RANCANG BANGUN SISTEM KENDALI QUADROTOR DENGAN DIGITAL MOTION PROCESSOR DAN BAROMETER SEBAGAI KESEIMBANGAAN POSISI BERBASIS MIKROKONTROLER

RANCANG BANGUN SISTEM KENDALI QUADROTOR DENGAN DIGITAL MOTION PROCESSOR DAN BAROMETER SEBAGAI KESEIMBANGAAN POSISI BERBASIS MIKROKONTROLER Anwar Minarso Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Mercu Buana Email: [email protected]

ABSTRAK Quadrotor adalah salah satu jenis UAV (Unmanned Aerial Vehicle) yang merupakan pengembangan dari teknologi helicopter yang menggunakan empat motor untuk menggerakan baling-balingnya. Pada umumnya quadrotor memiliki sensor inersia atau Inertia Movement Unit (IMU), yang merupakan sumber data untuk memperoleh informasi sikap dan orientasi tiga dimesi atau biasa disebut Attitude Heading Reference System (AHRS). InvenSense adalah suatu perusahaan yang menciptakan teknologi Digital Motion Processor (DMP), yaitu chip sensor inersia yang dapat melakukan proses filter dan kalkulasi AHRS yang akurat secara mandiri, sehingga mengurangi proses kalkulasi pada mikrokontroler. Data-data yang dihasilkan dari DMP berupa 4 dimensi data quaternion dan data-data sensor yang sudah difilter. Data quaternion merupakan kunci untuk menghasilkan posisi sudut yang akurat dan juga dapat dimanfaatkan untuk merotasi vektor. Pembahasan quadrotor difokuskan pada sistem navigasi, pengendalian PID dan perbandingan AHRS antara DMP dengan algoritma-algoritma lainnya. Perancangan hardware, embedded system, komunikasi paket data dan software juga disisipkan untuk melengkapi perancangan sistem quadrotor secara keseluruhan. Berdasarkan hasil yang didapat, pengukuran percepatan dan kecepatan angular dengan DMP memiliki penyimpangan abosult rata-rata yang lebih kecil daripada pengukuran langsung dari sensor accelerometer dan gyroscope. AHRS yang diperoleh dari DMP menyerupai hasil perhitungan dengan algoritma Mahony dan algoritma Madgwick. Perancangan yang diusulkan dengan memanfaatkan teknologi DMP dan sensor barometer dipadukan dengan pengendali PID mampu mengendalikan quadrotor dengan baik.

cukup kompleks seperti menggunakan complementary filter, Kalman Filter, Extended Kalman Filter (EKF), algoritma direction cosine matrix (DCM), algoritma Mahony, atau algoritma Madgwick. InvenSense adalah suatu perusahaan yang menciptakan teknologi Digital Motion Processor (DMP), yaitu chip sensor inersia yang dapat melakukan proses filter dan kalkulasi AHRS yang akurat secara mandiri, sehingga mengurangi proses kalkulasi pada mikrokontroler. Data-data yang dihasilkan dari DMP berupa 4 dimensi data quaternion, data-data sensor yang sudah difilter. Data quaternion merupakan kunci untuk menghasilkan posisi sudut yang akurat dan juga dapat dimanfaatkan untuk merotasi vektor gyroscope, vektor accelerometer dan vektor magnetometer. Dalam penelitian ini penulis ingin merancang dan membangun sistem pengendalian quadrotor dengan memanfaatkan teknologi DMP sebagai pengatur keseimbangan posisi sudut dan penggunaan sensor barometer sebagai pengatur ketinggian. Perancangan pengendalian dari jarak jauh (ground control) dengan menggunakan PC/laptop sebagai pusat pengendalian dan joystick sebagai input kontrol.

2. DASAR TEORI A.

DIGITAL MOTION PROCESSOR Digital Motion Processor adalah teknologi yang diciptakan oleh perusahaan InvenSense yang ditanam pada chip sensor inersia yang bertujuan untuk mengolah data sensornya. Teknologi tersebut dapat melakukan filter data dan memproses perhitungan yang kompleks secara cepat. Bahkan teknologi ini mampu memproses data sensor dari chip lain.

1. PENDAHULUAN Quadrotor adalah salah satu jenis UAV rotary-wing yang merupakan pengembangan dari teknologi helicopter yang menggunakan empat motor untuk menggerakan propeller/baling-balingnya. Quadrotor memiliki kelebihan untuk melakukan take-off dan landing secara vertikal atau biasa dikenal dengan VTOL (Vertical Take-Off and Landing). Pada umumnya quadrotor memiliki sensor inersia atau Inertia Movement Unit (IMU), yang terdiri dari sensor kecepatan sudut (gyroscope) dan sensor percepatan (accelerometer). IMU merupakan sumber data untuk memperoleh informasi sikap dan orientasi tiga dimesi atau biasa disebut Attitude Heading Reference System (AHRS). AHRS merupakan salah satu yang paling kritis dalam pengendalian quadrotor yang membutuhkan keakuratan kecepatan dengan tetap mempertahankan keseimbangan. Untuk memperoleh AHRS yang akurat membutuhkan filter data sensor dan kalkukasi yang

Gambar 1 Diagram block MPU9150 Pada gambar 1, chip MPU9X50 memiliki sensor gyroscope, accelerometer dan compass. Data-data pengukuran pada sensor-sensor tersebut kemudian diproses dengan DMP dan hasil perhitungannya disimpan pada buffer FIFO chip sensor. Jika buffer FIFO sudah siap dibaca oleh mikrokontroler, chip sensor memberikan sinyal interrupt. Paket data DMP berupa quaternion dan data-data pengukuran sensor yang telah difilter memiliki jumlah data sebesar 46 bytes. Chip MPU9X50 frekuensi pengiriman paket data DMP dapat diatur frekuensinya, yaitu degan batasan 10-200Hz. B.

QUATERNION Quaternion ditemukan pada abad ke 19 oleh ahli matematika, William Rowan Hamilton. Quarternion

adalah 4 elemen vector yang dapat digunakan untuk merotasi koordinat tiga dimensi. Secara teknis, quaternion terdiri dari satu bilangan real dan tiga bilangan kompleks. 𝒒 = 𝑞0 + 𝑞1 𝒊 + 𝑞2 𝒋 + 𝑞3 𝒌

(1)

𝑞3 ]𝑇

(2)

𝒒 = [𝑞0

𝑞1

𝑞2

Perkalian antara dua quaternion 𝒑, 𝒒 dilakukan dengan menggunakan perkalian Kronecker (Kronecker Product) yang ditandai dengan ⊗. Perlu diketahui bahwa dalam quaternion perkalian adalah non-komuntatif, hanyalah berupa rotasi non-komutatif. Jika rotasi satu adalah 𝒑 dan rotasi dua adalah 𝒒 maka 𝒑 ⊗ 𝒒 menunjukan rotasi. 𝑝0 𝑞0 − 𝑝1 𝑞1 − 𝑝2 𝑞2 − 𝑝3 𝑞3 𝑝0 𝑞1 + 𝑝1 𝑞0 + 𝑝2 𝑞3 − 𝑝3 𝑞2 𝒑 ⊗ 𝒒 = [𝑝 𝑞 − 𝑝 𝑞 + 𝑝 𝑞 + 𝑝 𝑞 ] 0 2 1 3 2 0 3 1 𝑝0 𝑞3 + 𝑝1 𝑞2 − 𝑝2 𝑞1 + 𝑝3 𝑞0 𝒒 ≠𝒒⊗𝒑

(3)

Sistem koordinat yang digunakan melibatkan dua buah sistem koordinat terpisah. Sistem koordinat pertama adalah sistem koordinat bumi, dimana sistem koordinat ini merupakan sistem koordinat kartesian relatif terhadap permukaan bumi. Sistem koordinat kedua adalah sistem koordinat quadrotor, dimana sistem koordinat ini merupakan sistem koordinat pada rangka quadrotor. Dengan menetapkan kedua sistem tersebut, maka sudut euler dapat ditentukan, dimana sudut euler yang digunakan merupakan konvensi rotasi z-y-x atau dapat disebut sudut Tait-Bryan, yaitu sudut yaw (ѱ), pitch (θ) dan roll (ϕ) Untuk mewakili rotasi quaternion, konversi dari sudut Tait-Bryan ke quaternion dan dari quaternion ke sudut Euler dapat dilakukan dengan memanfaatkan dua persamaan (2.30) dan (2.31). Persamaan tersebut berguna dalam kasus yang tujuannya adalah untuk mewakili sistem orientasi di sudut, sementara tetap mempertahankan dinamika keseluruhan dalam bentuk quaternion. 𝜓 𝜙 𝜓 𝜙 cos ( ⁄2) cos(𝜃⁄2) cos ( ⁄2) + sin ( ⁄2) sin(𝜃⁄2) sin ( ⁄2) 𝜓 𝜙 𝜓 𝜙 cos ( ⁄2) cos(𝜃⁄2) sin ( ⁄2) − sin ( ⁄2) sin(𝜃⁄2) cos ( ⁄2) 𝒒= 𝜓 𝜙 𝜓 𝜙 cos ( ⁄2) sin(𝜃⁄2) cos ( ⁄2) + sin ( ⁄2) cos(𝜃⁄2) sin ( ⁄2)

(4)

Magnitude pada Quaternion : 𝑴𝒂𝒈𝒏𝒊𝒕𝒖𝒅𝒆(𝒒) = ‖𝒒‖ = √𝑞02 + 𝑞12 + 𝑞22 + 𝑞32

(5)

atan(2(𝑞1𝑞2 + 𝑞0𝑞3 )⁄(𝑞02 + 𝑞12 − 𝑞22 − 𝑞32)) 𝜓 [𝜃 ] = [ asin(2(𝑞0 𝑞2 − 𝑞3 𝑞1 )) ] 𝜙 atan(2(𝑞 𝑞 + 𝑞 𝑞 )⁄(𝑞2 − 𝑞2 − 𝑞 2 + 𝑞2)) 0 1

Konjugasi pada Quaternion : 𝑪𝒐𝒏𝒋(𝒒) = 𝒒∗ = [𝑞0

−𝑞1

−𝑞2

− 𝑞3 ]𝑇

(6)

Inverse pada Quaternion : 𝑰𝒏𝒗(𝒒) = 𝒒−𝟏 =

𝒒∗ ‖𝒒‖2

𝑞1 ‖𝒒‖

𝑞2 ‖𝒒‖

𝑞3 𝑇 ] ‖𝒒‖

(8)

Rotasi vektor 3 dimensi : ⃗⃗⃗ = 𝒒 ⊗ [ 𝒘

2 3

0

1

2

(12)

3

D.

SISTEM GERAK QUADROTOR Pada persamaan (13) adalah gaya angkat total yang harus dihasilkan oleh motor agar quadrotor dapat melayang. Persamaan (14) dan (15) juga menunjukan quadrotor untuk naik atau turun. [10]

(7)

Normalisasi pada Quaternion : 𝑞0 𝑵𝒐𝒓𝒎𝒂𝒍𝒊𝒛𝒆(𝒒) = [ ‖𝒒‖

(11)

𝜓 𝜙 𝜓 𝜙 𝜃 𝜃 [sin ( ⁄2) cos( ⁄2) cos ( ⁄2) − cos ( ⁄2) sin( ⁄2) sin ( ⁄2)]

0 ] ⊗ 𝒒∗ ⃗ 𝒗

(9)

Untuk mendapatkan offset antara 𝒒𝐴 dan 𝒒𝐵 , 𝒒𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 dapat dihitung dengan mengalikan 𝒒𝐴 dengan konjugasi 𝒒𝐵 seperti pada persamaan (2.32). Perkalian Kronecker dapat dimanfaatkan untuk menghasilkan offset setiap sumbu rotasi. 𝒒𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 = 𝒒𝐴 ⊗ 𝒒𝐵 ∗ C.

(10)

SISTEM KOORDINAT QUADROTOR Secara umum quadrotor menggunakan sistem koordinat yang sama dengan sistem koordinat pada pesawat terbang.

Gambar 2 Sistem Koordinat Quadrotor

𝐹1 + 𝐹2 + 𝐹3 + 𝐹4 = 𝑊 = 𝑚 × 𝑔 = 𝐹𝑇 (13) (14) 𝐹1 + 𝐹2 + 𝐹3 + 𝐹4 > 𝑊 𝐹1 + 𝐹2 + 𝐹3 + 𝐹4 < 𝑊 (15) Bila quadrotor ingin menghadap ke kiri, hanya perlu merubah gaya angkat pada motornya, yaitu menaikan gaya angkat motor pada depan kiri dan belakang kanannya. Dan juga sebaliknya ketika ingin menghadap ke kanan. Gerakan ini dapat ditulis pada persamaan (16). [10] Yaw : 𝜔1 = 𝐹𝑇 − 𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 𝜔2 = 𝐹𝑇 + 𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 (16) 𝜔3 = 𝐹𝑇 + 𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 𝜔4 = 𝐹𝑇 − 𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 Untuk bergerak maju, maka quadrotor perlu menaikan gaya angkat motor di belakang dan menurunkan gaya angkat motor di depannya. Dan juga sebaliknya untuk bergerak mundur dengan menaikan gaya angkat motor di depannya dan menurunkan gaya angkat motor di belakangnya. Gerakan ini dapat ditulis pada persamaan (17). [10] Pitch : 𝜔1 = 𝐹𝑇 − 𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 𝜔2 = 𝐹𝑇 − 𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 (17) 𝜔3 = 𝐹𝑇 + 𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 𝜔4 = 𝐹𝑇 + 𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 Gerakan manuver ke kiri atau ke kanan, yaitu dengan menaikan gaya angkat motor di kanannya dan menurunkan gaya angkat motor di kirinya untuk manuver ke kiri. Dan juga sebaliknya untuk manuver ke kanan. [10] Roll : 𝜔1 = 𝐹𝑇 + 𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 (18) 𝜔2 = 𝐹𝑇 − 𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 𝜔3 = 𝐹𝑇 + 𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡

𝜔4 = 𝐹𝑇 − 𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 E.

ALTIMETER Tekanan atmosfer adalah tekanan pada titik manapun dalam atmosfer bumi. Pada umumnya, tekanan atmosfer hampir sama dengan tekanan hidrostatik yang disebabkan oleh berat udara di atas titik pengukuran. Karena udara dapat dikompresi, massa udara dipengaruhi tekanan atmosfer umum di dalam massa tersebut, yang menciptakan daerah dengan tekanan tinggi dan tekanan rendah. Pembahasan altimeter pada tugas akhir ini hanya dibatasi pada lapisan troposfer. Standar Atmosfer Amerika Serikat 1976 memperhitungkan profil suhu pada atmosfer. Troposfer memiliki ketinggian sampai 11km dengan profil suhu linier. Hubungan antara ketinggian dan tekanan atmosfer dapat digunakan sebagai altimeter dengan tingkat keakuratan sampai beberapa sentimeter. ℎ = 44330.77 (1 − (

rotasi, percepatan dan ketinggian. Data tersebut akan dimanfaatkan untuk proses flight controller dan atau proses yang lainnya. Pada prakteknya modul IMU yang dipasang pada body frame tidak selalu akurat pada pusat body frame. Untuk mengurangi kesalahan perhitungan posisi sudut, maka 𝒒𝒅𝒎𝒑 perlu dirotasikan ke 𝒒𝒃𝒐𝒅𝒚 terlebih dahulu, kemudian dilakukan perhitungan menentukan posisi sudut (ψ, θ, ϕ). Untuk mendapatkan kecepatan angular (𝝎) dan percepatan (a) yang akurat juga dirotasikan dengan 𝒒𝒃𝒐𝒅𝒚. offset YAW

 2q q  q q   arctan 2 1 22 02 3 2   dmp  q0  q1  q2  q3 

q dmp

+

-



PITCH

ROTATION

arcsin2q0q2  q1q3 

q  qdmp  qbody *



ROLL

0.190263 𝑝 ) ) 101325

 2q q  q q   arctan 2 0 21 22 3 2   q0  q1  q2  q3 

(19)



Gambar 4 Diagram blok perhitungan posisi sudut

dmp

3. PERANCANGAN A.

RANGAKAIAN ELEKTRONIK PWM pada Arduino Pro Mini memiliki 2 frekuensi standar , yaitu frekuensi 490Hz dan frekuensi 980Hz. PWM dengan frekuensi 490Hz terdapat pada pin 3, 9, 10 dan 11 sedangkan PWM dengan frekuensi 980Hz terdapat pada pin 5 dan 6. [13] Untuk memudahkan programming pada proses PWM encoder, pin PWM yang digunakan adalah pin 3, 9, 10 dan 11. 5V/1A

XBEE

PWM

GND

A ESC 1

GND RX

5V

 0 

  qbody     qbody *  dmp 

q body  0  a  q body     q body *  a dmp 

a

admp

Gambar 5 Diagram blok perhitungan rotasi vektor

BLDC MOTOR 1

B



C

TX

7.4-12.6V D1/TXD D0/RXD

10 DOF IMU

INT

D2/INT0

SDA

A4/SDA

SCL

A5/SCL

D3/PWM

5V/1A PWM

D9/PWM

A ESC 2

GND

D10/PWM

C

D11/PWM

5V

Pada gambar 5 merupakan proses perhitungan ketinggian dengan menggunakan persamaan (19).

BLDC MOTOR 2

B

7.4-12.6V

ARDUINO PRO MINI ATMEGA328P 5V, 16MHz

GND

5V/1A

VCC

PWM

A ESC 3

GND

0.19027  p     h  44330.77 x1       1013.25    

C GND

RAW

7.4-12.6V

5V/1A PWM GND

A ESC 4

Gambar 6 Diagram blok perhitungan ketinggian

BLDC MOTOR 4

B

C 7.4-12.6V GND

LiPo Battery 3S 11.1 Volt, 1300mAh

Gambar 3 Diagram blok perhitungan rotasi vektor

B.

EMBEDDED SYSTEM Secara Keseluruhan perancangan embedded system dapat direpresentasikan seperti gambar dibawah ini

Yaw Attitude



command

Pitch Attitude

Yaw Stabilzer



command

Roll Attitude

Pitch Stabilizer



Roll Stabilizer

T output

PWM 1

 output

PWM 2

 output

MIXER PWM 3

 output

PWM 4

command

   

MS5611BA

MPU9150



v

BAROMETER

p

 SENSOR FUSION

h

Yaw Attitude merupakan implementasi perintah sudut Yaw. Yaw attitude terbagi menjadi dua jenis mode yaitu mode Yaw Lock On dan mode Yaw Lock Off. Yaw Lock berfungsi sebagai pengunci sudut Yaw, agar quadrotor tetap mempertahankan posisi sudut yang sesuai dengan perintahnya.



+

rate

-

 lock



command

 command

rate



command

Gambar 7 Diagram Yaw Attitude, Kiri (Mode yaw Lock On), Kanan (Mode Yaw Lock off)

GYRO

DMPPACKET

FIFO

Height Stabilizer

DMP

Tcommand

 command  command  command

hk

ALTITUDE

p

BLDC MOTOR 3

B

ACCEL COMPASS

Diproses pada firmware mikrokontroler

Blok sensor fusion merupakan proses pengolahan AHRS yang sumber datanya dari modul IMU. Hasil pengolahannya berupa posisi sudut (ψ, θ, ϕ), kecepatan

Pitch attitude merupakan implementasi dari perintah sudut pitch (𝜃). Pada gambar 7 menujukan bahwa 𝜃𝑐𝑜𝑚𝑚𝑎𝑛𝑑 merupakan input untuk gerakan pitch (𝜃), rate merupakan variabel konstanta pitch rate yang dikonfigurasi melalui GUI dan 𝜔𝜃𝑐𝑜𝑚𝑚𝑎𝑛𝑑 merupakan hasil perkalian 𝜃𝑐𝑜𝑚𝑚𝑎𝑛𝑑 dengan pitch rate.

 command

Perancangan roll stabilizer menggunakan menggunakan pengendali PI-D yang sama dengan pengendali pitch stabilizer. Konstanta 𝐾𝑝𝜔𝜙 , 𝐾𝑖𝜔𝜙 dan 𝐾𝑑𝜔𝜙 pada implementasinya dapat dikonfigurasi melalui GUI.

Kplevel e t 

e t  +

scale



t

Kilevel  e t  dt

+

+ -

command

0

Kdlevel

d t  dt





Kp  e t 

e   t 

command

+

output

t

Ki  e t  dt

Gambar 8 Sistem Koordinat Quadrotor

++ -

0

Pengendali PI-D digunakan untuk mengendali posisi sudut roll (𝜙), dimana input 𝜙𝑐𝑜𝑚𝑚𝑎𝑛𝑑 dikalikan dengan scale (konstanta roll angle). Konstanta scale, 𝐾𝑝𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙 , 𝐾𝑖𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙 dan 𝐾𝑑𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙 pada implementasinya dapat dikonfigurasi melalui GUI.

command

Kp level e t 

e t  +

scale

t

+

+ -



command

0

Kdlevel

d t  dt



Gambar 9 Sistem Koordinat Quadrotor Yaw stabilizer menggunakan pengendali PI-D. Input kecepatan angular yaw 𝜔𝜓𝑐𝑜𝑚𝑚𝑎𝑛𝑑 yang dihasilkan dari yaw attitude dijadikan sebagai set point, kemudian kecepatan angular yaw dari pengukuran gyroscope (𝜔𝜓 ) sebagai perbandingan sehingga selisihnya error 𝑒𝜔𝜓 digunakan sebagai input koreksi. Konstanta 𝐾𝑝𝜔𝜓 , 𝐾𝑖𝜔𝜓 dan 𝐾𝑑𝜔𝜓 pada implementasinya dapat dikonfigurasi melalui GUI.

command

e t  +

Thold Kp alt eh t  e h t 

hhold

Toutput

t

Ki alt  eh t  dt

+-

++

-

0

h

 output

t

Ki 

 e t  dt

+





Pada perancangan mode altitude stabilizer, perlu diketahui dalam pemprograman mode ini hanya bekerja ketika mode altitude hold diaktifkan dan input throttle tidak berubah. Setiap ada perubahan input throttle, variabel ℎℎ𝑜𝑙𝑑 selalu diupdate dengan pengukuran ketinggian setiap waktu cupliknya. Logika ini digunakan sebagai referensi kapan quadrotor untuk mempertahankan ketinggian tertentu. Jika input throttle tidak ada perubahan maka altitude stabilizer bekerja, referensi ketinggian ℎℎ𝑜𝑙𝑑 dimana quadrotor untuk menjaga ketinggian dijadikan sebagai set point.

Kp e t 

-

d t  dt

Gambar 12 Sistem Koordinat Quadrotor

-

Kilevel  e t  dt



Kd

0

+ -

Kdalt

dvh t  dt

++

vh t 

Gambar 13 Sistem Koordinat Quadrotor Kd

d t  dt



Gambar 10 Sistem Koordinat Quadrotor Input kecepatan angular pitch 𝜔𝜃𝑐𝑜𝑚𝑚𝑎𝑛𝑑 yang dihasilkan dari yaw attitude dijadikan sebagai set point, kemudian kecepatan angular yaw dari pengukuran gyroscope (𝜔𝜓 ) sebagai perbandingan sehingga selisihnya error 𝑒𝜔𝜓 digunakan sebagai input koreksi. Konstanta 𝐾𝑝𝜔𝜓 , 𝐾𝑖𝜔𝜓 dan 𝐾𝑑𝜔𝜓 pada implementasinya dapat dikonfigurasi melalui GUI. 

command

e t  +

Kp e t 

 output

t

Ki  e t  dt

++ -

Pada proses mixer, hasil dari kontrol PID didistribusikan ke masing-masing motor kemudian diencode menjadi sinyal PWM ke ESC. Berdasarkan persamaan (16-18), distribusi 𝑇ℎ𝑟𝑜𝑡𝑡𝑙𝑒𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 pada perancangan ini dapat direpresentasikan pada gambar 13. Throttleoutput

 output  output

 output

M PWM 1

- +-

++

PWM ENCODER

-+-

++

PWM ENCODER

+++

++

PWM ENCODER

+--

++

PWM ENCODER

M PWM 2

M PWM 3

0

Kd

d t  dt



Gambar 11 Sistem Koordinat Quadrotor

M PWM 4

Gambar 14 Diagram blok perhitungan Mixer

4. HASIL DAN ANALISA A.

HASIL PERANCANGAN Pada gambar 14 dibawah ini merupakan hasil perancangan quadrotor. Hasil perancangan terdiri dari frame, 4 buah motor, 4 buah propeller, 4 buah ESC, distribution board 12V, distribution board 5V, Arduino, Sensor IMU, XBee dan baterai LiPo.

Dengan menggunakan metode eksperimental, konstanta Kp, Ki, dan Kd untuk mode akrobatik yang paling terakomodir adalah menggunakan konstanta pada tabel dibawah ini. Tabel 1 Konstanta pengendali PI-D dengan mode akrobatik Kp 0.75

Ki 0.0205

Kd 0.02343

Pengujian respon kontrol PI-D dilakukan dengan memberikan gangguan ketika quadrotor sudah stabil. Gangguan Respon Kontrol PI-D 20

Gambar 15 Sistem Koordinat Quadrotor

Sudut (derajat)

0 -20 -40 -60 -80 -100

0 121 381 622 883 1003 1124 1384 1505 1625 2005 2126 2267 2386 2507 2627 3008 3129 3389 3510 3630 3891 4010

-120

Waktu (ms)

Gambar 17 Grafik Pengujian Pengendali PI-D Mode Akrobatik Berdasarkan hasil pengujian pada gambar 17, gangguan yang diberikan menyebabkan kemiringan quadrotor sebesar -113°, pengendali PI-D memberikan respon untuk mengembalikan ke posisi semula dalam waktu kurang dari 1 detik. Hal ini membuktikan bahwa respon pengendali PI-D cukup responsif ketika diberi gangguan. Gambar 16 Sistem Koordinat Quadrotor

Kp 0.85

Ki 0.0125

Kd 0.025

Pengujian respon pengendali PI-D dengan mode angle dapat dilihat pada gambar 18. Berdasarkan pengujian tersebut menujukan bahwa gangguan diberikan menyebabkan kemiringan sudut roll quadrotor sebesar -67°. Pengendali PI-D memberikan respon untuk mengembalikan ke posisi semula dalam kurun waktu kurang dari 1 detik.

3161

3141

2901

2701

2341

2121

1981

1761

Respon Kontrol PI-D

1540

1360

1200

460

1001

0

1020

Gangguan

20 10 0 -10 -20 -30 -40 -50 -60 -70 -80

300

PENGUJIAN Sudut (derajat)

B.

Tabel 2 Konstanta pengendali PI-D dengan mode angle

160

Pada gambar 15, merupakan hasil perancangan ground control yang dibangun dengan menggunakan bahasa C#. Menu utama, merupakan GUI dashboard kontrol quadrotor. Menu konfigurasi merupakan GUI untuk konfigurasi kontrol PID dan konfigurasi karakteristik input joystick. Menu controller, merupakan GUI untuk konfigurasi, kalibrasi dan penempatan input joystick. Menu monitoring merupakan GUI yang menampilkan informasi data-data quadrotor yang disajikan dalam bentuk grafik secara realtime. Dan menu kalibrasi merupakan GUI yang digunakan untuk konfigurasi offset orientasi pada quadrotor, konfigurasi offset ketinggian dan juga memudahkan kalibrasi sensor accelerometer, gyroscope, magnetometer dan barometer

Waktu (ms)

Gambar 18 Grafik Pengujian Pengendali PI-D Mode Angle

Pengujian mode yaw lock menggunakan metode eksperimental untuk tuning PI-D pada. Tabel 4.6 merupakan konstanta PI-D hasil dari eksperimental. Tabel 3 Konstanta-konstanta pengendali PI-D dengan mode yaw lock Kp

Kd

0.0205

0.02343

[8] W. Premerlani and Paul Bizard, "Direction Cosine Matrix IMU: Theory," 2009. [9] G. Szafranski and R. Czyba, "Different Approaches of PID Control UAV Type Quadrotor," in Proceedings of the International Micro Air Vehicles, 2011. [10] G. Tuta Navajas and S. Roa Prada, "Building Your Own Quadrotor: A Mechatronics System Design Case Study," IEEE, 2014. [11] A. Sorensen, "Autonomous control of a miniature quadrotor following fast trajectories," Aalborg University, Denmark, 2010.

Respon Kontrol PI-D

Gangguan

90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 -10

[12] Arduino, "Arduino," http://www.arduino.cc.

[Online].

Available:

5502

5141

4760

4420

4101

3700

3360

3001

2799

2480

2120

1899

900

1440

0

[13] Arduino, "Analog Write," [Online]. Available: https://www.arduino.cc/en/Reference/AnalogWrite.

319

Sudut (derajat)

0.75

Ki

descent algorithm," in Rehabilitation Robotics (ICORR), 2011 IEEE International , Zurich, 2011.

Waktu (ms)

Gambar 19 Grafik Pengujian Pengendali PI-D Mode Yaw Lock Berdasarkan hasil pengujian gambar 19, menujukan bahwa gangguan yang diberikan menyebabkan kemiringan sudut yaw quadrotor sebesar 85°. Pengendali PI-D memberikan respon untuk mengembalikan ke posisi semula dalam kurun waktu sekitar 3 detik.

5. KESIMPULAN Berdasarkan pembahasan dari keseluruhan tugas akhir ini, maka dapat disimpulkan beberapa hal. Pengendali PID dengan konfigurasi PI-D yang diusulkan dapat mengendalikan keseimbangan quadrotor tanpa bantuan manusia dengan hasil yang cukup memuaskan. Hasil perancangan yang diusulkan mampu mengendalikan quadrotor dengan baik

6. DAFTAR PUSTAKA [1] Measurement Specialities, "Using MS5534/MS5540 for Altimeters and Barometers," [Online]. Available: http://www.measspec.com/news/pressure/MS5534_MS5540_AltBar.aspx. [2] D. Kristianto, "Rancang Bangun Pesawat Terbang Mandiri Tanpa Awak dengan Empat Baling-Baling Penggerak (Autonomous Quadcopter)," Salatiga, 2012. [3] M. Khan, "Quadcopter Flight Dynamics," International Journal of Science and Technology Research, pp. 130135, 2014. [4] R. Mahony, T. Hamel and J. M. Pflimlin, "Nonlinear complementary filters on the special orthogonal group," Automatic Control, IEEE Transactions, vol. 53, no. 5, pp. 1203-1218, 2008. [5] InvenSense Inc, "InvenSense," [Online]. Available: http://www.invensense.com. [6] E. Fresk, "Full quaternion based attitude control for a quadrotor," IEEE, 2013. [7] S. Madgwick, A. Harrison and R. Vaidyanathan, "Estimation of IMU and MARG orientation using a gradient

[14] R. E. Kalman, "A new approach to linear filtering and prediction problems," Journal of Fluids Engineering, pp. 35-45, 1960. [15] M. Euston, P. Coote, R. Mahony, J. Kim and T. Hamel, "A complementary filter for attitude estimation of a fixed-wing UAV," in Intelligent Robots and Systems, 2008. IROS 2008. IEEE/RSJ International Conference on, Nice, 2008. [16] S. O. Madgwick, "An efficient orientation filter for inertial and inertial/magnetic sensor arrays," Report x-io and University of Bristol , 2010. [17] P. Berner, Technical Concepts, "Orientation, Rotation, Velocity and Acceleration, and the SRM", SEDRIS, 2008. [18] C. Santoro, "How does a Quadrotor fly? A journey from physics, mathematics, control systems and computer science towards a "Controllable Flying Object"," Cantania, 2014. [19] R. Schwarz, "The Memorandum "Quaternions and Spatial Rotation"," 2014. [Online]. Available: http://downloads.rene-schwarz.com/download/M006Quaternions_and_Spatial_Rotation.pdf.