Abstract— Teknologi drone sudah  mulai  berkembang  dengan pesat,  banyak  pengguna drone yang  sudah  menggunakan  teknologi drone untuk pekerjaan, pendidikan, dan bahkan militer memanfaatkan teknologi  ini.  Dalam  bidang  pengiriman  barang  sudah  mulai dikembangkan  pengiriman  menggunakan  teknologi drone namun belum terlalu populer karena terkait keamanan saat proses pengiriman yang  masih  menjadi  isu  penggunaan drone .  Selain  digunakan  untuk komersil, pemanfaatan drone seharusnya juga dapat digunakan dalam penanggulangan  suatu  kejadian  bencana  yang  terkadang  sulit  untuk ditangani  karena  kondisi  medan  yang  berat.  Dimana  saat  terjadi bencana salah satu yang menjadi perhatian adalah pengiriman logistik baik berupa makanan ataupun obat-obatan yang merupakan kebutuhan utama  bagi  korban  terdampak  bencana.  Melihat  dari  manfaat penggunaan drone yang  cukup  luas,  maka  dari  sini  peneliti  ingin mengimplementasikan drone sebagai  wahana  pengirim  makanan secara otomatis sehingga dapat mempermudah konsumen yang ingin membeli  makanan  tanpa  harus  membuang  waktu  dan  tenaga  di perjalanan. Dari hasil penelitian yang sudah dilakukan peneliti berhasil membuat drone pengirim  makanan  yang  mampu  mengirimkan makanan  dengan  tingkat presisi pendaratan pengiriman  sebesar  83% serta  rata-rata  eror  jarak  pendaratan  dengan  aslinya  sebesar  21  cm. Untuk  waktu  yang  ditempuh  juga  cukup  konstan  dengan  rata-rata pengiriman sejauh 214 m sebesar 4 menit 20,1 detik.

## Keywords: Drone, makanan, pengiriman, quadcopter

## I. P ENDAHULUAN
P ERUSAHAAN diseluruh  dunia  bersiap  untuk  meluncurkan drone untuk  digunakan  dalam  pengiriman  paket.  Banyak negara  dan  perusahaan  telah  mengelola  pengiriman  pertama mereka  melalui drone ,  dengan  penerbangan  yang  terlihat  di Afrika, Australia, Eropa, dan Amerika Serikat, yang dilakukan oleh perusahaan besar seperti Google, Amazon, UPS, dan DHL [1].  Penggunaan drone komersial,  seperti  pengiriman drone bisa  sangat  berharga  pengiriman  perkotaan  mil  pertama  dan terakhir, dalam menyebarkan layanan darurat dengan cepat agar mencapai tujuan dengan infrastruktur jalan yang buruk [2], [3].
Selain  pengembangan  secara  matematis,  beberapa  peneliti juga  melakukan  peningkatan  kinerja  operasional  dari drone .
Salah satu masalah yaitu untuk meningkatkan manajemen daya baterai, karena perilaku keluaran baterai tidak linier , dan tidak dapat diketahui secara pasti berapa banyak energi yang tersisa untuk digunakan drone untuk terbang. Dengan mengembangkan algoritma untuk mengamati keluaran baterai, drone dapat lebih efisien dan aman saat menjalankan tugasnya [4].  Pada  penelitian  lain  menciptakan  pengontrol  penolakan angin  untuk drone untuk  melawan  efek  angin  yang  tidak seimbang, sehingga dapat menstabilkan drone dalam kecepatan angin lima meter per detik [5].
Eksplorasi aspek biaya dan waktu untuk masalah pembuatan rute kendaraan pengiriman drone juga sangat penting, beberapa peneliti  telah  melakukan  pengujian  eksperimental,  untuk penghitungan  daya  yang  dibutuhkan hexacopter antara melayang  di  tempat,  mengubah  ketinggian,  dan  perpindahan horizontal .  Hal  ini  memungkinkan  untuk  menyederhanakan model konsumsi daya untuk drone 1,5 kg untuk menggunakan output  daya  keadaan  melayang  yang  dibagi  di  antara  jumlah rotor. Pada saat yang sama, mereka mendemonstrasikan bahwa pendekatan linier sederhana  dari  persamaan  energi  ini  dapat mewakili  penggunaan  energi  dari drone yang  diuji, memungkinkan  mereka  untuk  dengan  mudah  memperkirakan peningkatan output daya drone untuk baterai dan massa muatan yang berbeda. Temuan ini dapat meningkatkan efisiensi semua pemodelan energi drone pengiriman jika terbukti benar untuk drone dan kategori berat yang berbeda [6], [7].
Pemanfaatan  teknologi drone dapat  aplikasikan  dalam permasalahan bencana, seperti pada kasus saat akses jalan yang rusak menyebabkan kesulitan penanganan bencana karena tim SAR  sulit  menjangkau  lokasi  bencana  karena  medan  yang berat.  Selain  permasalahan  medan,  waktu pengiriman  logistik terutama dalam bentuk makanan dan obat-obatan perlu dikirim dalam  waktu  yang  singkat.  Oleh  karena  itu  pengiriman  pada jalur darat yang berat, dengan menggunakan drone akan sangat membantu dalam proses penanganan bencana [8], [9].
Oleh  karena  itu  dalam  penelitian  ini  akan  dibahas  kinerja sistem drone yang  dibangun  dalam  implementasinya  untuk

## Implementasi Wahana Tanpa Awak Otomatis Berbasis Drone Quadcopter untuk Pengiriman Makanan
Akbar Sujiwa 1* , Primarianus Kayetanus Antu 1
1 Universitas PGRI Adi Buana, Surabaya, Indonesia
* Email: akbarsujiwa@unipasby.ac.id
mengirim makanan, yang diukur dari eror jarak pendaratan saat mengirim makanan, persentase tingkat presisi posisi koordinat pengiriman  makanan,  dan  juga  durasi drone saat  melakukan tugas pengiriman makanan.

## II. M ETODE
Pada penelitian ini dibangun sebuah robot terbang atau drone yang memiliki kemampuan untuk membawa barang khususnya kotak  makanan.  Untuk  mengetahui  kinerja  dari drone yang dibangun, peneliti telah merancang desain perangkat keras dan alur pengambilan data pada penelitian ini.

## A. Desain Perangkat Keras
Jenis drone yang dibangun merupakan tipe quadcopter atau drone dengan empat buah baling-baling [10]. Perangkat keras yang dipakai antara lain GPS module, propeler , motor brusless , frame F450, Flight  Controller ,  ESC,  Baterai  Lippo, module receiver radio  control,  dan power  module .  Gambaran  desain keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar. 1 . Desain drone pengirim makanan [11]
Fungsi  penggunaan global  positioning  system (GPS)  pada drone adalah  untuk  menentukan  lokasi drone berdasarkan koordinatnya  di  bumi,  selain  itu  data  koordinat  dari  GPS  ini digunakan oleh drone untuk sistem pemandu pergerakan drone agar dapat menuju ke posisi selanjutnya yang telah ditetapkan [12], [13]. Agar drone mampu mengkoordinasikan pergerakan motor  saat  terbang  dan  mengolah  data  GPS  dalam pergerakannya  maka drone yang  dibangun  ini  menggunakan perangkat pemrosesan yang dinamakan flight controller dengan tipe Pixhawk 2.4.8. Flight  controller ini  memiliki  beberapa sensor seperti giroskop, akselerometer, barometer, dan kompas digital  untuk  mengontrol  pergerakan  motor  dan  baling-baling sehingga drone dapat terbang dengan stabil [14].

## B. Perangkat Lunak
Sistem  perangkat  lunak  sangat  berperan  besar  dalam keberhasilan drone dalam  melakukan  tugas  pengiriman,  pada sistem drone yang  dibangun  ini  digunakan firmware dari software  open  source  ArduPilot .  Dengan  menggunakan firmware ini drone yang dibangun dapat diatur fungsinya untuk mengirimkan  makanan  dengan  mengatur  pergerakannya berdasarkan waypoint (titik  acuan  di  peta).  Dalam penggunaannya, firmware  ArduPilot diinstal  ke  dalam drone
menggunakan software  Mision  Planer ,  gambaran  antarmuka dari software ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar. 2. Antar muka dari software Mission Planner [15]
Gambar. 3. Diagram alir drone
Cara  kerja  pengiriman  makanan  menggunakan drone ini
mengikuti diagram alir pada Gambar 3. Sebelum terbang, drone harus  menentukan  posisi  awal  sebagai  titik home agar drone dapat kembali ke posisi awal setelah proses pengiriman selesai. Kemudian drone mulai terbang vertikal pada ketinggian yang sudah  ditetapkan,  apabila  sudah  tercapai drone kemudian terbang  secara horizontal ke waypoint ke  1,  2,  dan  3.  Pada waypoint 3 drone kemudian  melakukan landing hingga mematikan  putaran  propeler  untuk  keamanan.  Servo  pengait makanan  kemudian  dibuka  untuk  meletakkan  makanan  yang sudah dibawa sebelumnya.
Ketika  proses  pengantaran  sudah  selesai, drone secara otomatis akan kembali ke posisi home dengan alur yang sama melalui waypoint 3,  2,  dan  1.  Saat drone sudah  mencapai  di waypoint terakhir  kemudian drone bergerak  secara  horizontal menuju ke posisi home hingga akhirnya mendarat di posisi awal atau home . Pada software mission  planner ini  terdapat  beberapa algoritma  yang  digunakan  untuk  mengontrol  kestabilan pergerakan drone antara  lain  algoritma  PID  yang  digunakan untuk  mengontrol  motor  agar  dapat  bergerak  dengan  presisi dengan karakteristik adanya umpan balik dari sistem. Selain itu digunakan  pula  algoritma extended  kalman  filter (EKF) digunakan  untuk  memperkirakan  posisi  kendaraan,  kecepatan dan  orientasi  sudut  berdasarkan  giroskop  laju,  akselerometer, kompas  (magnetometer),  GPS,  kecepatan  udara,  dan pengukuran tekanan barometrik.

## C. Pengujian Drone
Sistem pengiriman makanan  berbasis drone ini diuji dalam keadaan  yang  ideal,  dengan  kondisi  area  uji  coba yang bebas dari  aktivitas  manusia  dan  keadaan  area  tanpa  objek  seperti pohon dan tanaman, hal ini ditujukan agar ketika terjadi suatu malfungsi  pada drone maka  tidak  membahayakan  orang  di sekitar.  Untuk  menyimulasikan  pergerakan drone saat mengirimkan  makanan,  pengujian  dilaksanakan  di  sebuah lapangan  dengan  menentukan  pergerakan drone berdasarkan titik-titik waypoint sesuai dengan Gambar 4.
Untuk  mengetahui  kinerja  dari drone yang  dibangun  maka dilakukan dua jenis pengujian, yaitu pengujian tingkat akurasi posisi pengiriman, dan pengujian durasi pengiriman.
Pada  pengujian  akurasi  posisi  pengiriman, drone di diterbangkan sebanyak sepuluh kali dengan menghitung selisih antara posisi latitude (garis lintang) dan longitude (garis bujur) drone saat  meletakkan  makanan  dengan  titik  waypoint  yang sudah ditentukan di peta software mission planner .
Pada  pengujian  durasi  pengiriman, drone diterbangkan sebanyak  sepuluh  kali  kemudian  dihitung  waktu  yang dihabiskan drone saat  mengirimkan  makanan  hingga  kembali ke posisi home .

## D. Perhitungan Tingkat Presisi Pengiriman Drone
Dalam  menentukan  tingkat  presisi  pengiriman  barang  oleh drone ,  maka  dilakukan  suatu  perhitungan  secara  berdasarkan posisi latitude  longitude pendaratan  benda  yang  dikirim kemudian  dicari  selisih  jaraknya  terhadap  posisi  yang  ingin dicapai oleh drone berdasarkan set waypoint. Pengambilan data
sebanyak 10 kali dengan data berupa jarak dalam satuan meter. Kemudian  dimasukkan  ke  rumus  presisi  pengukuran  dengan perumusan sebagaimana berikut.
Rata-rata: 𝑥̅ = ∑ 𝑥 𝑛 (1) Standar deviasi: 𝜎 = √ ∑(𝑥−𝑥̅) 2 (𝑛−1) (2) Ralat Mutlak: ∆𝑥 = 𝜎 √𝑛 (3) Ralat Nisbi: 𝐼 = ∆𝑥 𝑥̅ × 100% (4) Presisi: 𝐾 = 100% − 𝐼 (5)
Gambar. 4. Waypoint Pengiriman Makanan

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Drone yang dirancang telah berhasil dibangun dan diuji, hasil pengujian  dari  wahana  tanpa  awak  otomatis  berbasis drone quadcopter untuk pengiriman makanan ini dijelaskan pada data dan pembahasan berikut.
A. Drone Pengirim Makanan yang Dibangun Drone yang  dibangun  merupakan  tipe quadcopter dengan kapasitas  baterai  3500  mAh  4S  dengan  dimensi  (p×l×t) (36 x 36 x 18,5) cm. Dalam pengujiannya dibatasi mengangkut satu  buah  kotak  makanan  dengan  dimensi  (19  ×  13  ×  7)  cm berat 300 gram. Bentuk drone yang telah dibangun dapat dilihat pada Gambar. 5 .
Dengan kapasitas baterai sebesar 3500 mAh mampu terbang sebanyak  3  kali  dengan  jarak  214  meter.  Sebenarnya drone masih mampu terbang lagi namun pada pertengahan perjalanan daya  baterai  sudah  mencapai  30%  yang  mengaktifkan  sistem fail safe , sehingga drone crash di percobaan keempat.
Gambar. 5. Drone Pengirim Makanan yang Dibangun

## B. Hasil Pengujian
Setelah dilakukan pengujian pengiriman makanan sebanyak sepuluh kali pengulangan diperoleh data hasil uji kinerja drone sebagaimana berikut.

## B.1. Pengujian Akurasi Pengiriman
Pada  pengujian  ini drone diterbangkan  sebanyak  10  kali untuk  mengetahui  ketepatan drone dalam  menaruh  makanan sesuai  dengan  yang  sudah  diatur  dalam waypoint- nya.  Data hasil uji terbang dapat dilihat pada Tabel I.
T ABEL 1. P ENGUJIAN AKURASI PENGIRIMAN No. Pengujian Selisih Jarak (cm) 1 Uji Ke-1 19 2 Uji Ke-2 34 3 Uji Ke-3 13 4 Uji Ke-4 23 5 Uji Ke-5 13 6 Uji Ke-6 13 7 Uji Ke-7 23 8 Uji Ke-8 13 9 Uji Ke-9 23 10 Uji Ke-10 34 Rata-rata 21
Selisih  atau error jarak  pengiriman  tertinggi  terjadi  pada pengujian  ke-2  dan  ke-10  sebesar  34  cm,  sedangkan error terendah sebesar 13 cm terjadi sebanyak 4 kali. Rata-rata error dalam pengiriman sebesar 21 cm dan berdasarkan perhitungan tingkat presisinya menggunakan (5) didapat sebesar 83%.

## B.2. Pengujian Durasi Pengiriman
Hasil pengujian durasi pengiriman disajikan pada Tabel II.
T ABEL II D ATA PENGUKURAN WAKTU TEMPUH DRONE No Jarak (m) Waktu tempuh drone (menit) 1 214 04:12.41 2 214 04:23.61 3 214 04:25.16 4 214 04:17.31 5 214 04:31.22 6 214 04:15.45 7 214 04:27.11 8 214 04:14.20 9 214 04:16.23 10 214 04:18.35 Rata- rata 04:20.10
Untuk  mengetahui  rata-rata  durasi  pengiriman,  dilakukan pengujian  sebanyak  sepuluh  kali  dengan  ditentukan  terlebih dahulu  kecepatan  terbang  drone  sebesar  1m/s,  kecepatan  ini diambil  agar  drone  mampu  terbang  secara  stabil  pada ketinggian  3  meter.  Data  hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada Tabel  II.  Dari  data  tersebut  terlihat  bahwa  rata-rata  waktu tempuh dengan kecepatan 1 m/s dengan jarak 214 m sebesar 4 menit  20,1  detik.  Waktu  tempuh paling  lama  sebesar  4 menit 31,22 detik sedangkan tercepat 4 menit 12,41 detik.

## C. Pembahasan
Untuk mempermudah menganalisis data yang sudah didapat maka  data  tersebut  diubah  dalam  bentuk  grafik  seperti  pada Gambar 6.
Gambar. 6. Grafik Akurasi Pengiriman
Dapat  diamati  bahwa  posisi  pendaratan  berubah-ubah  di setiap  kali  percobaan  dengan error terpendek  berada  di percobaan ketiga, kelima, keenam, dan kedelapan, hal ini dapat terjadi  karena  saat  penerbangan  kondisi  angin  cukup  tenang dengan kecepatan angin antara 0- 0,9 m/s sehingga drone tidak kesulitan  untuk  mendarat  pada  posisi  yang  sudah  ditentukan. Namun pada percobaan kedua dan kesepuluh jarak error jarak pendaratannya  sebesar  34  cm,  ini  terjadi  karena  pada  saat  itu kondisi  kecepatan  angin  cukup  kencang  dengan  kecepatan antara  1,5–2,4  m/s  sehingga  menyebabkan drone sedikit kesulitan untuk mempertahankan posisinya saat mendarat. Dari sini  dapat  dikatakan  bahwa  posisi  pendaratan  cukup  akurat sesuai  dengan  maksimum error akurasi  dari  GPS  sebesar  ±5 meter [16].
Pada data durasi waktu tempuh, ilustrasi grafik dapat dilihat pada  Gambar. 7 .  Terlihat  dari  grafik  tersebut  bahwa  waktu terlama terjadi di menit kesatu, hal ini dapat terjadi karena pada saat  itu  kondisi  kecepatan  angin  0  m/s  sehingga drone tidak kesulitan untuk mempertahankan ketinggian dan posisi.

## Gambar. 7. Grafik Durasi Waktu Tempuh
Pada  tingkat  akurasi  pendaratan  terjadi eror terbesar  di pengujian  kedua  dan  kesepuluh,  namun  pada  data  ini  bukan merupakan  pengujian  dengan  waktu  tempuh  terlama.  Waktu tempuh  terlama  terjadi  pada  percobaan  kelima,  hal  ini dikarenakan kondisi angin pada saat pengujian ini berlangsung lebih  lama  dan  berulang-ulang,  sehingga  butuh  waktu  yang lebih  lama  bagi drone untuk  melawan  angin  dan mempertahankan posisinya saat terbang.
Pada  pengujian  pengiriman drone hasil  pengujian  yang dianalisis  adalah  keadaan  barang  yang  dibawa  setelah diletakkan  ke  titik  penurunan.  Keadaan  barang  yang  berhasil dikirim  dapat  diamati  pada  Gambar  8.  Hasil  keseluruhan pengiriman drone mampu mengirimkan dengan keadaan yang ditampilkan  pada  Gambar  8  yang  menunjukkan  bahwa drone mampu mengirimkan barang dengan aman, hal ini terlihat dari posisi barang yang tidak terbalik dan  kondisi kemasan barang dalam kondisi utuh.
Gambar. 8. Keadaan Barang Setelah Dikirim

## IV. K ESIMPULAN
Dari  hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  dapat disimpulkan  bahwa, drone yang  dibangun  mampu  digunakan sebagai  wahana  untuk  pengiriman  makanan  dari  tempat pedagang  makanan  ke  konsumen  dengan  rata-rata eror jarak pendaratan sebesar 21 cm dengan tingkat presisi sebesar 83% serta durasi rata-rata tempuh pada jarak 214 m sebesar 4 menit 20,1 detik. Namun perlu dilakukan penelitian lebih lanjut untuk memaksimalkan  akurasi  posisi  pengiriman  agar  wahana  ini lebih aman, hal ini dapat ditambahkan  fitur precision landing berbasis  QR code untuk  meningkatkan  akurasi  posisi pendaratannya, selain itu menambah ketinggian dan kecepatan
drone agar pengirimannya lebih efisien.
R EFERENSI
[1] K. Dorling, J. Heinrichs, G. G. Messier, and S. Magierowski, “Vehicle Routing Problems for Drone Delivery,” IEEE Trans Syst Man Cybern
Syst , vol. 47, no. 1, pp. 70–85, Jan. 2017, doi: 10.1109/TSMC.2016.2582745.
[2] A. Otto, N. Agatz, J. Campbell, B. Golden, and E. Pesch, “Optimization approaches for civil applications of unmanned aerial vehicles (UAVs) or aerial drone s: A survey,” Networks , vol. 72, no. 4, pp. 411–458, Dec. 2018, doi: 10.1002/NET.21818.
[3] M. Perreault and K. Behdinan, “Delivery Drone Driving Cycle,” IEEE
Trans  Veh  Technol ,  vol.  70,  no.  2,  pp.  1146–1156,  Feb.  2021,  doi: 10.1109/TVT.2021.3053536.
[4] Y. Chen, D. Baek, A. Bocca, A. Macii, E. Macii, and M. Poncino, “A case  for  a  battery-aware  model  of drone energy  consumption,” INTELEC,  International  Telecommunications  Energy  Conference (Proceedings) , vol. 2018-October, Jan. 2019, doi: 10.1109/INTLEC.2018.8612333.
[5] D.  Wang,  P.  Hu,  J.  Du,  P.  Zhou, T. Deng, and M.  Hu,  “Routing and Scheduling  for  Hybrid  Truck- Drone Collaborative  Parcel  Delivery With Independent and Truck-Carried Drone s,” IEEE Internet Things J , vol. 6, no. 6, pp. 10483–10495, Dec. 2019, doi: 10.1109/JIOT.2019.2939397.
[6] R. Sun, Y. Tian, H. Zhang, R. Yue, B. Lv, and J. Chen, “Data-Driven Synthetic Optimization Method for Driving Cycle Development,” IEEE
Access , vol. 7, pp. 162559–162570, 2019, doi:
10.1109/ACCESS.2019.2950169.
[7] A. Sujiwa and I. Santoso, “Automatic Coffee Maker Machine Based on Internet of Things (IoT),” BEST: Journal of Applied Electrical, Science, & Technology , vol. 4, no. 1, p. 1, 2022.
[8] N.  ALAMSYAH,  ROSMIATI,  and  HARIANI,  “Perancangan Prototype  Unmanned  Aerial  Vehicle  (Uav)  Berbasis Quadcopter Sebagai  Sistem  Keamanan  Gedung,” Jurnal  INSTEK  (Informatika Sains  dan  Teknologi) ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  122–127,  Apr.  2022,  doi: 10.24252/INSTEK.V7I1.28866.
[9] A. Sujiwa and I. P. Raharjo, “Design and Construction of Automatic Portable  Disinfectant  Button  to  Prevent  the  Spread  of  The  Covid-19 Virus,” BEST:  Journal of  Applied  Electrical, Science,  &  Technology , vol. 3, no. 2, pp. 1–4, 2021.
[10]  E. Kavichai, R. Huang, and S. W. Woo, “ Quadcopter movement control using  image  processing  techniques,” Proceedings  of  the  16th International  Conference  on  Electrical  Engineering/Electronics, Computer,  Telecommunications  and  Information  Technology,  ECTI- CON  2019 ,  pp.  939–942,  Jul.  2019,  doi:  10.1109/ECTI- CON47248.2019.8955346.
[11]  “Wahana  Pengiriman  Makanan  Tanpa  Awak  Berbasis Drone Quadcopter secara  Otomatis  Berbasis Waypoint -  Adi  Buana Repository.”  https://repository.unipasby.ac.id/id/eprint/201/  (accessed Nov. 15, 2022).
[12] N. Shijith, P. Poornachandran, V. G. Sujadevi, and M. M. Dharmana, “Spoofing  technique  to  counterfeit  the  GPS  receiver  on  a drone ,”
Proceedings of 2017 IEEE International Conference on Technological Advancements in  Power and  Energy:  Exploring  Energy  Solutions  for an Intelligent Power Grid, TAP Energy 2017 , pp. 1–3, Jun. 2018, doi: 10.1109/TAPENERGY.2017.8397268.
[13] T. Wang, C. Ruf, B. Block, and D. McKague, “Characterization of the transmit  power  and  antenna  pattern  of  the  GPS  constellation  for  the cygnss  mission,” International  Geoscience  and  Remote  Sensing Symposium (IGARSS) , vol. 2018-July, pp. 4011–4014, Oct. 2018, doi: 10.1109/IGARSS.2018.8518531.
[14] N.  Sethi  and  S.  Ahlawat,  “Low-fidelity  design  optimization  and development of a VTOL swarm UAV with an open-source framework,” Array , vol.
14, p. 100183, Jul. 2022, doi: 10.1016/J.ARRAY.2022.100183.
[15] “Mission  Planner  Home  —  Mission  Planner  documentation.” https://ardupilot.org/planner/ (accessed Nov. 15, 2022).
[16] K.  Saito  and  T.  Sugiyama,  “GPS  Pseudo  Range  Correction  by  the Number of Reflections and Incident Angle Estimations,” International Conference on  ICT  Convergence ,  vol.  2021-October, pp. 1014–1018, 2021, doi: 10.1109/ICTC52510.2021.9620805.