Penelitian ini membahas estimasi lintasan (trajectory estimation) pada Automated Guided Vehicle (AGV) dengan menggunakan pendekatan pemodelan linear yang dikombinasikan dengan metode Ensemble Kalman Filter (EnKF). AGV merupakan sistem kendaraan otomatis yang banyak digunakan dalam industri untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi proses logistik, sehingga estimasi posisi dan lintasan yang akurat menjadi aspek penting dalam operasionalnya. Namun, keberadaan noise sensor dan ketidakpastian sistem seringkali menyebabkan kesalahan dalam estimasi posisi.
Model sistem diformulasikan dalam bentuk persamaan linear untuk merepresentasikan dinamika gerak AGV, dengan data sensor seperti odometri dan posisi yang mengandung noise sehingga diperlukan metode filtering yang mampu mengakomodasi ketidakpastian. Ensemble Kalman Filter (EnKF) digunakan karena kemampuannya dalam mengestimasi state sistem secara optimal berbasis pendekatan statistik ensemble. Analisis dilakukan dengan membandingkan estimasi lintasan menggunakan EnKF terhadap model tanpa filtering, dengan evaluasi kinerja berdasarkan error estimasi dan kestabilan terhadap noise. Hasil menunjukkan bahwa EnKF secara signifikan meningkatkan akurasi estimasi serta memiliki tingkat robustness yang lebih baik terhadap variasi noise dan ketidakpastian model.
Kebaruan penelitian ini terletak pada penerapan Ensemble Kalman Filter pada sistem AGV berbasis pemodelan linear yang sederhana namun efektif, sehingga dapat diimplementasikan secara efisien dalam sistem real-time. Pengembangan selanjutnya dapat difokuskan pada integrasi model nonlinear, penggunaan sensor yang lebih kompleks, serta implementasi pada lingkungan industri nyata untuk meningkatkan performa sistem navigasi AGV secara keseluruhan.
Oleh: Kresna Oktafianto1,2, Miswanto3,*, Cicik Alfiniyah3, Teguh Herlambang4
1Doctoral Program, Faculty of Science and Technology, 51动漫, Indonesia
2Department of Mathematics, University of PGRI Ronggolawe, Indonesia
3Department of Mathematics, Faculty of Science and Technology, 51动漫, Indonesia
4Department of Information System, Universitas Nahdlatul Ulama Surabaya, Indonesia
*Corresponding Author Email: miswanto@fst.unair.ac.id
Link:
