SIMULASI AUTONOMOUS M OBILE ROBOT BERBASIS PLAYER/STAGE MENGGUNAKAN SELF-ORGANIZING FEATURE MAPS UNTUK PEMETAAN LINGKUNGAN GLOBAL YANG TIDAK DIKETAHUI - Hariadi, Mochamad; Purnomo, Mauridhy Hery (Jurnal Informatika, 2007)
Nowadays, the development of robotics require more sophisticated technologies that would be able to adapt with global environment. Autonomous mobile robot is one of the robots which have been developed with environment control even in uncharted environment. Regarding this, an autonomous mobile robot should be capable of learning its environment in unsupervised fashion. This is done by monitoring and capturing the information from employed sensors. This paper describes the implementation of Kohonen Self-Organizing Feature Maps (SOM) as the learning methode for an Autonomous mobile robot for learning and recognizing its uncharted environment. Simulations using open source software called Player/Stage demonstrates good performance, since SOM is capable for mapping the uncharted environment very well in unsupervised fashion. Abstract in Bahasa Indonesia : Perkembangan dunia robotika saat ini tidak luput dari teknologi yang mampu beradaptasi dengan lingkungan sekitar robot. Autonomous mobile robot is the one of robot types which has adalah salah satu jenis robot yang dikembangkan dengan kemampuan untuk mengendalikan dirinya sendiri walaupun dalam lingkungan yang tidak diketahui. Untuk dapat melakukan pengendalian secara mandiri, bisa dilakukan dengan melalui proses pembelajaran secara mandiri tanpa supervisi (unsupervised) dengan mempertimbangkan input dari sensor-sensor yang dipakai. Paper ini akan membahas tentang penggunaan Kohonen Self-Organizing Feature Maps (SOM) sebagai metode pembelajaran Autonomous mobile robot dalam mengenali lingkungannya. Simulasi dilakukan dengan menggunakan open source software Player/ Stage. Hasil simulasi menunjukkan bahwa SOM menampilkan performa yang baik dalam memetakan lingkungan yang tidak diketahui tanpa supervisi. Kata kunci: autonomous mobile robot, self-organizing feature maps (som).