diff --git a/BAB3/bab3.tex b/BAB3/bab3.tex index ac985a4..a0efa47 100644 --- a/BAB3/bab3.tex +++ b/BAB3/bab3.tex @@ -1,7 +1,7 @@ \chapter{\babTiga} -Krangka konsep penelitian akan dibahas mengenai potensi permasalahan yang timbul dalam topik -kendali formasi. Krangka penelitian ini berdasarkan literatur oleh \kutip{OH2015424}, +Kerangka konsep penelitian akan dibahas mengenai potensi permasalahan yang timbul dalam topik +kendali formasi. kerangka penelitian ini berdasarkan literatur oleh \kutip{OH2015424}, dimana didalam literatur tersebut, peneliti menguraikan berbagai metode yang digunakan dalam bidan kendali multi-robot, khususnya dalam kendali formasi. @@ -10,14 +10,16 @@ bidan kendali multi-robot, khususnya dalam kendali formasi. % \includegraphics[scale=.8]{BAB3/img/kerangka_pen.png} \input{BAB3/img/structur.tex} \caption{Kerangka Penelitian} - \label{fig:krangka_pen} + \label{fig:kerangka_pen} \end{figure} - +\todo{ + Pada Gambar diberi kotak yang didalamnya menunjjukan fokus penelitian lalu diberi legend +} \section{Definisi Permasalahan Kendali Formasi} Kendali formasi adalah kendali multi-agent untuk mencapai suatu formasi yang diinginkan. Banyak metode yang telah digunakan berdasarkan berbagai macam kategori. -Dapat diperhatikan dalam gambar~\ref{fig:krangka_pen}, dari berbagai metode teresebut +Dapat diperhatikan dalam gambar~\ref{fig:kerangka_pen}, dari berbagai metode teresebut dapat disimpulkan dalam 3 kategori secara general. Yaitu berbasis posisi, pergerakan, dan jarak. Pembagian kategori tersebut berdasarkan kemampuan sensor yang digunakan dan @@ -29,14 +31,23 @@ menggunakan kendali PI dan menghasilkan pergerakan yang baik. Dalam penelitian ini akan difokuskan pada kendali formasi berbasis jarak dengan mengembangkan kendali PI yang telah dilakukan sebelumnya beserta menggunakan model nyata. +\todo{ + Diperlukan penjelasan mengenai simple model itu bagaiman, + contohnya pada penjelasan jurnal kebanyakan analisis menggunakan model orde satu yang sangat + sederhana + lalu menggunakan model real untuk mendesain kendali + dan model real adalah penerapan dari model real. +} \section{Permasalah dan Solusi} -Pada krangka kendali-PI pada persamaan~\eqref{eq:ss-formasi}, state yang digunakan membutuhkan +Pada kerangka kendali-PI pada persamaan~\eqref{eq:ss-formasi}, state yang digunakan membutuhkan koordinat relatif dari tetangganya. Akan tetapi pada batasan penelitian ini, sensor yang digunakan hanya memberikan jarak terhadap tetangganya. Secara pendekatan, digunakan koordinat polar dan diubah ke koordinat kartesian. Akan tetapi koordinat polar membutuhkan sudut antara agent dan tetangganya. Oleh karena itu dibutuhkan algoritma khusus untuk menutup permasalahan tersebut. + + Untuk mengembangkan algoritma tersebut, dapat menggunakan hukum \textit{cosinus} segitiga untuk menentukan sudutnya. Algoritma \textit{cosinus} tersebut hanya berlaku apabila tetangga tidak melakukan pergerakan dan diff --git a/BAB3/img/Structur_pen.dia~ b/BAB3/img/Structur_pen.dia~ new file mode 100644 index 0000000..8dbc126 Binary files /dev/null and b/BAB3/img/Structur_pen.dia~ differ diff --git a/BAB4/bab4.tex b/BAB4/bab4.tex index 40fad99..eaf7d39 100644 --- a/BAB4/bab4.tex +++ b/BAB4/bab4.tex @@ -24,6 +24,7 @@ teria yang diinginkan. \caption{State-feedback Sistem} \label{fig:state-feedback} \end{figure} +\todo{ Ganti notasi K untuk friction ke $k$} Pada persamaan~\eqref{eq:ss1} diketahui bahwa state memiliki dimensi $6 \times 1$. Dimensi tersebut tidak menunjukan sistem memiliki orde 6. Apabila diperhatikan orde dari sistem adalah orde 2. Dengan membaginya kedalam 3 persamaan state-space @@ -60,19 +61,19 @@ untuk menguji apakah sistem bersifat controlable atau tidak (Dorf, dkk (2010)). \begin{align*} P_c = \begin{bmatrix} B & AB & A^2B & \dots & A^{n-1}B \end{bmatrix}\end{align*} \begin{align} rank[P_c] = n \end{align} -Apabila hasil dari $rank(P_c ) \neq n$ maka sistem tidak controlable. Sedangkan untuk -menguji observable dapat menggunakan rumus berikut. +Apabila hasil dari $rank(P_c ) \neq n$ maka sistem tidak \textit{fully controlable}. Sedangkan untuk +menguji observabilitas dapat menggunakan rumus berikut. \begin{align*} P_o = \begin{bmatrix} C \\ CA \\ CA^2 \\ \vdots \\ CA^{n-1} \end{bmatrix}\end{align*} \begin{align} rank[P_o] = n \end{align} -Apabila sistem observable determinan dari matriks Observablity $P_o$ tidak nol. +Apabila sistem observable, rank dari matriks Observablity $P_o$ sama dengan besar orde sistem. Menggunakan parameter robot oleh~\kutip{CORREIA20127} yang diterapkan pada per- samaan~\eqref{eq:ss1}-\eqref{eq:ss2}, hasil pengujian controlable $rank[P_c] = 6$, maka dapat disim- pulkan sistem robot controlable. Hasil pengujian observable $rank[P o] = 6$, maka -sistem robot juga observable. Karena sistem robot observable, maka dalam desain -kendali tidak diperlukan observer. +sistem robot juga observable. Karena pengukuran pada setiap \textit{state} dapat dilakukan, +maka \textit{observer} tidak dibutuhkan dalam desain kendali robot. \subsubsection{Desain Kendali} Kriteria didefinisi menggunakan analisis sistem orde dua pada domain waktu. @@ -175,6 +176,9 @@ Sehingga dengan mengatur besaran $K_s$ dapat menjadikan sistem sesuai dengan kri Untuk mendapatkan konstanta $K_s$, digunakan aplikasi Matlab/Octave dengan fungsi yang bernama $place()$. Fungsi tersebut akan mengatur nilai $K_s$ dengan kriteria pole(perhatikan pada gambar \ref{fig:poleSystem}) yang diinginkan. +\todo{ + jabarkan perhitungan tangan mengenai pole placement, satu saja cukup dari ketiga state +} Berikut adalah hasil kalkulasi dari fungsi $place()$ menggunakan matriks pada persamaan~\eqref{eq:ssx},\eqref{eq:ssy}, dan \eqref{eq:ssthe}. \begin{align} K_s^{x} &= @@ -348,6 +352,10 @@ kendali. PC akan merekam setiap keluaran dari model dan masukan dari setiap pran sebagai tampilan pergerakan robotnya. \subsection{Kestabilan Model} +\todo{ + Untuk proposal, kestabilan model tidak perlu dimasukkan + masukkan kestabilan ini pada laporan thesis saja. +} Pada persamaan~\eqref{eq:disstab} apabila model dikalkulasi akan bergantung dengan besarnya \textit{step size}, $h$. Oleh karena itu, setelah persamaan~\eqref{eq:ss1}-\eqref{eq:ss2} dilakukan parameterisasi harus dilakukan penentuan \textit{step size} agar model tersebut stabil dalam mensimulasikan modelnya. Penentuan \textit{step size} harus berdasarkan kriteria kestabilan pada gamabar~\ref{fig:explicit_euler}. @@ -423,6 +431,15 @@ Hasil plot dari simulasi model dapat dilihat pada gambar~\ref{fig:sim_model}. \caption{(a)$w_1=-6; w_2=3; w_3=3$. (b) $w_1=0; w_2=6; w_3=-6$ (c) $w_1=6; w_2=6; w_3=6$} \label{fig:sim_model} \end{figure} +\todo{ + Tambahkan subsection mengenai + \begin{itemize} + \item pengembangan data/akuisisi data ? + \item skenario pengujian/simulasi? (lebih ke teknis seperti lapangan environtment dll) + \item skenario Analisa hasil + \item jadwal penelitian + \end{itemize} +} \subsection{Rencana Hardware-in-Loop} \todo{kutip hasil HIL yang sudah ada lalu gabungkan model dan kendali jadi satu secara sederhana} diff --git a/BAB4/img/statefeedback.dia~ b/BAB4/img/statefeedback.dia~ new file mode 100644 index 0000000..a1c6907 Binary files /dev/null and b/BAB4/img/statefeedback.dia~ differ