Berupaya mempermudah dan mengurangi beban kerja, para peneliti telah mengembangkan robot otonom bernama Poultry Patrolman. Robot ini dirancang untuk bergerak melalui jalur sempit di kandang unggas bertingkat dengan kepadatan tinggi dan memeriksa lingkungan secara mandiri.
Para peneliti dari Key Laboratory of Smart Agriculture, China Agriculture University, Bejing, menggunakan sensor 2D LiDAR agar robot dapat "melihat" lingkungan sekitarnya. Robot kemudian mengonversi data sensor ke dalam format yang dapat digunakan dan mengoreksi kesalahan pergerakan. Algoritma cerdas bernama Full Samples Consensus (F-SAC) kemudian membantu robot mendeteksi tepi jalur secara akurat, sehingga robot tahu ke mana harus bergerak.
Para peneliti ingin robot tetap berada di jalurnya dan menggunakan metode optimasi khusus Collaborative Hybrid Genetic-Particle Swarm Optimization (CHGAPSO), yang menyempurnakan sistem kemudi robot. Hal ini kemudian dikombinasikan dengan sistem kontrol (EKF-PID) yang membantu robot mengikuti jalurnya secara presisi dan mulus.
Hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma F-SAC mencapai kesalahan sudut absolut maksimum sebesar 2,328°, kesalahan sudut rata-rata sebesar 0,116°, dan akurasi pencocokan garis sebesar 98,3%.
Hasilnya, algoritma CHGAPSO mengungguli metode lain dalam mengoptimalkan parameter kontrol di 4 jenis lintasan: garis lurus, kurva sinusoidal, kurva komposit, dan garis lurus yang terganggu. Sistem kontrol EKF-PID menunjukkan kinerja mengikuti lajur yang stabil, secara konsisten mempertahankan kesalahan steady-state lateral dalam radius 2 cm pada berbagai pose awal dengan kecepatan 0,2 m/s, 0,4 m/s, dan 0,6 m/s.
0 Comments:
Posting Komentar