory = 0). Mikrokotroler bekerja dengan cara

melaksanakan instruksi yang disimpan pada Address Memory. Pelaksanaan

instruksi ini dimulai dari Address Memory = 0. Setelah sebuah instruksi

dijalankan maka instruksi Address Memory berikutnya akan dipanggil dan

dijalankan pula. Dengan demikian, jika saklar reset ini ditekan berarti

mikrokontroler akan mengulangi program dari awal lagi. Biasanya, saklar

reset ditekan apabila terdapat kesalahan atau gangguan pada saat

menjalankan program. Sebuah rangkaian reset diperlihatkan pada Gambar

2.6.

  18

 

Gambar 2.6. Rangkaian Reset

Blok terakhir dalam sebuah sistem minimum adalah rangkaian

osilator. Rangkaian osilator ini berfungsi untuk menghasilkan suatu

gelombang osilasi. Gelombang ini digunakan sebagaik clock (detak) bagi

mikrokontroler. Dengan detak ini, mikrokontroler berfungsi secara sinkron

(serempak) dari satu instruksi ke instruksi berikutnya. Rangkaian osilator

terdiri dari sebuah kristal (XTAL) dan 2 buah capacitor. Interkoneksi

rangkaian reset dengan mikrokontroler ditampilkan pada Gambar 2.7.

Gambar 2.7. Rangkaian Osilator

Dari rangkaian-rangkaian diatas, maka dirakitlah sistem minimum

mikrokontroler. Dengan sistem minimum ini, berarti sistem mikrokontroler

telah siap untuk dioperasikan untuk melaksanakan fungsi tertentu. Contoh

sebuah sistem minimum mikrokontroler, yang telah dilengkapi dengan

berbagai konektor, diperlihatkan pada Gambar 2.8.

19   

Gambar 2.8. Sistem Minimun Mikronkontroler

Jika ingin lebih sederhana dan instan, telah tersedia banyak

rangkaian minimum mikrokontroler dalam bentuk modul yang dijual secara

bebas. Dengan modul ini, maka akan terjamin rangkaian berada dalam

kondisi baik, tidak terjadi kesalahan pensolderan dan memberikan

kemudahan dalam pemasangan. Namun, jika dibandingkan membuatnya

sendiri, pasti harga modul ini jauh lebih mahal. Beberapa modul system

minimum yang banyak dijual di pasaran dalam negeri antara lain adalah:

DT 51 produksi dari PT Inovative Electronics atau DI Smart produksi dari

Depok Instruments. Contoh modul sistem minimum dari kedua merek

tersebut dapat dilihat pada Gambar 2.9.

  20

 

Gambar 2.9. Modul Sistem Minimun Mikrokontroler Berbentuk Modul

2.3. Pemrograman Mikrokontroler

Sistem minimum mikrokontroler hanya sekumpulan komponen-

komponen elektronika yang belum dapat dioperasikan. Agar dapat

dioperasikan, haruslah terlebih dahulu dimasukkan program ke dalam IC

mikrokontroler. Progam yang akan dimasukkan haruslah sesuai dengan

tujuan dan fungsi dari sistem tersebut dibuat. Misalnya, diinginkan sebuah

peralatan yang dapat mengendalikan suhu ruangan, maka seorang

perancang harus membuat program berisi instruksi-instruksi yang dapat

membaca dan mengendalikan suhu dalam ruangan.

Kemudian, program tersebut disimpan ke dalam mikrokontroler pada

bagian penyimpanan (memory). Ketika sistem dijalankan, maka baris per

baris pada memory akan dibaca dan dijalankan instruksinya oleh

keseluruhan sistem. Dengan demikian, barulah sistem tersebut dapat

bekerja dengan baik. Proses pemrograman ini diilustrasikan pada Gambar

2.10.

Gambar 2.10. Proses Pembuatan Pemrograman Mikrokontroler

Perancangan program 

Penulisan program 

Peyimpanan program 

21   

Agar komputer memahami kehendak si perancang, maka program

yang dimasukkan harus dipahami oleh sistem mikrokontroler. Oleh karena

itu, diperlukan sebuah bahasa yang dipahami oleh si perancang dan juga

mikrokontroler. Bahasa ini dikenal Bahasa Pemrograman (Programming

Language).

Bahasa Pemrograman, atau sering diistilahkan juga dengan bahasa

komputer adalah teknik komando/instruksi standar untuk memerintah

system computer. Bahasa ini memungkinkan seorang programmer dapat

menentukan secara persis data mana yang akan diolah oleh komputer,

bagaimana data ini akan disimpan/diteruskan, dan jenis langkah langkah

apa secara persis yang akan diambil dalam berbagai situasi. Menurut

tingkat kedekatannya dengan mesin komputer, bahasa pemrograman terdiri

dari:

1. Bahasa Mesin, yaitu memberikan perintah kepada komputer dengan

memakai kode bahasa biner, contohnya 1001 0110 0110. Terkadang,

untuk memudahkan penulisan, bahasa biner ini dituliskan dalam

bilangan heksadesimal, seperti: 2A, F5 dan BC. File yang dihasilkan

dari penulisan Bahasa Mesin berekstensi *.hex.

2. Bahasa Tingkat Rendah, atau dikenal dengan istilah bahasa rakitan

(bahasa Inggrisnya Assembly Language), yaitu memberikan perintah

kepada komputer dengan memakai kode-kode singkat (kode

mnemonic), contohnya MOV, SUB, CMP, JMP, JGE, JL, LOOP, dsb. File

yang dihasilkan dari penulisan bahasa ini berekstensi *.asm.

3. Bahasa Tingkat Menengah, yaitu bahasa komputer yang memakai

campuran instruksi dalam kata-kata bahasa manusia (lihat contoh

Bahasa Tingkat Tinggi di bawah) dan instruksi yang bersifat simbolik,

contohnya {, }, ?, <<, >>, &&, || dan sejenisnya. Contoh yang

termasuk dalam kategori ini adalah Bahasa C dan semua turunannya.

4. Bahasa Tingkat Tinggi, yaitu bahasa komputer yang memakai

instruksi berasal dari unsur kata-kata bahasa manusia, contohnya

begin, end, if, for, while, and, or, dsb. Bahasa BASIC adalah bahasa

yang termasuk dalam kategori ini.

Beberapa bahasa pemrograman yang biasa dipakai dalam aplikasi

system mikrokontroler adalah bahasa C++ dalam bentuk mikroC (mikroC

for AVR, mikroC for PIC) dan Code Vision AVR (CV AVR). Sedangkan dalam

  22

 

bahasa BASIC yang terkenal adalah BASCOM (Basic Compiler dalam bentuk

BASCOM for AVR dan BASCOM for 8051). Selain itu, terdapat pula

perangkat yang banyak dikenal dan digunakan dalam system

mikrokontroler, yaitu M-IDE. M-IDE Studio adalah salah satu editor untuk

bahasa asembler. Selain bisa digunakan sebagai editor M-IDE bisa juga

digunakan untuk melakukan pengubahan dari bahasa asembler (file .asm)

menjadi file berekstensi .hex.

Semua bahasa pemrograman, pada akhirnya, harus mengubah

formatnya ke dalam Bahasa Mesin (*.hex). Karena, hanya Bahasa Mesin

yang dapat dikirimkan dan dimasukkan ke dalam IC Mikrokontroler.

2.4. Proses Pengisian Program

Secara umum, proses pengisian program sangat sederhana sekali.

Proses ini meluputi 3 (tiga) tahapan saja, yaitu:

Tahap 1: Penulisan Program

Tahap 2: Tahap Pengkodean Program, dan

Tahap 3: Tahap Pemindahan Program ke Mikrokontroler

Tahap 1 adalah Penulisan Program. Tahap ini adalah tahap dimana

program dituliskan pada perangkat lunak yang disebut dengan Editor.

Terdapat banyak program Editor, seperti Notepad atau WordPad. Editor

yang sering digunakan saat ini, misalnya M-IDE Studio, yang mampu

menuliskan program baik untuk Atmel Versi MCS51 atau AVR.

Pada Editor ini, program dituliskan dan akan disimpan dalam

ekstensi *.asm (jangan lupa untuk menyimpannya dengan ekstensi ini,

kalau tidak ia akan dianggap seperti tulisan biasa saja). Setelah

penyimpanan, biasanya akan tampak warna-warna yang berbeda, untuk

memudahkan pengecekan kesalahan penulisan program.

Tahap 2 adalah Tahap Pengkodean Program. Pada tahap ini, program

akan diverifikasi dan dikodekan. Pemverikasian dilakukan untuk mengecek

apakah terjadi kesalahan penulisan pada program atau tidak. Hal ini untuk

mencegah kekeliruan pengerjaan program ketika dijalankan pada sistem.

Keterangan hasil pengecekan program akan ditampilkan pada bagian

bawah program. Apabila terdapat kesalahan, maka akan ditampilkan baris

23   

dan penyebab kesalahannya. Apabila tidak terdapat kesalahan, maka

otomatis proses pengkodeaan akan dilakukan. Hasil dari proses

pengkodeaan ini adalah file *.hex yaitu bentuk heksadesimalnya.

Tahap Ketiga adalah Tahap Pemindahan Program ke Mikrokontroler.

Pada tahap ini, file program yang berekstensi *.hex akan dipindahkan ke

bagian memori IC. Bagian ini adalah memasukkan file berekstensi *.hex ke

dalam IC. Tahapan ini sering dikenal dengan istilah pengunduhan program

ke mikrokontroler.

2.4. Pengunduhan ke Mikrokontroler

Untuk dapat mengunduh program ke dalam mikrokontroler, terdapat

2 (dua) metoda, yaitu: metoda penggunaan downloader dan metoda In

System Programming (ISP).

Metoda penggunaan downloader yaitu metoda memasukkan

program ke dalam memory yang memerlukan tambahan peralatan yang

disebut downloader. IC mikrokontroler yang akan diisi program diletakkan

ke dalam downloader yang telah terhubung ke PC melalui kabel port serial

(COM). Kemudian, dengan menggunakan software tertentu, program yang

telah siap dapat dimasukkan ke dalam IC mikrokontroler.

Gambar 2.11. Peralatan Pengisian Program menggunakan Downloader

Metoda ini mempunyai beberapa kelemahan. Kelemahan pertama

adalah diperlukannya alat tambahan, yang berarti memerlukan dana

tambahan pula. Selain itu, IC mikrokontroler yang digunakan harus dicabut

  24

 

dari sistemnya untuk dimasukkan ke dalam downloader dan dimasukkan

kembali ke dalam sistem. Jika pemrograman dilakukan berulang-ulang,

maka proses pemindahan IC mikrokontroler akan terjadi berulang-ulang

pula. Hal ini akan menyebabkan umur IC menjadi lebih pendek. Beberapa

Perangkat Lunak yang dapat menuliskan program, antara lain adalah: Turbo

Asembler (TASM) atau M-IDE. Perangkat Lunak ini mengubah penulisan

program yang berekstensi *.asm ke *.hex (bahasa pemrograman asembli

ke bahasa pemrograman mesin atau bilangan hexadesimal). Sedangkan

program yang dapat memasukkan file yang telah berekstensi *.hex ke

dalam memory adalah program.exe.

Metoda lainnya, yaitu metoda In System Programming (ISP) bekerja

dengan cara memasukkan program dari PC langsung ke sistem melalui

kabel port paralel (LPT) yang telah dimodifikasi dengan tambahan

komponen tertentu. Di hujung kabel paralel terdapat port yang

disambungkan dengan beberapa kaki tertentu dari IC mikrokontroler, yaitu

kaki MISO, MOSI, SCK, RESET, GND dan VCC.

Gambar 2.12. Peralatan Pengisian Program menggunakan In System

Programming

Penggunaan In System Programming (ISP) amat efisien, karena tidak

perlu menggunakan perangkat tambahan serta IC mikrokontroler tidak

perlu pula dipindah-pindah. Hal ini disebabkan, pemrograman dilakukan

langsung ke sistem dimana mikrokontroler terletak. Untuk penggunaan In

System Programming (ISP) perangkat lunak yang dipakai berasal dari

produsen IC mikrokontroler tersebut, seperti Atmel ISP dan lain-lain.