Kendali Logika Fuzzy pada Car Like Mobile Robot (CLMR) Penjejak Garis - FAHMIZAL, FAHMIZAL; MURTI, BUDI BAYU; PRATAMA, DONNY BUDI; MAYUB, AFRIZAL (Institut Teknologi Nasional, Bandung, 2018)
ABSTRAKMakalah ini memaparkan perancangan sistem kendali logika fuzzy untuk mengatur kecepatan dan arah sudut steering pada car like mobile robot (CLMR) dengan menggunakan metode Ackermann steering. CLMR penjejak garis dirancang menggunakan 16 buah photodiode, dan terdapat 7 buah membership fuzzfikasi dari pembacaan error dan last error sehingga terbentuk 49 aturan. Untuk menguji perfoma kendali fuzzy pada sistem CLMR dalam mengikuti lintasan garis maka dilakukan pengujian dengan bentuk lintasan berupa garis lurus dan berbelok serta zig-zag dalam satu lintasan putar. Proses variasi nilai keanggotaan fuzzifikasi masukan dan defuzzifikasi keluaran dilakukan sebanyak lima kali. Dari hasil pengujian diperoleh bahwa kendali logika fuzzy yang diaplikasikan pada sistem mampu membuat pergerakan CLMR sukses mengikuti lintasan uji selama 9,38 detik lebih baik 0,53 detik dari kendali PID. Selanjutnya, hasil rancangan sistem CLMR ini merupakan sebuah prototipe self-driving car.Kata kunci: car like mobile robot, robot penjejak garis, fuzzy, self-driving car ABSTRACTThis paper describes the design of a fuzzy logic control system to adjust the speed and direction of the angle of the steering on the car like mobile robot (CLMR) using the Ackermann steering method. CLMR line tracking is designed using 16 photodiode pieces, and there are 7 fuzzfication membership from reading error and last error so that 49 rules are formed. To test the fuzzy control performance on the CLMR system in following the line trajectory, it was tested with the form of a straight line and a turn and a zigzag in a rotary track. The process of varying input membership fuzzification values and output defuzzification is done five times. From the test results, it was found that the fuzzy logic control applied to the system was able to make CLMR movement successfully followed the test path for 9.38 seconds better than 0.53 seconds of PID control. Furthermore, the results of the CLMR system design are a prototype self-driving car.Keywords: car like mobile robot, line tracking robot, fuzzy, self-driving car