<![CDATA[Perkembangan teknologi robot mobile telah mengubah berbagai sektor industri, dan salah satu tantangan utama dalam pengoperasian robot mobile adalah perencanaan jalur (path planning). Jalur yang direncanakan sering kali tidak mempertimbangkan gerakan robot, terutama saat menghadapi belokan tajam yang dapat menyebabkan inefisiensi gerak robot, untuk mengatasi hal ini, teknik path smoothing digunakan untuk mereduksi ketajaman belokan, memungkinkan robot bergerak lebih lancar dan efisien. Salah satu algoritma yang digunakan dalam path smoothing adalah Gradient Descent, yang secara iteratif memperbaiki jalur dengan meminimalkan jarak antara titik-titik. Simulasi menggunakan platform V-REP sangat berguna untuk menguji efektivitas algoritma, dengan harapan dapat meningkatkan kinerja navigasi robot dan berkontribusi pada pengembangan robot mobile yang lebih efisien dan aman. Setelah jalur optimal ditentukan, langkah selanjutnya adalah memperlancar lintasan menggunakan path smoothing. Proses ini mengoptimalkan koordinat yang dihaluskan untuk mengurangi jarak antara jalur asli dan jalur yang dihaluskan dengan persamaan Pembaruan pertama memindahkan y untuk meminimalkan jarak antara koordinat asli dan yang dihaluskan, sedangkan pembaruan kedua mengurangi penyimpangan antara koordinat yang berdekatan, dengan parameter beta yang mengontrol pembaruan tersebut. Hasilnya, jalur menjadi lebih mulus dan efisien untuk dilalui robot. Hasil dari penelitian yang telah dilakukan menunjukan algoritma yang diterapkan telah mampu membuat jalur yang lebih halus dari sebelum diterapkannya algoritma ini. The development of mobile robot technology has transformed various industrial sectors, with one of the main challenges in mobile robot operation being path planning. Planned paths often do not take into account the robot's movement, especially when facing sharp turns that can cause inefficiencies in the robot's motion. To address this, path smoothing techniques are used to reduce the sharpness of turns, allowing the robot to move more smoothly and efficiently. One algorithm used in path smoothing is Gradient Descent, which iteratively refines the path by minimizing the distance between points. Simulations using the V-REP platform are very useful for testing the effectiveness of the algorithm, with the aim of improving robot navigation performance and contributing to the development of more efficient and safer mobile robots. After the optimal path is determined, the next step is to smooth the trajectory using path smoothing. This process optimizes the smoothed coordinates to reduce the distance between the original path and the smoothed path using the equation . The first update moves y to minimize the distance between the original and smoothed coordinates, while the second update reduces deviations between adjacent coordinates, with the beta parameter controlling the update. As a result, the path becomes smoother and more efficient for the robot to follow. The results of the research indicate that the applied algorithm has successfully created a smoother path compared to the original path before the algorithm was applied.]]>
