BAB 4 ANALISA DAN BAHASAN. Tahap pengujian adalah sebagai berikut : Trajectory planning jalan lurus: dengan mengambil sample dari track KRCI

Transkripsi

1 BAB 4 ANALISA DAN BAHASAN 4.1 Tahap Pengujian Tahap pengujian adalah sebagai berikut : Menguji masing-masing gait, dengan mengukur parameter waktu dan posisi error. Trajectory planning jalan lurus: dengan mengambil sample dari track KRCI yaitu pada lorong terpanjang, dengan panjang 244 cm, lebar 46 cm, dan tinggi dinding kayu 30 cm. Melakukan pengujian menggunakan sample track dari sisi A menuju sisi B dengan acuan jarak 201 cm. Gambar 4.1 Track KRCI 39

2 40 A B Gambar 4.2 Lorong Terpanjang Melakukan pengujian sensor PING sebanyak 20 kali setiap 5 cm sampai dengan jarak 100 cm. Melakukan pengujian jalan lurus dengan menggunakan sensor PING di sisi kiri dan sisi kanan. 4.2 Pengujian Gait (Wave, Ripple, dan Tripod) Tabel 4.1 Pengujian Gait Wave Posisi Error Waktu yang Ditempuh (derajat) (detik) Kecepatan(m/s) Rata-rata

3 41 Tabel 4.2 Pengujian Gait Ripple Posisi Error Waktu yang Ditempuh (derajat) (detik) Kecepatan(m/s) Rata-rata Tabel 4.3 Pengujian Gait Tripod Posisi Error Waktu yang Ditempuh (derajat) (detik) Kecepatan(m/s) Rata-rata Pengambilan data diatas diambil dengan asumsi error position dibawah 5 derajat tidak kami hitung. Dari 3 pengujian gait yang dilakukan yaitu Wave, Ripple, dan Tripod, Tripod Gait memiliki kecepatan rata-rata yang paling cepat dibandingkan dua gait yang lain (Wave dan Ripple) dalam menyelesaikan jarak sepanjang 1 meter. Berturut-turut, Ripple dan Wave berada pada posisi kedua dan ketiga dalam segi kecepatan. Dalam segi posisi

4 42 error, Ripple memang mempunyai error cukup kecil, tetapi ripple gait yang penulis buat berpotensi merusak motor servo dan body dari Hexapod. Sedangkan Wave Gait, selain memiliki kecepatan yang paling lama, gait ini juga memiliki posisi error yang paling besar. Dalam segi kecepatan pola berjalan, terbukti Tripod Gait memiliki kecepatan paling cepat diantara gait yang lain, karena setiap 1 step instruksi yang diberikan dari Arduino akan menggerakkan 3 kaki sekaligus dibandingkan dengan Wave Gait (satu kaki) dan Ripple Gait (dua kaki) sehingga Tripod memiliki kecepatan gait terbaik dalam bergerak maju. Posisi error yang terjadi dikarenakan metode pengaturan sudut servo yang kami pakai yaitu menggunakan Forward Kinematic. Dalam menentukan sudut servo, perencanaan Gait yang kita buat masih berdasarkan trial dan error sehingga bisa kami simpulkan masih adanya faktor seperti human error dan ketelitian servo yang mengakibatkan terjadinya error position. 4.3 Pengujian didalam Lorong Sample Track Pengujian dilakukan menggunakan Tripod Gait, dikarenakan dari pengujian sebelumnya tripod gait memiliki kecepatan paling cepat diantara gait yang lain. Walaupun ripple gait memiliki error position yang cukup rendah, seperti penulis jelaskan sebelumnya gait ini berpotensi merusak servo dan body dari Hexapod. Sedangkan Wave Gait memiliki error position paling besar dan kecepatan paling rendah dibandingkan gait yang lain.

5 Pengujian pada Lorong Sample Track tanpa memperbaiki error Dalam pengujian ini, penulis hanya melihat batas jarak Hexapod yang dapat ditempuh didalam Lorong Sample Track. Dari data yang penulis dapat, semua data dari 10 kali percobaan, Hexapod berjalan maju lebih condong kekanan dengan rata-rata jarak tempuh cm sampai robot mengenai dinding disampignya. Tabel 4.4 Pengujian Pada Lorong Sample Track Tanpa Perbaikan Error Waktu Jarak Jarak Kecepatan Status Arah (detik) (m) (cm) (m/s) Error Kiri Error Kanan Error Kanan Error Kanan Error Kanan Error Kanan Error Kanan Error Kanan Error Kanan Error Kanan 0.05 Rata-rata Error Kanan Pengujian pada Lorong Sample Track dengan memperbaiki error Dalam pengujian ini, penulis menambah beberapa gait baru didalam program dikarenakan adanya posisi sudut error di percobaan sebelumnya. Dimana gait ini akan membuat robot Hexapod akan condong kearah kiri sehingga diharapkan dari arah jalan Hexapod yang awalnya lebih condong kekanan akan kembali lurus. Timing dari gait ini masih didapat dengan trial dan error dengan menghitung jumlah step langkah Hexapod dari jarak error di pengujian sebelumnya.

6 44 Dari data yang didapat, arah jalan Hexapod lebih condong kearah kiri dan berhasil menempuh jarak lebih jauh dari pengujian sebelumnya. Tetapi disamping itu, penambahan gait baru tersebut ternyata tidak membuat gerak jalan Hexapod kembali lurus tapi lebih condong kearah kiri. Tabel 4.5 Pengujian Pada Lorong Sample Track dengan Perbaikan Error Waktu Jarak Jarak Kecepatan Status Arah (detik) (m) (cm) (m/s) Error Kiri Error Kiri Error Kiri Error Kiri Error Kiri Error kiri Error Kiri Error kiri Error Kiri Error Kiri Error Kiri Pengujian Ketelitian Sensor PING Tabel 4.6 Pengujian Sensor PING Jarak Yang Jarak(cm) Terukur(cm)

7 45 Jarak Yang Jarak(cm) Terukur(cm) Pengujian sensor PING dilakukan sebanyak 20 kali setiap 5 cm sampai dengan 100 cm. dari table di atas menujukkan bahwa sensor PING memiliki kehandalan dalam pengukuran sebesar 100% Pengujian pada Lorong Sample Track dengan menggunakan sensor ultrasonic Dari data yang didapat pada pengujian sebelumnya, penulis menyimpulkan untuk menggunakan sensor ultrasonic dengan meletakkannya secara diagonal pada pengujian kali ini untuk bisa membaca obstacle disamping kiri dan kanan (dinding kiri dan kanan), sehingga robot dapat menuntaskan jarak di Lorong Sample Track. Karena dilihat dari pengujian sebelumnya dimana robot akan condong kekanan diawal dan condong kekiri setelah mencoba memperbaiki posisi. Dari 10 percobaan yang dilakukan, robot berhasil menuntaskan Lorong Sample Track tanpa mengenai dinding disamping kiri dan kanan hanya dengan 2 sensor ultrasonic dimasing-masing sisinya.

8 46 Tabel 4.7 Pengujian Pada Lorong Waktu Jarak Jarak Kecepatan status arah (detik) (m) (cm) (m/s) Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Rata-rata Berhasil