Implementasi Prilaku Berkelompok pada Swarm Robots Menggunakan Teknik Logika Fuzzy- Particle Swarm Optimization
Siti Nurmaini 1
1 Robotic and Control Research Lab., Faculty of Computer Science, Sriwijaya Univeristy
Jl. Raya Palembang-Prabumulih, Km 32, Inderalaya-Ogan Ilir, Indonesia
1 siti_nurmaini@unsri.ac.id

## Abstrak
Dalam paper ini dijelaskan teknik komunikasi swarm robot untuk mencapai suatu target  yang  telah  ditentukan.  Pada  percobaan  ini  digunakan  3  robot  sederhana  yang identik  dengan  3  sensor  infra-red,  sensor  kompas  dan  X-Bee.  Untuk  mencapai  target dan  menentukan  posisi  dari  masing-masing  robot  digunakan  sebuah  sensor  kamera dengan  metode  deteksi  perbedaan  warna.  Swarm  robot  dan  sensor  kamera  terhubung dengan  komputer  yang  berfungsi  sebagai  pusat  informasi  dan  penyimpan  data.  Untuk menghasilkan  kinerja  yang  baik  maka  teknik  Logika  Fuzzy-Particle  Swarm Optimization  (PSO)  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Dari  pengujian  yang  telah dilakukan  diperoleh  hasil  yaitu  ketiga  robot  dapat  menemukan  posisi  terbaik, menghasilkan  pergerakan  yang  halus  dan  mampu  mencapai  target  yang  telah ditentukan .
Kata kunci: swarm robot, prilaku berkumpul, fuzzy-PSO

## Abstract
This  paper  describes  comunication  technique  of  swarm  to  achieve  a predetermined target. In this experiment use 3 identical simple robots, with 3 infra-red sensors, compass sensors and X-Bee. For achieving the best position and target of each robot  camera  sensor  is  utilized  with  different  color  detection  methods.  Swarm  robots and camera sensor connected to a computer which serves as an information center and data  storage.  To  produce  good  performance  the  Fuzzy  Logic-Particle  Swarm Optimization (PSO) technique is used in this research. From the experiments shows that three robots can find the best position, produces mooth movement and is able to achieve the target.
Keywords : swarm robots, flooking behavior,  fuzzy-PSO

## 1. Pendahuluan
Sebuah  perkembangan  terbaru  dalam  penelitian  bidang  robotik  adalah swarm intelligence .  Teknik  ini  biasanya  untuk  penggunaan  sekelompok  besar  robot  dalam lingkungan yang dinamis. Swarm intelligence adalah suatu cabang kecerdasan artifisial atau buatan  yang  mencoba  membuat komputer dan robot meniru perilaku  yang  sangat efisien  dari  kerumunan  serangga  seperti  semut-semut  atau  lebah-lebah  [1].  Semut- semut,  misalnya,  memakai  jejak-jejak  feromon,  senyawa  kimiawi  yang  dihasilkan  dan
264
dikeluarkan  semut, untuk  menandai  rute  yang  mereka  pakai  untuk  menemukan makanan. Jejak  yang  mereka  makin  lewati  membentuk suatu akumulasi  feromon  yang menarik  semut-semut  yang  baru  sementara  feromon  yang  mereka  lepaskan  di  lintasan yang kurang mereka lewati akhirnya menguap.
Keuntungan  menggunakan swarm  intelligence dalam  penelitian  bidang  robotika meliputi  peningkatan  kemampuan  pencarian  dalam  cakupan  dinamis  dan  toleransi kesalahan  yang  lebih  luas  [2,  3].  Saat  ini  pengunaan  dari  swarm  robot  ini  antara  lain meliputi  pencarian  otonom  dan  operasi  penyelamatan,  sistem  otonomi  desentralisasi untuk perlindungan dan kerusakan kontrol [3, 4, 5].
Saat ini telah banyak penelitian yang dilakukan pada swarm robot dalam mencapai target [4-6]. Berdasarkan penelitian pada [4, 5] mengenai pencarian suatu target, paling tidak ada tiga tahap yang harus dilalui untuk menemukan suatu target. Tahap-tahap ini adalah  mencari  target,  kemudian  melakukan  pelacakan  menuju  target,  dan  terakhir mendeklarasikan penemuan suatu target.  Target  yang dicapai oleh swarm robot adalah target  yang  tidak  dapat  dicapai  oleh  manusia.  Untuk  menemukan  target  robot  harus dilengkapi oleh sensor yang dapat mendeteksi target tertentu.
Setelah  mencapai  target,  robot  akan  mendeklarasikan  penemuannya  dengan memberikan informasi berupa estimasi posisi dari target tersebut. Estimasi posisi target yang  telah  ditemukan  dapat  menghemat  waktu  dari  pergerakan  robot  yang  lainnya dalam  proses  mendekati  suatu  target  yang  telah  ditemukan  tersebut.  Dan  pergerakan robot  yang  lainnya  harus  dapat  bernavigasi  dengan  baik  dengan  berbagai  lingkungan yang  tidak  diketahui.  Dalam  paper  ini  akan  dijelaskan  implementasi swarm  robot menggunakan  sebuah  pendekatan  untuk  menyelesaikan  masalah  perancangan  perilaku pada robot bergerak dalam mencapai posisi target berdasarkan kombinasi teknik logika fuzzy dan particle swarm optimization (PSO).

## 2. Metode Penelitian
Dalam  perancangan robot  swarm sistem  navigasi  dibuat  untuk  memandu pergerakan  robot  tersebut  agar  tidak  terganggu  atau  bertabrakan  dengan  objek  lain. Salah  satu  metode  agar  robot  dapat  bernavigasi  dengan  baik  adalah  logika fuzzy . Penggunakan  logika fuzzy tersebut  didasarkan  pada  kemampuannya  menangani masalah-masalah  ketidakpastian.  Masalah-masalah  ketidakpastian  tersebut  yaitu terdapat pada sensor, aktuator, dan lingkungan [7].
Agar  dapat  mencapai  target  yang  telah  ditentukan,  robot  membutuhkan  sistem sensor  yang  dapat  memandu  robot  menuju  target  tersebut.  Akan  tetapi  dengan  sensor yang  murah  maka  akan  terdapat  ketidakpastian  dalam  proses  deteksi  diakibatkan keterbatasan  sistem  sensor dalam pendeteksian. Selain  itu agar target dapat ditemukan dalam  posisi  yang  akurat  maka  sistem  sensor  yang  digunakan  cenderung  berharga mahal [8]. Salah satu metode yang dapat diterapkan adalah particle swarm optimization (PSO).  Penggunaan  metode  PSO  ini  didasarkan  pada  penggunaan  operasi  matematika primitif  dan  secara  komputasional  tidak  besar  dalam  hal  pemanfaatan  memori  serta kecepatan  pemrosesan,  algoritma  yang  sangat  sederhana,  dan  paradigma  dapat diimplementasikan  hanya  dalam  beberapa  baris  kode  [9,  10].  Metode  ini  meniru kemampuan  binatang  yang  mencari sumber  makanan, setiap  individu dalam PSO akan dianggap sebagai sebuah partikel [9]. Khususnya implementasi PSO pada kasus swarm
Implementasi Prilaku Berkelompok pada Swarm Robots Menggunakan Teknik Logika Fuzzy-Particle Swarm Optimization (Siti Nurmaini)
robot ,  maka  setiap  robot  akan  direpresentasikan  sebagai  partikel-partikel  tersebut sedangkan posisi target merepresentasikan sumber makanan yang ada.
Pada  penelitian  ini  digunakan  5  robot  untuk  pengujian,  salah-satu  robot  akan menjadi pemimpin (leader) untuk robot lainnya, maka robot follower harus mengetahui jarak dan arah robot leader . Sedangkan data koordinat yang didapat dari masing-masing robot dan untuk mendapatkan jarak dan arah dari setiap robot digunakan rumus berikut ini.
ϴ a b c x1 x2 y1 y2 X1, y1 X2, y2
Gambar 1: Trigonometric Formula
Dengan  menggunakan  Gambar  1  didapatkan  rumus  untuk  menentukan  jarak  dan arah  dari  setiap  robot.  Untuk  menentukan  jarak  antara  robot leader dan follower digunakan rumus sebagai berikut,
√ , (1) , ;
dimana c = jarak robot follower dan leader
ϴ = arah robot leader dari robot follower
a = selisihkoordinat x robot follower dan leader x1= koordinat x robot follower x2= koordinat x robot leader b = selisihkoordinat y robot follower dan leader y1= koordinat y robot follower y2= koordinat y robot leader
Tetapi  arah  yang  didapat  dari  persamaan  tersebut  maksimal  90 o ,  maka  untuk mendapatkan  360 o dari  arah  robot  diperlukanlah  pengkondisian  yaitu  dengan membaginya menjadi 4 posisi. Dimana 4 posisi ini didapat dari hasil pembagian 360/90, sehingga masing-masing posisi berada pada rentang 1 o -90 o , 91 o -180 o , 181 o -270 o , 271 o - 360 o .
266
Pada penelitian ini swarm robot dapat bergerak secara individul dan berkelompok. Pada  awal  pergerakan  setiap  robot  akan  mencari  posisi  terbaik  yang  dapat  dicapai dengan hambatan dan situasi yang berbeda. Sehingga dalam kondisi ini, masing-masing robot harus mampu bergerak secara individual. Apabila salah satu robot memiliki posisi terbaik,  selanjutnya  robot  akan  bergerak  dalam  kelompok.  Saat  robot  bergerak  secara individual,  algoritma  logika fuzzy yang  akan  aktif  dan  ketika  robot  bergerak  dalam kelompok robot akan bergerak dengan memanfaatkan algoritma fuzzy -PSO. Mekanisme yang dilakukan saat proses pergerakan dan pendeteksian target adalah seperti bagan alir pada  Gambar  2.  Setiap  terjadi  perubahan  kecepatan  dalam  setiap  metode  iterasi  maka dilakukan berdasarkan rumus kecepatan fuzzy dan PSO. f(R2) > f(gbest) START FINISH Inisialisasi Sensor Fuzzifikasi Rulebase and Inference Defuzzifikasi Interrupt f(R1) > f(gbest) f(R1) > f(gbest) gbest = R1 gbest = R2 gbest = R2 Update Speed Target Position true false true false true false false true true false
Gambar 2: Bagan alir Fuzzy-PSO

## 3. Hasil dan Analisis
Pada bagian ini akan dilakukan implementasi dari metode yang diusulkan dengan melakukan percobaan secara real pada 3 robot sederhana.

## 3.1 Set-up Eksperimen
Swarm  robot memiliki  kemampuan  untuk  bergerak  di  lingkungan  nyata.  Dalam penelitian  ini  robot  dirancang  berbentuk  lingkaran  dengan  diameter  15cm  dengan ketinggian  17cm.  Robot  menggunakan  3  roda  dengan  fungsi  2  roda  di  belakang  robot sebagai  pengendali  dan  1  roda  yang  dapat  bergerak  bebas.  Kedua  roda  robot
Implementasi Prilaku Berkelompok pada Swarm Robots Menggunakan Teknik Logika Fuzzy-Particle Swarm Optimization (Siti Nurmaini)
dihubungkan  dengan  motor  dc  yang  terhubung  dengan  driver  motor  yang  dapat dikendalikan melalui penganturan pulse width modulation (PWM).
Batery LiPo Microcontroller XBee Compass Inf rar ed Se nso r Infrared Sensor In fra re d Se ns or S1 (a) Posisi sensor (b) Swarm robot
Gambar 3: Swarm  robot platform
Gambar 3 (a) menunjukkan bahwa robot mengunakan 3 sensor infra merah dan 1 sensor  kompas  yang  digunakan  untuk  system  navigasi  selain  itu  swarm  robot  juga menggunakan  X-Bee  sebagai  system  komunikasi.  Untuk  dapat  mengendalikan  semua sistem yang ada pada robot digunakanlah microcontroller Atmega16 sebagai embedded system dari algoritma yang gunakan pada perckobaan ini dan sebagai sumberdaya untuk robot  digunakan  baterai  li-podengan  kapasitas  12V  1300mA.  Pada  Gambar  3  (b) menunjukan 3 robot sederhana dengan perbedaan warna pada permukaan. Hal tersebut dilakukan  untuk  mengarahkan  pergerakan  robot  dalam  penentuan  siapa  yang  menjadi leader dan follower untuk pengujian prilaku berkelompok.

## 3.2 Sistem Komunikasi
Pada percobaan  ini digunakan 4  buah perangkat komunikasi X-Bee  untuk proses komunikasi,  dimana  3  buah  perangkat  X-Bee  pada  masing-masing  robot  dan  1  buah perangkat  X-Bee  terhubung  langsung  dengan  komputer  yang  digunakan  sebagai penerima data dan sebagai penghubung dari 3 robot. Dalam penelitian ini, secara umum sistem  komunikasi  yang  digunakan  oleh  setiap robot seperti  ditunjukkan pada Gambar 4.  Komputer  PC  merupakan  pusat  informasi  dari  sistem  yang  telahdi  rancang  dan merupakan tempat penyimpanan data dari setiap proses pendeteksian.
Paket  data  yang  dikirimdan  data  yang  diterima  pada  sistem  komunikasi  dibagi menjadi dua bagian yaitu jika data adalah MSB ditandai dengan “$” dan jika data adalah LSB  ditandai  dengan  “*”.  Sebuah  computer  PC  menjadi  penghubung  saat  dua  robot berkomunikasi.  Dalam  penelitian  ini  setiap  robot  hanya  berkomunikasi  dengan komputer dalam hal menerima ataupun mengirim data.

## 3.3 Penentuan Target
Robot  bergerak  berdasarkan  posisi  terbaik  yang  dihasilkan  dari  masing-masing robot.  Pada  percobaan  ini  digunakanlah  kamera  untuk  dapat  mengetahui  posisi  dari masing-masing robot dengan sistem deteksi warna. Sistem  ini digunakan agar terdapat perbedaan dari masing-masing robot dan dapat melihat robot mana yang akan menjadi
268
leader dan follower . Setiap robot diberi tanda untuk membedakan satu sama lain, robot
1 mengunakan warna merah, robot 2 menggunakan warna hijau dan robot 3 mengguna- Xbee Second Robot Xbee First Robot Xbee Third Robot Microcontroller Microcontroller Microcontroller Xbee Computer 3 Infrared Sensor Compass 3 Infrared Sensor Compass 3 Infrared Sensor Compass ADC PIND.2 ADC PIND.2 ADC PIND.2 Computer Camera
Gambar 4: Sistem komunikasi swarm robot
kan  warna  biru.  Pada  Gambar  5  ditunjukkan  hasil  dari  proses  deteksi  warna,  dengan mengunakan  ukuran  pixel  480x360.  Ukuran  yang  sebenarnya  dari  arena  adalah 210x150cm,  sehingga  perlu  dilakukanlah  kalibrasi  untuk  menunjukkan  posisi  yang sebenarnya dari swarm robot .
Gambar 5: Pengujian menggunakan deteksi warna
Implementasi Prilaku Berkelompok pada Swarm Robots Menggunakan Teknik Logika Fuzzy-Particle Swarm Optimization (Siti Nurmaini)

## 3.4 Analisis Pengujian
Berbagai  percobaan  dilakukan  bertempat  di  Laboratorium  Sistem  Kendali  dan Robotik, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya dengan arena robot berukuran 1.5  x  2.5  m.  Berbagai  pengujian  telah  dilakukan  untuk  melihat  kinerja  dari  hasil perancangan swarm robot . Salah satu pengujian yang dilakukan adalah pada lingkungan yang  tidak  teratur  yaitu  dengan  memberikan  halangan  dalam  arena,  yang  ditunjukkan pada  Gambar  6  (a).  Gambar  6  (a)  memperlihatkan  suasana  lingkungan  pengujian, dimana sensor kamera berada di atas atap untuk mendeteksi warna setiap robot.  Dalam percobaan ini ketiga robot bergerak bersama-sama untuk menujuposisi target yang telah ditentukan.
R2 R3 R1 Camera Computer 210 cm 15 0 c m 2 0 0 c m R2 R2 R3 R3 R1 R1 100 cm U 1 5 0 c m 210 cm 40 cm (a) Lingkungan pengujian (b) Pergerakan
Gambar 6: Contoh pengujian prilaku berkelompok
Dari  percobaan  yang  dilakukan  ditunjukkan  pada  Gambar  6(b)  ketiga  robot bergerak  mendekati  posisi  target  yang  telah  ditentukan  sebelumnya,  robot  kedua  dan robot  ketiga  mendekati  robot  pertama  dikarenakan  robot  pertama  memiliki  jarak  yang lebih dekat dari posisi target yang menjadikan robot pertama sebagai leader dari robot yang  lainnya.  Dan  hal  tersebut  menyebabkan  robot  pertama  mencapai  target  lebih dahulu dibandingkan dengan dua robot lainnya.
Dari  Gambar  7  (a),  (b)  dan  (c)  berturut-turut,  memperlihatkan  perubahan kecepatan  masing-masing  robot  yang  berupa  persentase  dari  perubahan  nilai  PWM. Kecepatan  yang dihasilkan dari  masing-masing robot menunjukkan  bahwa robot dapat bergerak  dengan  baik  di  lingkungan  yang  tidak  teratur.  Dari  data  grafik  respon kecepatan yang dihasilkan menunjukkan bahwa robot pertama mencapai target terlebih dahulu dengan jumlah data 214 dibandingkan kedua robot lainnya dimana robot kedua dengan jumlah data 226  dan robot ketiga dengan jumlah data 248. Perubahan kecepatan robot  untuk  mengikuti leader terlihat  pada  grafik  robot  2  dan  robot  3,  yaitu  tingginya PWM  yang  dikeluarkan  oleh  aktuator.  Selanjutnya  perubahan  kecepatan  akan cenderung stabil setelah semua robot dalam kelompok.
270 (a) Robot 1 (b) Robot 2 (c) Robot 3
Gambar 7: Pengendalian kecepatan swarm robot

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  telah  mempresentasikan  proses  perancangan swarm  robot untuk melihat prilaku berkelompok. Hasil percobaan menunjukkan algoritma Fuzzy-PSO yang diusulkan  pada  perancangan  s warm  robot mampu  menghasilkan  mengarahkan  robot pemimpin  untuk  mendekati  posisi  target  yang  telah  ditentukan  sebelumnya. Pengendalian kecepatan dengan logika fuzzy menghasilkan perubahan pergerakan secara halus  dan  dinamis.  Dalam  proses  pencarian  target swarm  robot berhasil  melakukan prilaku berkelompok yang stabil tanpa terjadi tabrakan antara robot. Selanjutnya untuk menghasilkan  analisis  yang  lebih  baik  penelitian  akan  dilanjutkan  dengan  sistem menggunakan sistem multi target.

## Penghargaan
Terima  kasih  kepada  Aulia  Rahman  Thoharsin,  laboran  lab.  kontrol  dan  robotika. Fakultas Ilmu Komputer, UNSRI yang telah banyak membantu dalam pengambilan data dan pengujian perangkat.

## Referensi
[1] E.  Bonabeau,  M.  Dorigo,  G.  Theraulaz,  Swarm  Intelligent , Oxford  University Press, New York, 1999.
[2] J.  Pugh,  A.  Martinoli,  and  Y.  Zhang,  "Particle  swarm  optimization  for unsupervised  robotic  learning",  In Proceedings  of  IEEE  swarm  intelligence symposium , pp. 92-99, 2005.
[3] G. Beni, "From swarm intelligence to swarm robotics", Swarm Robotics, Springer Berlin Heidelberg. pp. 1-9, 2005.
[4] Pugh,  Jim,  and  Alcherio  Martinoli.  2008.  "Distributed  adaptation  in  multi-robot search using particle swarm optimization." From Animals to Animats 10 . Springer Berlin Heidelberg, 393-402.
[5] A.T. Hayes, A. Martinoli, and R.M. Goodman, “Swarm robotic odor localization: Off-line  optimization  and  validation  with  real  robots”,  Robotica 21 (4),  427-441, 2003.
[6] Sheetal,  G.K.  Venayagamoorthy,  and  V.G.  Gudise,  "Optimal  PSO  for  collective robotic search applications”, Congress on Evolutionary Computation (CEC2004), Vol. 2, 2004.
[7] L. Zadeh, “Fuzzy Sets”, Information and Control, vol. 8, pp. 338-353, 1965.
Implementasi Prilaku Berkelompok pada Swarm Robots Menggunakan Teknik Logika Fuzzy-Particle Swarm Optimization
(Siti Nurmaini)
[8] S.  Nurmaini,  and  B.  Tutuko,  “Intelligent  Mobile  Olfaction  of  Swarm  Robots”, International Journal Robotic and Automation Vol. 2, No. 4, December 2013, pp. 189-198. ISSN: 2089-4856
[9] J. J. Kennedy, and R. Eberhart, “Particle Swarm Optimization”, IEEE, 1995.
[10] W.  Jatmiko,  “Swarm  Robot  Dalam  Pencarian  Sumber  Asap”,  Fakultas  Ilmu Komputer Universitas Indonesia. Jakarta, Indonesia, 2010.