Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"This book familiarizes readers with a hierarchical decoupled planning and control strategy that has been proven efficient through research. It is made up of a hierarchy of modules with well defined functions operating at a variety of rates, linked together from top to bottom. The outer loop, closed periodically, consists of a discrete search that produces a set of waypoints leading to the goal while avoiding obstacles and weighed regions. The second level smoothes this set so that the generated paths are feasible given the vehicle's velocity and accelerations limits. The third level generates flyable, timed trajectories and the last one is the tracking controller that attempts to minimize the error between the robot measured trajectory and the reference trajectory. This hierarchy is reflected in the structure and content of the book. Topics treated are : modelling, flight planning, trajectory design and control. Finally, some actual projects are described in the appendix. "

"Quadcopter berukuran kecil dan inersia drone yang rendah memungkinkan penggunaan sistem kontrol penerbangan sederhana, dengan kepraktisan Quadcopter diharapkan dapat dipergunakan untuk penanganan bencana sehingga dapat meningkatkan ketahananwilayah. Quadcopter yang dikeluarkan oleh perusahaan tidak dapat diubah-ubah. penelitian ini dengan merakit quadcopter sendiri dan melakukan perubahan pada pitch propeller untuk mengetahui pengaruh thrust dan thrust motor pada quadcopter tipe x. Dari hasilpenelitian dan perhitungan yang dilakukan, thrust yang dihasilkan dengan sudut puntir (pitch) 50olebih besar dibandingkan dengan sudut puntir (pitch) 43o pada setiap pergerakannya sehingga semakinbesar sudut puntir (pitch), maka semakin besar pula thrust yang dihasilkan oleh propeller tersebut. Voltage yang masuk pada setiap motor akan berbeda tergantung pada pergerakannya. Jadi, semakin besar voltage yang masuk pada motor brushless maka semakin tinggi putaran motornya sehingga thrust yang dihasilkan juga semakin besar."

"Unmanned aerial vehicle (UAV) di Indonesia lebih dikenal sebagai Pesawat Udara Nir Awak (PUNA). Biasanya dioperasikan untuk misi pengintaian, pemantauan atau pengamatan dari udara. Wahana PUNA mempunyai konstruksi yang ringan sehingga mudah untuk melakukan manuver terbang dan cocok untuk semua kondisi. Jenis PUNA yang dikembangkan oleh Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT) adalah Wulung, Gagak, Pelatuk, Alap-Alap dan Sriti.Data link dari pemantauan udara diperlukan komponen pendukung transmitter yang dipasang di pesawat yaitu antena. Antena harus berukuran kecil dan ringan dikarenakan keterbatasan kapasitas dari payload PUNA. Saat ini PUNA menggunakan antena dipole yang masih memiliki beberapa kelemahan, termasuk kerentanan terhadap gesekan angin (drag effect). Oleh karena itu digunakan antena mikrostrip untuk meningkatkan kinerja transmisi sinyal dari PUNA ke Ground Control Station (GCS). Antena mikrostrip dipilih karena memiliki hambatan gesekan yang rendah, ringan, mudah untuk dipabrikasi dan biaya murah.Penempatan antena harus diperhatikan untuk memastikan transmisi yang baik. Dalam penelitian ini, antena mikrostrip bekerja di frekuensi 2,35 GHz untuk aplikasi video yang ditempatkan di dalam badan pesawat (fuselage). Simulasi co-site interference dilakukan pada frekuensi kerja data link di 900 MHz dengan penempatan antena data link di permukaan atas (canopy) PUNA.Hasil pengukuran di ruang anechoic chamber, antena mikrostrip di dalam badan pesawat (fuselage) mampu bekerja pada frekuensi 2,35 GHz dengan bandwidth 60 MHz, rentang frekuensi dari 2,31 GHz sampai dengan 2,37 GHz. Hasil pengukuran return loss pada frekuensi 2,35 GHz adalah -23,85 dB dan gain antena sebesar 3,81 dBi.

---

Unmanned aerial vehicle (UAV) in Indonesia is commonly known as Pesawat Udara Nir Awak (PUNA). PUNA is usually operated for reconnaissance missions such as intelligence, monitoring or observation from the air. PUNA platform has a light weight construction so it will be easy to perform maneuver and suitable for all kinds of conditions. Many types of PUNA has been developed by Agency for the Assessment and Application of Technology (BPPT) such as Wulung, Gagak, Pelatuk, Alap-Alap and Sriti.Data link from aerial observation, required transmitter mounted on the aircraft and components of the constituent is antenna. Antenna must have a small size and light in weight, because the limitation due to the payload capacity. Currently used in the PUNA, is a dipole antenna which still has some weakness, including its susceptibility to the wind (drag effect). So, designing a microstrip antenna will improve the signal transmission performance from PUNA to Ground Control Station (GCS). The microstrip antenna is chosen because this type of antenna has low profile drag, light weight, easy for fabrication and of course low cost. After an antenna design optimization, the antenna placement should be noted to ensure a good transmission.In this research, the microstrip antenna will be operated at 2.35 GHz for video monitoring and the antenna itself will be placed inside the fuselage. Simulated co-site interference will be performed at the operational frequency of data link antenna, which is 900 MHz, with the placement in the upper surface (canopy) of the PUNA.The measurements in the anechoic chamber, showed that the internal fuselage microstrip antenna worked at the frequency of 2.35 GHz with a bandwidth 60 MHz (2.31 GHz up to 2.37 GHz), while the return loss measured at 2.35 GHz is -23.85 dB and the gain of antenna is 3.81 dBi."

"Pencarian korban pada daerah bencana biasanya memiliki kondisi medan yang tidak menguntungkan bagi penyelamat sehingga bisa menyebabkan korban yang ingin diselamatkan tidak mendapatkan penanganan dalam tepat waktu. Sistem pencarian korban berbasis Multi-UAV (Unmanned Aerial Vehicles) muncul sebagai solusi untuk memfasilitasi operasi pencarian yang lebih mudah. Penggunaan perangkat Multi-UAV dalam pencarian korban memerlukan aliran data yang besar, sering kali membebani jaringan dan protokol yang ada, mengakibatkan ketidakstabilan dalam latensi dan penurunan FPS (Frame Per Second). FogVerse, framework dengan model komunikasi Publish-Subscribe, menawarkan solusi dengan sistem yang peka terhadap throughput, sehingga menstabilkan latensi dan meningkatkan FPS, terutama di daerah bencana dengan keterbatasan konektivitas internet. Sistem pencarian korban berbasis Multi-UAV beroperasi dengan mendeteksi manusia di daerah bencana dengan model deep learning. Penelitian ini mengatasi tantangan dalam pencarian korban dengan Multi-UAV dan juga menunjukkan faktor-faktor yang dapat memengaruhi latensi, seperti penggunaan CPU (Central Processing Unit), Memori, dan GPU (Graphics Processing Unit) dari komponen yang terlibat dalam sistem. Di antara berbagai model, model YOLOv8n yang telah dilakukan transfer learning dipilih dan dibandingkan dengan model awal sebelum transfer learning. Model tersebut menunjukkan peningkatan dibanding model aslinya, termasuk peningkatan precision/recall sebesar 0.384/0.562, peningkatan mAP sebesar 0.555, dan pengurangan waktu inferensi sebesar 2.2 ms. Model itu sendiri menunjukkan peningkatan latensi rata-rata sekitar 9.775 milidetik di semua skenario. Meskipun berkinerja sedikit lebih baik dalam hal FPS dengan 1 atau 2 UAV, model awal YOLOv8n umumnya mencapai FPS yang lebih tinggi ketika digunakan 3 atau 4 UAV. Arsitektur Multi UAV FogVerse memberikan FPS yang lebih unggul dan latensi yang lebih stabil dibandingkan dengan arsitektur Centralized, meskipun memiliki memori dan GPU usage yang lebih tinggi. Namun, keunggulan FPS-nya menurun dengan penggunaan UAV yang lebih banyak, menunjukkan tantangan alokasi sumber daya, sementara arsitektur Centralized mempertahankan penggunaan sumber daya yang konsisten tetapi mengalami lonjakan latensi dan frame loss yang lebih tinggi.

---

The search for victims in disaster-stricken areas typically involves challenging terrain conditions for rescuers, potentially resulting in delayed assistance for those in need. A Multi-UAV (Unmanned Aerial Vehicles) based victim search system emerges as a solution to facilitate more efficient search operations. The use of Multi-UAV devices in victim searches generates substantial data streams, often overwhelming existing networks and protocols, leading to instability in latency and decreased FPS (Frame Per Second). FogVerse, a framework with a Publish-Subscribe communication model, offers a solution with a system that is sensitive to throughput, thereby stabilizing latency and improving FPS, especially in disaster-stricken areas with limited internet connectivity. The Multi-UAV based victim search system operates by detecting humans in disaster areas with a deep learning model. This research addresses challenges in victim searches with Multi-UAV, while also shows factors that can influence latency, such as CPU (Central Processing Unit), Memory, and GPU (Graphics Processing Unit) usage of the components involved in the system. Across different models, the transfer-learned YOLOv8n model is chosen and compared to its original model. The transfer-learned model shows enhancements over the original model, including an increase in precision/recall by 0.384/0.562, an mAP improvement of 0.555, and a reduction in inference time by 2.2 ms. The model itself shows an average latency improvement of approximately 9.775 milliseconds across all scenarios. Although it performs slightly better in terms of FPS with 1 or 2 UAVs, the standard YOLOv8n model generally achieves higher FPS when 3 or 4 UAVs are used. The Multi UAV FogVerse Architecture provides superior FPS and more stable latency compared to the Centralized architecture, despite higher memory and GPU usage. However, its FPS advantage decreases with more UAVs, suggesting resource allocation challenges, while the Centralized architecture maintains consistent resource usage but suffers from higher latency and frame loss."

"Perkembangan teknologi drone menyimpan beragam potensi bahaya bagi keamanan suatu wilayah. Dengan berkembangnya teknologi drone, sekelompok pihak dapat memantau secara ilegal atau bahkan melakukan penyerangan jarak jauh dengan mengendalikan drone menggunakan remote control maupun memprogram strategi pergerakan drone yang digunakan. Potensi bahaya teknologi drone menjadi semakin mengancam ketika drone yang digunakan untuk menyerang adalah bertipe drone berkelompok, yang memungkinkan terdapat sekelompok drone yang terkoordinasi secara sistematis untuk melakukan penyerangan terhadap suatu area.Meskipun saat ini telah berkembang beberapa teknologi penangkal drone, teknologi yang ada cenderung difokuskan untuk menangkal satu drone tunggal. Belum terdapat publikasi mendalam yang membahas kerangka kerja penangkal serangan drone berkelompok. Pada penelitian ini, dikembangkan suatu strategi pertahanan penangkal drone berkelompok (drone swarm) menggunakan pasukan autonomous-drone penjaga keamanan wilayah. Konsep usulan yang diajukan adalah dengan cara mengembangkan algoritma koordinasi yang memungkinkan suatu pasukan autonomous-drone penjaga keamanan wilayah untuk melakukan penangkapan atau penghentian secara terorganisir terhadap kelompok drone penyerang.Adapun dasar algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah Social Spider Optimization (SSO). Aspek utama kontribusi di dalam penelitian ini terdapat pada modifikasi algoritma SSO untuk mengatasi persoalan pencarian multi-target-bergerak berupa penangkapan atau penghentian serangan drone berkelompok. Penelitian ini telah diuji dalam simulator 3 dimensi, dengan konfigurasi pergerakan kelompok drone penyerang yang diujikan berbasis pendekatan penyerangan sekali jalan. Uji kinerja dilakukan dengan membandingkan kinerja usulan algoritma dengan 3 alternatif algoritma pergerakan kawanan drone pertahanan. Ketika dihadapkan dengan kelompok drone penyerang yang berkerumun, dibandingkan 3 alternatif algoritma pertahanan yang lain, usulan algoritma mampu mengurangi kerusakan hingga rasio 44% (terbaik), 67% (rata-rata), dan 97% (terburuk).

---

Nowadays, drone technology development brings many dangerous possibilities for the security of an area. Because of the advanced development, many villains can conduct illegal surveillance or even long-distance attack on an area by remote controlling a drone or programming the drone movement strategy. Meanwhile, the dangerous impact of drone technology usage becomes higher when the technology used to attack an area is the type of drone swarm technology. In this kind of technology, every drone can coordinate and communicate while striking an area.

Although there have been many anti-drone technologies developed at the moment, they tend to focus on targeting one single drone only. So far, no publication comprehensively proposes a framework to overcome the multi-drone attack. This research presents an anti-drone-swarm defense strategy to protect area safety by using the autonomous-drone unit. The proposed method concept is manifested by developing a coordination algorithm for an autonomous-drone army to communicate with each other while catching or stopping the invader drone swarm.

The foundation of this research algorithm is Social Spider Optimization (SSO). This research's main contribution lies in modifying the SSO algorithm to handle the moving multiple-target searching problem, in this case, by catching or stopping the drone-swarm attack. This research has been tested in a 3D simulation environment where invader drone-swarm movement is developed based on a one-way-ticket approach. Performance evaluation is conducted by comparing the proposed method result with 3 other multiple defender drone movement algorithms. When facing an invader drone swarm with crowded formation, compared to the other 3 algorithms, the proposed method produces damage ratios up to 44% (best), 67% (average), and 97% (worst)."

"Unmanned aerial vehicles (UAVs) are increasingly used in military missions because they have the advantages of not placing human life at risk and of lowering operation costs via decreased vehicle weight. These benefits can be fully realized only if UAVs work cooperatively in groups with an efficient exchange of information. This book provides an authoritative reference on cooperative decision and control of UAVs and the means available to solve problems involving them."