Ridlho Khoirul Fachri
Unknown Affiliation

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

SIMULASI MODEL NAVIGASI MOBILE ROBOT DENGAN PENERAPAN METODE CONTROL LYAPUNOV-BARRIER FUNCTION (CLBF) TERHADAP SISTEM NAVIGASI WAYPOINT Ridlho Khoirul Fachri; Muhammad Zakiyullah Romdlony; Muhammad Ridho Rosa
TEKTRIKA Vol 6 No 2 (2021): TEKTRIKA Vol.6 No.2 2021
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/tektrika.v6i2.4127

Abstract

Simulasi menjadi bagian penting dalam keberhasilan implementasi metode kontrol sebelum diterapkan pada real plant. Paper ini membahas implementasi metode Control Laypunov-Barrier Function (CLBF) pada model navigasi mobile robot terhadap sistem navigasi waypoint melalui simulasi Matlab. CLBF merupakan kombinasi metode Control Lyapunov Function (CLF) dan Control Barrier Function (CBF) yang memiliki peran untuk menjaga kestabilan dan menjamin keselamatan pada sistem. Pemberian tiga waypoint sebagai navigasi gerak dari model mobile robot berfungsi untuk mengetahui kestabilan sistem, tiga barrier berbentuk lingkaran untuk area yang harus dihindari, dan unsafe state diberikan supaya model navigasi mobile robot tidak menabak barrier, sehingga sistem dikatakan aman. Simulasi yang dilakukan memperlihatkan model navigasi mobile robot yang mampu bergerak menuju beberapa waypoint dengan menghindari tiga barrier dalam waktu yang berbeda, di antaranya dari initial state ke waypoint pertama membutuhkan waktu 7,43 detik, dari waypoint pertama ke waypoint kedua membutuhkan waktu 5,73 detik, dan dari waypoint kedua ke waypoint ketiga membutuhkan waktu 6,75 detik. Penempatan waypoint, barrier, dan unsafe state terhadap bidang dua dimensi yaitu x1 sebagai koordinat x danx2 sebagai koordinat y. Kata Kunci: control lyapunov-barrier function, simulasi, waypoint
LSTM-based forecasting on electric vehicles battery swapping demand: Addressing infrastructure challenge in Indonesia Muhammad Zakiyullah Romdlony; Rashad Abul Khayr; Aam Muharam; Eka Rakhman Priandana; Sudarmono Sasmono; Muhammad Ridho Rosa; Irwan Purnama; Amin Amin; Ridlho Khoirul Fachri
Journal of Mechatronics, Electrical Power, and Vehicular Technology Vol 14, No 1 (2023)
Publisher : National Research and Innovation Agency

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14203/j.mev.2023.v14.72-79

Abstract

This article aims to design a model for forecasting the number of vehicles arriving at the battery swap station (BSS). In our case, we study the relevance of the proposed approach given the rapid increase in electric vehicle users in Indonesia. Due to the vehicle electrification program from the government of Indonesia and the lack of supporting infrastructure, forecasting battery swap demands is very important for charging schedules. Forecasting the number of vehicles is done using machine learning with the long short-term memory (LSTM) method. The method is used to predict sequential data because of its ability to review previous data in addition to the current input. The result of the forecasting using the LSTM method yields a prediction score using the root-mean-square error (RMSE) of 2.3079 x 10-6 . The forecasted data can be combined with the battery charging model to acquire predicted hourly battery availability that can be processed further for optimization and scheduling.