ABSTRAK :
ABSTRAK
ESTIMASI SUDUT ORIENTASI RIGID BODY DENGAN MENGGUNAKAN SENSOR IMU (INERTIAL MEASUREMENT UNIT) DAN MAGNETOMETER
Oleh :
Briyan Yoga Sandi
NIM : 16010077
Departemen Teknik Elektro
Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto
Email : briyansandi2@gmail.com
Salah satu alat navigasi yang dapat digunakan saat ini untuk navigasi adalah sensor IMU (Inertial Measurement Unit) yang terdiri dari sensor utama berupa sensor akselerometer, giroskop, dan tambahan magnetometer. Ketiga sensor tersebut berguna untuk mengetahui sudut orientasi yang mempunyai kelemahan yaitu memiliki derau pada data keluarannya, sehingga pada penelitian ini bertujuan untuk mengtahui sudut orientasi benda rigid berupa pitch, roll dan yaw serta mengurangi derau dari sensor akselerometer, giroskop dan sensor magnetometer. Pada penelitian ini, metode yang dipakai adalah Kalman Filter karena mempunyai komputasi ringan dan kemampuan yang baik dalam menangani derau. Setelah dilakukan pengambilan data dari hasil keluaran aplikasi pada smartphone yang masih dalam format koordinat ENU(East North Up) kemudian dikonversi menjadi koordinat NED (North East Down), hasil tersebut dihitung dengan Kalman Filter sehingga menghasilkan sudut orientasi yang mempunyai nilai derau rendah. Hasil dari penelitian ini berupa data keluaran sudut orientasi benda yang mendekati dengan orientasi perhitungan dari smarthphone dengan ketepatan 99,2% pada sikap roll, 99,5% ketepatan pada sikap pitch, kemudian 98,6% ketepatan pada sikap yaw.
Kata Kunci : Derau, IMU, Kalman Filter, Sensor Akselerometer, Giroskop, dan Magnetometer, Sudut Orientasi
ABSTRACT
ESTIMATED ORIENTATION ANGLE RIGID BODY USING IMU SENSOR (INERTIAL MEASUREMENT UNIT) AND MAGNETOMETER
By:
Briyan Yoga Sandi
NIM: 16010077
Department of Electrical Engineering
Adisutjipto College of Technology
Email: briyansandi2@gmail.com
One of the navigation tools that can be used today for navigation is the IMU (Inertial Measurement Unit) sensor which consists of the main sensor in the form of an accelerometer sensor, gyroscope, and an additional magnetometer. The three sensors are useful for knowing the orientation angle which has a weakness, namely having noise in the output data, so this study aims to determine the orientation angle of objects rigid inform of the pitch, roll and yaw and reduce noise from accelerometer, gyroscope and magnetometer sensors.
In this study, the method used is the Kalman Filter because it has light computing and a good ability to handle noise. After taking data from the output of the application on the smartphone which is still in the ENU (coordinate formatEast North Up) and then converted to NEDcoordinates (North East Down), the results are calculated with the Kalman Filter so as to produce an orientation angle that has a low noise value.
The results of this study are the output data of the object orientation angle that is close to the calculation orientation of the smartphone with 99.2% accuracy in the attitude roll, 99.5% accuracy in the attitude pitch, then 98.6% accuracy in the attitude yaw.
Keywords: Noise, IMU, Kalman Filter, Accelerometer Sensor, Gyroscope, and Magnetometer, Orientation Angle
|