Perancangan Sistem Navigasi Menggunakan Kamera pada Quadcopter untuk Estimasi Posisi dengan Metode Neural Network - Redi Kharisman; Katjuk Astrowulan; Rusdhianto Effendie (Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS, 2014)
Sistem navigasi banyak digunakan sebagai pengenal objek dalam radius tertentu, penunjuk arah tujuan, penunjuk posisi objek berada dan sebagainya. Adakalanya sistem navigasi juga memiliki noise atau ketidakakuratan informasi dalam implementasinya sehingga membuat interpretasi terhadap posisi objek menjadi berbeda-beda pula. Dengan menganggap quadcopter sebagai suatu objek terbang dengan warna dominan, penentuan posisi dapat dilakukan proses pencitraan dengan prinsip Stereo Vision yang menggunakan dua buah kamera. Dengan kamera, proses pencitraan dapat dilakukan dengan mengetahui setiap perubahan posisi objek melalui titik tengah objek dengan proses trackingnya. Namun kamera memiliki noise yang dapat menyebabkan perubahan data yang cukup sering dalam setiap cuplikan datanya. Metode Backpropagation Neural Network digunakan sebagai estimator yang ditujukan agar dapat mengikuti pola data sekaligus juga memberikan posisi yang lebih akurat dengan mengeliminasi noise yang terdapat dalam pola data yang terekam. Sehingga dengan menggunakan metode tersebut, maka sebagian besar noise yang terjadi, tereliminasi dan grafik pergerakan lebih tampak nyata.