Implementasi Algoritma SLAM pada Prototipe Robot Pemotong Rumput (Lawn Mower) menggunakan Raspberry Pi

Volume 4 Nomor 1 Januari 2022 e-ISSN : 2715-0887 p-ISSN : 2654-7813 Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering Implementasi Algoritma SLAM pada Prototipe Robot Pemotong Rumput Menggunakan Raspberry Pi Istas Pratomo Manalu Departemen Teknologi Komputer Institut Teknologi Del Laguboti, Indonesia Diterima Disetujui Dipublikasi Putra Bakti Butarbutar Departemen Teknologi Komputer Institut Teknologi Del Laguboti, Indonesia Febriend B.R.C Sigalingging Departemen Teknologi Komputer Institut Teknologi Del Laguboti, Indonesia : Juni 2021 : November 2021 : Januari 2022 Pemotongan rumput secara manual masih sering dilakukan oleh sebagian pemilik pekarangan atau ladang rumput yang luas sehingga menimbulkan kebosanan dan kelelahan. Kegiatan pemotongan rumput ini juga membutuhkan banyak waktu dan tenaga. Salah satu penemuan mesin pemotong rumput adalah mesin pemotong rumput gendong. Penemuan ini juga memiliki beberapa kelemahan seperti menimbulkan polusi udara dan suara yang sangat mengganggu masyarakat sekitar. Selain itu pemotongan manual ini juga merupakan pekerjaan yang monoton dan berbahaya. Robot pemotong rumput juga telah diperkenalkan dan tentunya memiliki biaya yang tinggi. Oleh karena itu, dalam penelitian ini kami berhasil membuat prototipe mesin pemotong rumput yang lebih ekonomis dari segi biaya, energi, dan polusi dengan memanfaatkan Raspberry Pi 3 sebagai mikrokontroler. Prototipe dirancang dengan panjang 24,5 cm dan lebar 22 cm serta dilengkapi dengan pisau mekanik pada bagian depan yang memiliki arah putaran ke bawah. Prototipe ini juga dilengkapi dengan sensor Infrared yang dapat mendeteksi pembatas area untuk menghindari tabrakan. Area pengujian adalah 2x2 meter tanpa hambatan di dalamnya. Jalur pemotongan telah ditentukan menggunakan algoritma SLAM dimana robot memotong rumput dengan jalur berbentuk S. Kami menunjukkan bahwa robot berjalan sesuai dengan algoritma dan memotong rumput dengan sempurna. Kata Kunci— Mikrokontroller; Raspberry Pi; SLAM; S-shaped; Lawn Mower. Abstract— Manual grass cutting is still often done by some owners of large yards or fields which causes boredom and fatigue. This activity also requires a lot of time and effort. One of the inventions of the lawn mower is the carrying grass cutting machine. This invention also has several drawbacks such as causing air pollution and noise which is very disturbing to the surrounding community, monotonous and dangerous work. The lawn mower robot has also been introduced with various programs set in it and of course has a high cost. Therefore, in this research, we succeeded in making a prototype lawn mower that is more economical in terms of cost, energy, and pollution by utilizing the Raspberry Pi 3 as a microcontroller. The prototype is designed with a length of 24.5 cm and a width of 22 cm and is equipped with a mechanical knife on the front which has a downward rotation direction. The prototype is also equipped with IR sensor that can detect area delimiters to avoid collisions. The test area is 2x2 meters without any obstacles in it. The mowing path has been determined using the SLAM algorithm wherein the robot cuts the grass in an S-shaped path. We show that the prototype robot runs according to the algorithm and cuts the grass perfectly. for further work it is necessary to apply a different algorithm that can detect any obstacles in the test area. Keywords— Microcontroller; Raspberry Pi; SLAM; S-shaped; Lawn Mower. I. PENDAHULUAN Pemotongan rumput secara manual masih sering dilakukan oleh sebagian pemilik pekarangan atau ladang yang luas sehingga menimbulkan kebosanan dan kelelahan. Kegiatan ini juga membutuhkan banyak waktu dan tenaga. Salah satu penemuan mesin pemotong rumput adalah mesin pemotong rumput gendong. Penemuan ini juga memiliki beberapa kelemahan seperti menimbulkan polusi udara dan kebisingan yang sangat mengganggu masyarakat sekitar, pekerjaan yang monoton dan berbahaya. Memotong rumput juga perlu fokus pada setiap aspek seperti kemiringan halaman, rintangan. Terkadang terdapat batu yang apabila terkena akan menimbulkan bahaya terhadap orang ataupun mesin itu sendiri. Ini akan menyebabkan cedera kerja dan biaya tambahan penggantian material. Selain itu penentuan lintasan pemotongan juga perlu diperhatikan untuk menghindari bahaya kerja terhadap orang ataupun mesin. Wang et al. [1] menerapkan algoritma SLAM dan cuntuk mesin pemotong rumput. Mereka menggunakan NVIDIA JETSON TX1 sebagai mikrokontroler yang cenderung cukup mahal. Sebagai hasilnya, dengan menggunakan kedua algoritma tersebut, mesin dapat memotong dengan baik, namun masih perlu untuk mengganti 33 DFS dengan algoritma lainnya. Hal ini disebabkan DFS tidak selalu menghasilkan solusi yang paling optimal karena mengembalikan jalur sukses pertama yang ditemukannya tanpa memperhitungkan waktu atau langkah yang diperlukan untuk sampai ke titik tersebut [2]–[5]. B. Flowchart Sistem Berikut gambaran flowchart sistem menggunakan algoritma ‘S’ Shape pathway. dengan Penelitian ini membuat prototipe robot dengan memanfaatkan Rasberry Pi sebagai mikrokontroler yang mampu mengatur semua kinerja pada robot seperti sensor dan aktuator. Dengan mengganti algoritma DFS dengan S-shaped dan algoritma SLAM [6], [7], diharapkan dapat mengatasi kelemahan dari segi waktu dan efisiensi penentuan rute. Robot akan mengikuti jalur S sesuai dengan algoritma yang diprogram [8]–[10]. Dengan demikian mesin akan mengikuti jalur dan memotong rumput dari titik awal hingga ke titik akhir. II. METODE A. Metode SLAM Metode Simultaneous localization and Mapping (SLAM) adalah sebuah teknik yang digunakan untuk membangun sebuah peta pada lingkungan yang belum diketahui melalui bantuan sebuah alat yang berupa robot ataupun autonomous vechile, atau juga mengupdate peta yang sudah diketahui dan pada waktu yang sama mengenali lokasi robot tersebut[11]. Simultaneous merupakan suatu hal yang terjadi/berjalan pada saat yang bersamaan, localization merupakan lokasi yang diberikan oleh peta, dan Mapping merupakan peta yang diberikan dari lokasi. Dalam buku “SLAM for Dummies” menyatakan SLAM bukanlah sebuah algoritma yang berdiri sendiri, melainkan sebuah metode yang didalamnya terdiri dari bebrapa algoritma. Pada prinsipnya semua algoritma yang tergabung akan bekerja bersamaan pada kondisi tertentu[12][13]. Dalam metode ini terdapat beberapa algoritma diantaranya adalah Wall follow algorithm, ‘S’ Shape Pathway algorithm, Random walk algorithm, dan lain sebagainya. Metode SLAM ini sangat cocok dan mendukung untuk pembuatan prototype lawn mower yang akan di bangun. Gambar 1 'S' Shape pathway algorithm Algoritma ‘S’ Shape pathway adalah algoritma yang memetakan lingkungan dengan membentuk huruf seperti ‘S’ [14][15] seperti yang ditunjukkan pada gambar 1. Kelebihan dari algoritma ini adalah memiliki jalur tercepat dan dapat mencakup seluruh area untuk melakukan pemotongan. Kekurangan dari algoritma ini adalah tidak dapat kembali ke titik (...truncated)