<![CDATA[Algoritma genetika digunakan untuk menghasilkan sistem navigasi cerdas pada autonomous mobile robot agar dapat menghindari tabrakan baik dengan halangan statis maupun halangan dinamis yang ada di sekitarnya. Modifikasi algoritma genetika dilakukan pada operator crossover yaitu dengan menambahkan syarat bahwa nilai fitness keturunan hasil crossover harus dibandingkan dengan induknya terlebih dahulu sebelum diteruskan ke proses mutasi gen. Lintasan utama dihasilkan dari GA statis sedangkan lintasan alternatif dihasilkan dari GA dinamis yang bekerja berdasarkan moving area sensor dan dilengkapi dengan algoritma prediksi pergerakan halangan. Hasil simulasi menunjukkan bahwa moving area sensor mampu mendeteksi halangan dinamis yang ada di sekitar lintasan utama dan apabila halangan dinamis tersebut berpotensi menabrak autonomous mobile robot maka GA dinamis akan segera membuat lintasan alternatif yang tidak jauh menyimpang dari lintasan utama sehingga autonomous mobile robot terhindar dari halangan dinamis tersebut. Setelah itu, autonomous mobile robot kembali lagi ke lintasan utama untuk kemudian menuju titik target.]]>
Copyrights © 2021
