Jurnal Generic , Vol. 9, No. 2, September 2014, pp. 320~331 ISSN: 1907-4093 (print), 2087-9814 (online)

## Implementasi Arsitektur Behavior-Based dengan
Menggunakan Fuzzy untuk Navigasi Car-Like Mobile Robot dalam Lingkungan yang Tak Dikenal
Sarmayanta Sembiring 1 , Usman Baafai 2 , Tulus 3 , dan Pernantin Tarigan 4
1 Jurusan Sistem Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya
2,4 Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Sumatera Utara
3 Departemen Matematika, FMIPA Universitas Sumatera Utara E-mail: yanta_pelawi@yahoo.co.id, ubaafai@usu.ac.id, Tulus@usu.ac.id, Perrytar@yahoo.com

## Abstrak
Sebuah  fuzzy  logic  controller  dengan  arsitektur  behavior-based  dirancang  untuk menavigasi Car-Like Mobile Robot dalam lingkungan tak dikenal. Sistem ini terdiri dari tiga  perilaku  dasar,  yaitu  goal  seeking  behavior,  obstacle  avoidance  behavior,  dan move backward behavior. Setiap perilaku memberikan informasi  untuk mengendalikan sudut  kemudi  dan  kecepatan  linear.  Sebuah  behavior-controller  dirancang  untuk mengatur  penggunaan  behavior  berdasarkan  perioritas  dalam  mengendalikan  sudut kemudi  dan  kecepatan  linear.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  arsitektur  ini dapat  membawa car-like mobile  robot  menuju  target  dengan aman tanpa  bertabrakan pada lingkungan yang tak dikenal, dapat menghindari rintangan, dan dapat keluar dari kondisi kebuntuan saat menghadapi rintangan cekung.
Kata  kunci: Fuzzy  logic  controller,  car-like  mobile  robot,  basic-behavior,  behavior- controller.

## Abstract
A  fuzzy  logic  controller  with  behavior-based  architecture  was  designed  for  the navigation of car-like mobile robot in the unknown environment. This system consisted of  three  basic-behaviors  such  as  goal-seeking  behavior,  obstacle-avoidance  behavior, and move–backward behavior. Each behavior provided information to control steering angle  and  linear  speed.  A  behavior-controller  was  designed  to  control  the  use  of behavior based on priority in controlling the steering angle and linear speed. The result of  the  experiment  showed  that  this  architecture  can  bring  the  car-like  mobile  robot safely to  the target  without  collision in  the unknown environment, can avoid obstacle, and can get out of deadlock condition when facing concave obstacle.
Keywords: Fuzzy Logic Controller, Car-Like Mobile Robot, Basic-Behavior, Behavior- Controller

## 1. Pendahuluan
Salah  satu  tipe  dari mobile  robot adalah car-like  mobile  robot (CLMR). Berdasarkan  tipe  penggeraknya,  CLMR  termasuk  dengan  model  penggerak non- holonomic yang  dalam  pergerakannya  harus  memenuhi  fungsi  geometri  tertentu  yang berhubungan  dengan  arah  hadap  untuk  mendapatkan  posisi  yang  diinginkan.  Mobil
Implementasi Arsitektur Behavior-Based dengan Menggunakan Fuzzy untuk Navigasi Car-Like Mobile Robot dalam Lingkungan yang Tak Dikenal (Sarmayanta Sembiring)
321
merupakan  salah  satu  contoh  kendaraan  dengan  penggerak non  holonomic ,  dimana mobil  membutuhkan  gerakan  yang  kompleks  (termasuk  gerakan  mundur)  untuk melakukan  gerakan  parkir,  berputar  berbalik  arah  dalam  ruang  terbatas,  dan menghindari rintangan pada jarak yang relatif dekat.
Dalam  mengembangkan  sistem  navigasi  otonom  CLMR  kendala non  holonomic harus  dipertimbangkan  dalam  perancangan  algoritma  yang  efesien  dan  akurat  untuk navigasi  CLMR  [1].  Untuk  memecahkan  masalah  navigasi  pada  robot  CLMR,  yang memiliki  beberapa  perilaku  dibutuhkan  suatu  pendekatan  untuk  mengendalikan actuator . Robot berbasis perilaku (behavior-based robot) adalah suatu pendekatan yang cocok untuk diaplikasikan pada sistem ini. Metode robot berbasis perilaku adalah suatu pendekatan  yang  diinspirasikan  dari  sistem  biologis,  dimana  suatu  sistem didistribusikan  dalam  beberapa  modul  kecil  yang  disusun  secara  paralel  [2].  Setiap modul disebut sebagai perilaku (behavior) , memiliki target tertentu yang  harus dicapai dan berlaku seperti sebuah kendali individu [3].
Banyak  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  merancang  sistem  kendali  setiap perilaku, baik secara konvensional maupun dengan metode-metode lain, seperti metode yang  menggunakan  kecerdasan  buatan.  Pengendali  perilaku  konvensional  didasarkan pada  model  lingkungan  yang  akurat  dan  model  matematika  robot,  namun  pada umumnya  sulit  membangun  model  matematika  akurat  dari  lingkungan  gerak  robot untuk sistem mobile robot dengan karakteristik non linear dan kopling kuat [4]. Fuzzy logic  controller (FLC)  adalah  salah  satu  solusi  dalam  merancang  sistem  kendali perilaku  individual  robot  dengan  berbasiskan  pengetahuan  yang  dirumuskan  dalam bentuk  aturan (rule  base) .  Jika  dibandingkan  dengan  logika  konvensional,  kelebihan logika fuzzy adalah  kemampuannya  dalam  proses  penalaran  secara  bahasa  sehingga dalam perancangannya tidak memerlukan persamaan matematika yang rumit [5], selain itu sistem fuzzy memiliki kemampuan untuk menangani informasi yang tidak pasti dan tidak tepat yang diperoleh dari sensor dengan menggunakan aturan bahasa [6].
Berdasarkan  uraian  tersebut,  penelitian  ini  mengusulkan  sebuah  arsitektur behavior  based dengan  menggunakan  FLC  untuk  navigasi  CLMR  dalam  lingkungan yang tak dikenal.  Metode ini merupakan gabungan dari pendekatan behavior based dan metode  logika fuzzy [6].  Pertama  merancang  tiga basic-behavior,  behavior ini  adalah goal  seeking  behavior,  obstacle  avoidance  behavior, dan move  backward  behavior . Langkah  selanjutnya  merancang behavior-controller untuk  mengintegrasikan  perilaku dasar agar CLMR dapat mengendalikan sudut kemudi dan kecepatan linear berdasarkan perioritas.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1 Perancangan Perangkat Keras
Perancangan perangkat keras terbagi atas dua bagian utama,  yaitu rancangan dan spesifikasi  mekanik  dan  perancangan  elektronik.  Pada  penelitian  ini,  mekanik  CLMR dirakit dengan spesifikasi mekanik CLMR adalah sebagai berikut: a. Jarak sumbu roda belakang ke sumbu roda depan (L) = 15 cm;
b. Diameter roda belakang = 6,4 cm;
c. Diameter roda depan = 4,5 cm;
322
d. Jangkauan sudut kemudi depan = 0 23 , 16 0 69 , 16    
e. Tinggi sensor belakang dari permukaan = 7 cm;
f. Tinggi sensor depan dari permukaan = 8 cm;
g. Tinggi permukaan lintasan terhadap sasis CLMR = 4 cm.
Perancangan  sistem  elektronik  secara  keseluruhan  menggunakan  3  buah mikrokontroler  ATMega8535,  3  buah  sensor  Sharp  GP2D12  (sensor  depan),  2  buah sensor  Sharp  GP2D120  (sensor  belakang),  DI-Smart rotary  encoder ,  IC  L293D,  IC ULN2003,  dan  4  buah micro  switch .  Gambar  1  menunjukkan  diagram  blok  perangkat keras  secara  keseluruhan  beserta  pengalokasian  pin  yang  digunakan  pada  setiap mikrokontroler.
Gambar 1: Diagram Blok Perangkat Keras Keseluruhan

## 2.2 Update-Posisi
Update -posisi digunakan untuk mengetahui posisi CLMR terhadap target posisi yang  ingin dicapai secara real-time . Sistem kordinat CLMR ditunjukkan pada Gambar 2.
Implementasi Arsitektur Behavior-Based dengan Menggunakan Fuzzy untuk Navigasi Car-Like Mobile Robot dalam Lingkungan yang Tak Dikenal (Sarmayanta Sembiring)
323 R x R y 1 x 1 y ) 1 (  )1( O E )1( P E T x T y ) 1 (   X Y 0 ) 0 (   )0 ( P E R x R y Gambar 2: Sistem Koordinat CLMR
Keterangan Gambar 2: E P (position error) = Jarak robot terhadap target,
E O (orientation error) = Orientasi robot terhadap target,
) , ( Y X = Kordinat global robot,
) , ( R R y x = Kordinat lokal robot,
) , ( 1 1 y x = Kordinar robot saat ini.
Pada  Gambar  2  menunjukkan  keadaan  awal  kordinat  global  akan  sejajar  dengan kordinat lokal maka E P(0) dan E 0(0) ditunjukkan pada Persamaan 1 dan 2.
2 2 ) 0 ( T T P y x
E   (1)
         T T O x y E 1 ) 0 ( tan 0 (2)
Saat robot bergerak dari kordinat (0,0) ke (x 1 ,y 1 ) maka E P(1) dan E 0(1) ditunjukkan pada Persamaan 3 dan 4 [ 1 ].
  2 2 1 y x E P     (3)        2 O E (4)
324
Dengan:
1 x x x t    1 y y y t               x y 1 tan 
Kordinat  lokal  CLMR  dapat  dicari  menggunakan  persamaan  trigonometri  seperti yang ditunjukkan pada Persamaan 5 dan 6.
) 1 ( ) 1 ( . O P R E Cos E x  (5)
) 1 ( ) 1 ( . O P R E Sin E y  (6)

## 2.3 Perancangan Basic-Behavior
Tiga buah Basic-Behavior dirancang menggunakan Fuzzy metode Takagi-Sugeno- Kang  (TSK), Behavior tersebut  adalah Goal  seeking  behavior,  obstacle  avoidance Behavior, dan move  backward  behavior. Fungsi  keanggotaan output sudut  kemudi disusun dalam bentuk singletone seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3(a) dan Fungsi keanggotaan output kecepatan  disusun  dalam  bentuk singletone seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 3(b).
Gambar 3: Fungsi keanggotaan output (a) Fungsi keanggotaan output sudut kemudi    dalam satuan ( 0 )
(b) Fungsi keanggotaan output kecepatan linear    dalam (cm/s)
Keterangan Gambar 3(a): RB = Right Big , RM = Right Medium , LS = Right Small ,  ZE = Zero , LS = Left Small , LM  = Left Medium , dan LB = Left Big. Tanda (-) menyatakan sudut kemudi diputar ke arah kanan dan tanda (+) menyatakan sudut kemudi diputar kearah kiri. Keterangan Gambar 3(b): S = Slow , M = Medium, dan F = Fast .
Implementasi Arsitektur Behavior-Based dengan Menggunakan Fuzzy untuk Navigasi Car-Like Mobile Robot dalam Lingkungan yang Tak Dikenal (Sarmayanta Sembiring)
325

## 2.3.1 Goal Seeking Behavior
Goal  seeking  behavior adalah  sebuah  perilaku  yang  membantu  robot  mencapai target berupa koordinat ) , ( t t y x yang telah ditentukan dalam kordinat 2D pada  bidang datar. Output dari Perilaku ini adalah kecepatan linear   t  dan sudut kemudi   t  yang membawa robot mendekati target. Variabel fuzzy dibagi menjadi 2 variabel input , yaitu variabel E O dan variabel E P [1] , fungsi keanggotaan E O dan E P ditunjukkan pada Gambar 4 . Basis aturan goal seeking behavior ditunjukkan pada Tabel 1.
Gambar 4: Fungsi keanggotaan untuk Goal Seeking Behavior
(a) Fungsi keanggotaan E O dalam satuan derajat,
(b) Fungsi keanggotaan E P dalam satuan (cm).
Tabel 1: Basis aturan goal seeking behavior
E O RM RS LB ZE RB LS LM S M S S S M S LB LB LM ZE RM RB RB S S S M S S S LB LM LS ZE RS RM RB S S M F M S S E P       NB NM NS ZE PS PM PB N M F LM LS LS ZE RS RS RM S M M F M M S   VF Fungsi  keanggotaan  E O terdiri  dari  7  himpunan  fuzzy,  yaitu  NB: Negative  Big , NM = Negative Medium, NS = Negative Small, ZE = Zero, PS = Positive Small, PM = Positive  Medium, dan  PB =  Positive  Big. Tanda negative menandakan Orientation Error (E O )  berada  di  sebelah  kiri  robot,  dan  tanda positive menandakan Orientation Error (E O )  berada  di  sebelah  kanan  robot.  Fungsi  keanggotaan  E P terdiri  dari  4 himpunan fuzzy , yaitu, N = Near , M = Medium , F = Far , dan VF = Very Far.

## 2.4 Obstacle Avoidance Behavior
Obstacle avoidance behavior adalah perilaku  berbasis  sensor, yang  membimbing robot  bergerak  bebas  tanpa  bertabrakan  dalam  lingkungan  yang  tidak  dikenal. Pengaturan  sudut  kemudi  ditentukan  berdasarkan  jarak  deteksi  sensor  depan  (FC)
326
dengan  mengacu  kepada  karakteristik  geometri  CLMR  untuk  lintasan  yang  terbentuk berdasarkan  radius  terluar  yang  dibentuk  CLMR  dengan  memperhitungkan  jarak ambang minimum (pada penelitian ini ditetapkan 12 cm) pembacaan sensor pada kedua sisi robot sebagai batas jarak aman.
Input crisp dari  perilau  ini  berasal  dari  sensor  jarak front  left,  front  center, dan front right . Perilaku ini menghasilkan kecepatan linear   t  dan sudut kemudi   t  yang membawa  robot  menjauhi  rintangan  dengan  arah  maju.  Variabel input terdiri  atas  2 variabel fuzzy , yaitu  variabel  FC  dan  variabel  FSOD  [6].  FSOD (Front  Side  Obstacle Distance) merupakan  selisih  jarak  hambatan  kanan  (FR)  terhadap  jarak  hambatan  kiri (FL), (FSOD = FR – FL). Fungsi keanggotaan FC dan FSOD  ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5: Fungsi keanggotaan untuk Obstacle Avoidance Behavior
(a) Fungsi keanggotaan FC dalam satuan (cm),
(b) Fungsi keanggotaan FSOD dalam satuan (cm).
Fungsi  keanggotaan  FC  terdiri  dari  2  himpunan fuzzy ,  yaitu  N =  Near dan  F = Far. Fungsi keanggotaan FSOD terdiri dari 3 himpunan fuzzy , yaitu N = Negative, ZE = Zero, dan P = Positive . Himpunan yang dinyatakan dengan tanda negative menandakan rintangan lebih dekat di sisi kanan dan tanda positive menandakan rintangan lebih dekat di sisi kiri. Himpunan fuzzy ZE menandakan jarak hambatan sisi kiri sama dengan jarak hambatan  sisi kanan atau tidak ada  hambatan  yang terdeteksi pada  sisi kiri dan kanan. Basis aturan obstacle avoidance behavior ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2: Basis Aturan (Rules Base) Obstacle Avoidance Behavior
FSOD LB LB RB S S S LM ZE RM M F M F C     N ZE P N F

## 2.5 Move Backward Behavior
Move backward behavior adalah perilaku bergerak mundur yang membantu CLMR mengatasi keterbatasan sudut kemudi pada saat perilaku obstacle avoidance tidak dapat
Implementasi Arsitektur Behavior-Based dengan Menggunakan Fuzzy untuk Navigasi Car-Like Mobile Robot dalam Lingkungan yang Tak Dikenal (Sarmayanta Sembiring)
327 dilaksanakan dengan baik. Selain dapat membantu CLMR menghindari rintangan pada jarak deteksi yang relatif dekat, perilaku ini juga dapat membantu CLMR untuk berbalik arah saat menjumpai rintangan cekung (rintangan yang membawa CLMR dalam kondisi kebuntuan)  dengan  kombinasi obstacle  avoidance  behavior .  Perilaku  ini  akan digunakan  saat  robot  menghadapi  rintangan  dengan  jarak  rintangan  ≤  batas  minimum dari  salah  satu  atau  kombinasi  sensor  depan. Output perilaku  ini  adalah  sudut  kemudi   t  dengan kecepatan konstan 8 cm/s.
Skenario  yang  diterapkan  untuk move  backward  behavior sangat  sederhana,  yaitu menjauhi rintangan dengan  arah  mundur dengan  pengaturan  sudut kemudi  berlawanan arah saat menghindari rintangan dalam arah maju.
Variabel fuzzy pada perilaku ini adalah back side obstacle distance (BSOD) dan last steering  angle (LSA). Crisp input pada perilaku  ini  berasal dari  sensor  jarak  belakang dan  sudut  kemudi  terakhir  yang  digunakan  untuk  bergerak  maju (obstacle  avoidance behavior) .  Sensor  belakang  terdiri  dari back  left dan back  right , crisp  input untuk variabel  BSOD  merupakan  pengurangan  jarak  sensor  belakang  kanan  dengan  sensor belakang kiri (BSOD = BR  –  BL)). Fungsi keanggotaan LSA dan BSOD  ditunjukkan pada Gambar  6 .
Gambar 6: Fungsi keanggotaan untuk Move Backward Behavior
(a) Fungsi keanggotaan LSA dalam satuan ( 0 ),
(b) Fungsi keanggotaan BSOD dalam satuan (cm).
Fungsi  keanggotaan  LSA  dibagi  menjadi  2  himpunan fuzzy ,  yaitu  SR  = Steering Right dan SL = Steering Left. Fungsi keanggotaan  BSOD dibagi  menjadi 2  himpunan fuzzy , yaitu L = Left dan R = Right. Basis aturan move backward behavior ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3: Basis aturan (rules base) move backward behavior
L SR L SL  BSOD LSA LB RM R SR R SL LM RB
328
2.6 Perancangan Behavior-Controller
Behavior-controller dirancang untuk mengintegrasikan basic-behavior berdasarkan  perioritas  tinggi. Behavior yang  memiliki  perioritas  tinggi  mengendalikan sudut kemudi dan kecepatan CLMR dan posisi CLMR akan selalu di- update .  Skenario behavior-controller adalah sebagai berikut:
a. Apabila target belum tercapai dan tidak ada rintangan terditeksi, maka Goal seeking Behavior yang memiliki perioritas tinggi;
b. Apabila  target  belum  tercapai  dan  ada  rintangan  terditeksi  sensor  depan  (FL,  FC, atau FR) maka Obstacle Avoidance behavior yang memiliki perioritas tinggi;
c. Apabila  target  belum  tercapai  dan  ada  rintangan  terditeksi  sensor  depan  (FL,  FC, atau  FR)  di  bawah  /  sama  dengan  batas  minimum  yang  ditentukan,  maka Move Backward Behavior yang memiliki perioritas tinggi. Akhir penggunaan behavior ini saat  sensor  belakang  (BL  dan  BR)  menditeksi  rintangan  lebih  kecil  atau  sama dengan jarak yang ditentukan atau sensor depan (FL, FC, dan FR) tidak menditeksi rintangan;
d. Apabila target telah tercapai, maka proses selesai.

## 3. Hasil dan Analisis
Pengujian dilakukan untuk pencarian target dalam 4 skenario yang berbeda, yaitu pengujian tanpa rintangan, pengujian dengan rintangan dan pengujian dengan rintangan cekung. Starting  point berada  pada  titik  referensi  CLMR  terhadap  terhadap  ruang konfigurasi  awal  (X  =  0,  dan  Y  =  0)  dengan  orientasi  bagian  depan  CLMR  terhadap sumbu X positif.

## 3.1 Pengujian
Pengujian pencarian target pada titik (X = 100 cm, Y = 200 cm) tanpa rintangan dan  dengan  rintangan  model-1  dan  model-2  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  7. Pengujian dengan rintangan  model-3 dengan target berada di titik (X = 200 cm, Y = 0 cm) seperti yang ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 7: Pengujian pencarian target dengan rintangan
(a)
Model-1     (b) Model-2
Implementasi Arsitektur Behavior-Based dengan Menggunakan Fuzzy untuk Navigasi Car-Like Mobile Robot dalam Lingkungan yang Tak Dikenal (Sarmayanta Sembiring)
Gambar 8: Pengujian pencarian target dengan rintangan model-3

## 3.2   Hasil Percobaan
Hasil  yang  didapat  dari  eksperimen  ini  adalah  pencapaian  target  dan  lintasan CLMR  yang  digambarkan  dalam  bentuk  Grafik.  Segi  empat  (kotak)  berwarna  hitam menyatakan  arah  CLMR  bergerak  maju,  sedangkan  segi  empat  berwarna  merah menyatakan arah CLMR bergerak mundur.
Pada  pengujian  pencarian  target tanpa  rintangan  CLMR  berhenti  pada  titik  (X  = 192  cm,  Y  =  104  cm)  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  9(a).  Pada  pengujian pencarian target dengan rintangan model-1, CLMR berhenti pada titik (X = 200 cm, Y = 108 cm) seperti yang ditunjukkan pada Gambar  9(b).  Pada pengujian pencarian target dengan rintangan model-2, CLMR berhenti pada titik (X = 195 cm, Y = 91 cm) seperti yang ditunjukkan pada Gambar 10(a). Pada pengujian pencarian target dengan rintangan model-3, CLMR berhenti pada titik (X = 212 cm, Y = -10 cm) seperti yang ditunjukkan pada Gambar 10(b).
Gambar 9: Hasil pengujian tanpa rintangan dan dengan rintangan model-1
(a) Hasil pencarian target tanpa rintangan,
(b) Hasil pencarian target dengan rintangan model-1.
330
Gambar 10: Hasil pengujian dengan rintangan model-2 dan model-3
(a) Hasil pencarian target dengan rintangan model-2, (b) Hasil pencarian target dengan rintangan model-3.

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan  perancangan  sistem,  pengujian,  dan  pembahasan  maka  dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
1. Adanya move  backward  behavior CLMR  dapat  menghindari  rintangan  saat obstacle  avoidance  behavior tidak  dapat  dilaksanakan  dengan  baik  akibat  jarak robot  terhadap  rintangan  relatif  dekat  atau  rintangan  menyinggung  lintasan  yang dibentuk dengan sudut kemudi maksimum;
2. Besar  sudut  kemudi  dan  jarak  diteksi  sensor  jarak  terhadap  rintangan mempengaruhi keberhasilan menghindari rintangan dengan menggunakan obstacle avoidance behavior ;
3. Hasil  eksperimen  menunjukkan  arsitektur  yang  diusulkan  memungkinkan  CLMR mencapai posisi relatif terhadap target dengan aman tanpa bertabrakan.

## Referensi
[1]   N.  Ouadah,  L.  Ourak,   &    F. Boudjema,    “Car-Like     Mobile     Robot   Oriented Positioning  by  Fuzzy  Controllers”, International  Journal  of  Advanced  Robotic System , Vol.5, No.3, pp. 249-256, 2008.
[2] R.C. Arkin, “Behavior Based Robotics”, The MIT Press , 1998.
[3]  A.  Adriansyah,  “Pengendalian  robot  bergerak  berbasis  perilaku  menggunakan particle  swarm  fuzzy  controller”, Seminar  Nasional  Informatika  2008  (Semnas 2008) UPN "Vetran" Yogyakarta , hal. 130-138, 2008.
[4]  S.  Duan,  Y.  Li,  S.  Chen,  L. Chen,  L.  Zou,  Zh. Ma,  & J. Ding, “Study of Obstacle Avoidance Based on Fuzzy Planner for Wheeled Mobile Robot”, Proceeding of the 8 th World  Congress  on  Intelligent  Control  and  Automation, pp.  672-676,  Teipei, 2011.
Implementasi Arsitektur Behavior-Based dengan Menggunakan Fuzzy untuk Navigasi Car-Like Mobile Robot dalam Lingkungan yang Tak Dikenal (Sarmayanta Sembiring)
331
[5]  T. Sutojo, E. Mulyanto, & V. Suhartono, “Kecerdasan Buatan”, Yogyakarta: Andi, 2011.
[6] B.  Quing-Yong,  L.  Shun-ming,  S.  Wei-Yan,  &  An  Mu-Jin,  “A  Fuzzy  Behavior- Based Architecture for Mobile Robot Navigation in Unknown Envirotments”, IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence , 257-261, 2009.