Estimasi Kesalahan Aktuator pada Kapal Tanpa Awak dengan Adaptive Extended Kalman Filter - Damayanti, Erlyana Trie; Asfihani, Tahiyatul (Jurnal Teknik ITS, 2025)
Unmanned Surface Vessel (USV) telah menjadi inovasi penting dalam teknologi maritim karena kemampuannya untuk meningkatkan eksplorasi, pengawasan, dan pengelolaan sumber daya laut. Namun, sebagai bagian dari sistem kontrol otomatis, USV rentan terhadap kesalahan aktuator, yang dapat mengganggu kinerja dan mengancam keselamatan dan efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan untuk merancang pengamat yang mampu memperkirakan variabel keadaan dan kesalahan aktuator pada USV. Metode yang digunakan adalah Adaptive Extended Kalman Filter (AEKF), yang dapat mengatasi karakteristik nonlinier dari sistem USV. Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode AEKF efektif dalam mengestimasi kesalahan aktuator dan variabel keadaan pada USV, dengan tingkat konvergensi yang dapat diatur melalui parameter forgetting factor.