## Lim its ¥
¥
J. Math. and Its Appl. E-ISSN: 2579-8936 P-ISSN: 1829-605X Vol. 14, No. 1, Mei 2017, 73–87

## NAVIGASI DAN KENDALI PADA PESAWAT UDARA NIR AWAK (PUNA) UNTUK MENGHINDARI HALANGAN
Ahmad Zaenal Arifin 1 , dan Subchan 2
1 Universitas PGRI Ronggolawe Tuban
1 kuyafira@gmail.com
2 Institut Teknologi Sepuluh Nopember
2 subchan@matematika.its.ac.id

## Abstrak
Pesawat udara nir awak(PUNA) adalah pesawat udara multifungsi yang dikendalikan tanpa menggunakan awak manusia. PUNA dapat bergerak sampai ke tempat tujuan jika diterapkan sebuah navigasi dan kendali. Ma- salah yang muncul pada pernerbangan PUNA diantaranya masalah jalur tempuh dan halangan pada lintasan. Navigasi penerbangan adalah proses mengarahkan posisi pesawat dari satu titik ke titik yang lain dengan sela- mat dan lancar untuk menghindari rintangan penerbangan. Navigasi yang digunakan adalah dengan merancang Algoritma perencanaan lintasan meng- gunakan geometri Dubins. Agar PUNA tetap pada lintasan yang dibangun maka diperlukan suau kendali optimal. Kendali yang digunakan adalah Prin- sip Minimum Pontryagin(PMP) yang berguna untuk meminimumkan atau memaksimumkan fungsi tujuan. Kasus yang diteliti dalam paper ini, yaitu PUNA bergerak mengikuti lintasan yang dibangun dengan metode geometri dubins. Hasil yang diperoleh dalam paper ini adalah mendapatkan suatu lintasan optimal untuk menghindari halangan berupa lingkaran. Katakunci: PUNA, Perencanaan Lintasan, Geometri Dubins, Halangan, PMP

## 1. Pendahuluan
Pesawat udara nir awak (PUNA) atau yang di kenal dengan Unmanned Aerial ve- hicles (UAV) adalah pesawat udara yang dikendalikan tanpa menggunakan awak manusia. Pesawat juga dapat diperlengkapi dengan kamera, sensor, radar, dan peralatan-peralatan lainnya dengan bobot yang bergantung pada bobot pesawat.
Pesawat udara nir awak (PUNA) membutuhkan sistem navigasi, panduan, dan kendali yang mampu mengarahkan pesawat bergerak sampai ke tujuan. Navigasi penerbangan adalah proses mengarahkan posisi pesawat dari satu titik ke titik yang lain dengan selamat dan lancar untuk menghindari rintangan penerbangan. Proses Navigasi penerbangan merupakan koordinasi dari perencanaan ( planning ), penginderaan (sensing), dan pengendalian (control). Permasalahan navigasi yang paling sederhana adalah menemukan jalan ( path ) dari posisi awal ke target dan melewatinya tanpa terjadi tabrakan dan menghindari halangan (obstacle) yang ada. Berdasarkan posisi atau lokasi tersebut, panduan menghasilkan trayekto- ri yang harus di ikuti. Sedangkan kendali terdiri dari aktuator sehingga PUNA dapat mengikuti lintasan yang diinginkan[3].
Perencanaan lintasan sangat penting dalam navigasi, panduan, dan kontrol penerbangan. Dalam perencanaan lintasan pesawat udara nir awak dapat digu- nakan berbagai metode. Algoritma dari perencanaan lintasan akan menghasilkan lintasan yang aman dan merupakan lintasan dengan panjang minimal serta meng- abaikan segala kendala yang menghalangi. Sehingga dapat dihasilkan waktu yang optimal pula dalam proses penerbangannya.
Model perencanaan lintasan pesawat udara nir awak telah banyak diteliti dengan berbagai metode salah satunya dengan metode geometri Dubins. Perenca- naan lintasan untuk lebih dari satu PUNA juga telah dilakukan yaitu perencanan lintasna yang dibuat untuk mendeteksi, model, dan melacak batas awan yang ter- kontaminasi [9]. Penelitian yang berbeda membuktikan bahwa metode Dubins menunjukkan lintasan yang optimal dengan menggunakan prinsip kontrol optimal pontryagin [8]. Kelebihan metode geometri Dubins karena dapat membangkitkan kelengkungan garis dengan interpolasi kekontinuannya.
Kendali optimal adalah salah satu metode dalam menentukan pengendali yang memenuhi suatu sistem dinamik (model) dan beberapa kendala dengan memini- mumkan atau memaksimumkan suatu fungsi tujuan [6]. Salah satu teori kendali optimal yang digunakan untuk meminumkan fungsi tujuan dikenal dengan Prinsip Minimum Pontryargin(PMP). PMP digunkaan untuk menentukan waktu mini- mum yang akan ditempuh PUNA untuk melewati lintasan yang dibangun dengan menggunakan geometi dubins.
Oleh karena itu, pengendalian dan perencanaan lintasan sangat penting da- lam navigasi dan panduan penerbangan. Dalam pengendalian dan perencanaan
lintasan pesawat udara nir awak dapat digunakan berbagai metode. Algoritma dari perencanaan lintasan akan menghasilkan lintasan yang aman dan merupakan lintasan dengan panjang minimal serta dapat menghindari segala kendala yang menghalangi. Sehingga dapat dihasilkan waktu yang optimal pula dalam proses penerbangannya. Dalam paper ini, menerapkan prinsip kendali optimal pontrya- gin dan juga geometri dubins pada PUNA dengan lintasan yang memiliki kendala untuk mendapatkan lintasan yang optimal.

## 2. Model Kinematika Pesawat Udara Nir Awak
Model kinematika dari PUNA tanpa pengaruh angin dirumuskan sebagai berikut[5]
  ˙ x ˙ y ˙ χ   =   v a sin χ v a cos χ ˙ χ   (1)
variabel-variabel dalam persamaan (1) yaitu x ( t ) adalah posisi PUNA saat t pada bidang xy y ( t ) adalah posisi PUNA saat t pada bidang xy χ ( t ) adalah sudut PUNA saat t terhadap sumbu y
Variabel pengendali untuk sistem ini yaitu ˙ χ ( t ) adalah kecepatan sudut PUNA saat t . Berikut ini adalah beberapa parameter untuk model pada persamaan (1) yaitu r = jari-jari minimum dari arah putar PUNA v a = kecepatan udara
Gambar 1: Model kinematika PUNA tanpa pengaruh angin
kondisi batas pada permasalahan ini adalah
x (0) = x 0 , χ ( t f ) = χ f =0 y (0) = y 0 , x ( t f ) = x f =0 χ (0) = , χ 0 y ( t f ) = y f = free
tgo adalah waktu optimal yang ditempuh oleh PUNA dari posisi awal ke posisi akhir. tgo diperoleh dengan:
t go = panjang lintasan yang ditempuh
v a (2)
sedangkan fungsi tujuan yang ingin dicapai adalah
J = Z t go 0 1 dt = t go (3)
bernilai minimum.

## 3. Metode Dubins
Dubins adalah salah satu metode dalam merancang model lintasan yang merupak- an jalur terpendek yang menghubungkan dua konfigurasi dalam pesawat di bawah kendala yang terikat pada kelengkungan lintasan. Garis merupakan jarak ter- pendek antara dua titik dan sebuah busur lingkaran yang merupakan pergantian kelengkungan terpendek. Perencanaan lintasan Dubins dibentuk dengan rangka- ian dua busur lingkaran dengan garis singgung atau dengan tiga garis tangensial busur lingkaran [5].
Gambar 2: Contoh Lintasan CCC dan CLC

## 3.1. Lintasan Geometri Dubins
Dalam geometri analitik, lintasan Dubins dihasilkan oleh gambar antara garis singgung dua buah busur lingkaran. Secara umum garis singgung menghubungk- an antara busur eksternal dan busur internal (diagonal). Kemungkinan lintasan
geometri Dubins yang terbentuk ada empat macam lintasan yaitu LSL, LSR, RSR, dan RSL dengan keterangan L adalah left (kiri) dan R adalah Right (kanan) [8]. Adapun proses menghitung panjang lintasan geometri Dubins sebagai berikut:
1. Menentukan parameter input yang diharapkan yaitu posisi awal dan akhir PUNA
2. Menentukan koordinat titik pusat lingkaran awal O s ( x cs , y cs ) dan lingkaran akhir O f ( x cf , y cf ) dengan :
3. Jarak antara pusat lingkaran O s dan O f dihubungkan dengan garis yang di- sebut dengan garis pusat c yang dapat di hitung dengan geometri Euclidean.
4. Menentukan posisi koordinat tangent entry T en ( x T en , y T en ) dan tangent exit T ex ( x T ex , y T ex ). tangent exit adalah titik keluar dari lintasan bujur lingkar- an dan awal dari lintasan garis. Sedangkan tangent entry adalah titik dari akhir lintasan garis dan awal dari busur lingkaran kedua yang akan dibentuk. Sebelum menentukan koordinat perlu dilakukan perhitungan sudut entry φ en dan sudut exit φ ex .
5. Dari di atas dapat dihitung panjang lintasan Dubins sebagai berikut :
L Dubins = L arc,start + L garissinggung + L arc,f inish
L Dubins = f ( r s , r f )
Eksistensi lintasan Dubins bergantung pada sebuah fungsi dari jari-jari sebagai berikut [7]:
Garis singgung luar
: ( c + r s ) > r f , r f > r s Garis singgung dalam : c > ( r s + r f ) , r f > r s hal ini disebabkan karena lintasan dubins sangat bergantung pada garis singgung luar dan garis singgung dalam.

## 3.1.1. Flyable Paths dan Feasible Paths
Flyable Paths adalah suatu lintasan dimana lintasan tersebut berada di dalam atau tidak melebihi batas maksimum kurvatur. Sebagai sebuah kurva yang proporsio- nal, sangat penting untuk sebuah lintasan bertemu dengan batas maksimum kurva dari lintasan PUNA. Sehingga di setiap titik dari lintasan tidak akan lebih besar dari pada batas maksimum kurva yang diinginkan. Hal ini bisa ditulis sebagai berikut :
| K i | < K max (4)
Dengan keterangan K i adalah kurva pada lintasan ke- i dan K max adalah batas maksimum kurva pada lintasan.
Feasible Paths adalah suatu lintasan yang flyable dan juga aman. Sehingga me- mungkinkan bahwa lintasan tersebut dapat dilalui oleh PUNA. Suatu lintasan dikatakan layak bila tidak ada persimpangan dengan panjang yang sama dan me- menuhi batas minimum kurvatur

## 4. Kendali Optimal
Penyelesaian masalah kendali optimal yang telah dijelaskan pada subbab sebelum- nya diselesaikan dengan prinsip Pontryagin yang menggunakan persamaan Hamil- tonian. Persamaan Hamiltonian untuk masalah kendali optimal dengan mengg- gunakan persamaan kinematik (1) dengan fungsi tujuannya yaitu
1. Membentuk persamaan Hamiltonian
Persamaan (1) dan (3) dibawa kedalam bentuk hamiltonian menjadi
H ( x ( t ) , u ( t ) , λ ( t ) , t ) = 1 + λ 1 ( v a sin χ ) + λ 2 ( v a cos χ ) + λ 3 u
2. Meminimumkan H terhadap semua vektor kendali Persamaan Hamiltonian yang didapat kemudian diturunkan u
∂ H ∂u = 0 λ 3 = 0 (5)
Dengan kata lain kendalinya linear, maka untuk mendapatkan kendalinya akan digunakan fungsi Switching . Kemudian mendapatkan fungsi Pontryar- ginya
H ( x ∗ ( t ) , u ∗ ( t ) , λ ∗ ( t ) , t ) ≤ H ( x ∗ ( t ) , u ( t ) , λ ∗ ( t ) , t ) λ 3 u ∗ ≤ λ 3 u, ∀ − ˙ χ max ≤ u ≤ ˙ χ max (6)
dengan ˙ χ max = v a r Berdasarkan pada persamaan (6) maka diperoleh 3 kondisi optimal saat PU- NA melewati lintasan
u ∗ ( t ) =    − ˙ χ maks saat λ 3 > 0 0 saat λ 3 = 0
˙ χ maks saat λ 3 < 0
3. Menentukan Persamaan State dan Co-state
karena Persamaan State sama dengan persamaan (1) jadi yang sekarang dihitung adalah persamaan co-state
˙ λ = − ∂ H ∂X =   0 0 − λ 1 v a cos χ + λ 2 v a sin χ  
Setelah diperoleh persamaan co-state kemudian diselesaikan dengan meng- integralkan masing-masing persaman diperoleh
  λ 1 λ 2 λ 3   =   c 1 c 2 − λ 1 r cos χ + λ 2 r sin χ + c 3   (7)
c 1 , c 2 , c 3 adalah konstanta
Lintasan yang optimal dapat diperoleh dari garis lurus dan arah belok pada busur lingkaran. dengan menggunakan kondisi batas , pada saat tanpa ada- nya terminal cost function S = 0 , ∂S ∂t = 0 , ∂S ∂x = 0, dan koordinat Y f pada target adalah bebas maka kondisi batas berubah menjadi
H ∗ | t go δt go − λ ∗ ( t ) | t go δX f = 0
λ 2 ( t go ) = 0 (8)
dari persamanan (7) dan (8) diperoleh
λ 2 = 0 (9)
˙ λ 3 = − λ 1 v a cos χ (10)
Pada saat lintasan memasuki segmen garis lurus itu artinya ˙ λ 3 = 0 maka sudutnya adalah π 2
4. Fungsi Switching Dari persamaan Hamiltonian di atas terlihat bahwa nilai kendali berderajat 1 atau H linear terhadap u . Untuk menyelesaikan persa- maan tersebut (mendapatkan nilai u ), maka digunakan switching condi- tion ( S ).
S = ∂ H ∂u = 0 λ 3 = 0 (11)
Kendali u belum ditemukan sehingga dicari dengan menurunkan fungsi S terhadap t
˙ χ = − ˙ λ 1 cot χ λ 1 (12)
Jadi diperoleh
u ∗ ( t ) =    − ˙ χ maks saat λ 3 > 0 0 saat λ 3 = 0 ˙ χ maks saat λ 3 < 0 (13)

## 5. Lintasan Tanpa Halangan

## Gambar 3: Lintasan CLC-RSL
Karena ada 4 kemungkinan lintasan maka dihitung masing-masing kemudian membandingkan untuk menemukan lintasan terpendek
1. Lintasan RSL( Right-Straight-Left ) y 0 − r sin ( χ 0 ) − y f < 0 maka
y f = y 0 − r sin ( χ 0 ) + 2 r (14)
Jadi panjang lintasan RSL d yang ditempuh PUNA adalah
d = L + rπ + 2 rθ − 2 rβ − χ 0
Agar diperoleh panjang lintasan minimum maka d diturunkan terhadap y f maka panjang lintasan yang optimal ( d min ) ( gambar 3) adalah
d min = − x 0 − r sin χ 0 − r + ( π − χ 0 ) r
2. Lintasan RSR( Right-Straight-Right ) Panjang lintasan total dapt dirumuskan sebagai berikut :
d = L = q ( x T EN − x T EX ) 2 + ( y T EN − y T EX ) 2 + r ∗ χ 0 + π 2 − φ ex + r ∗ χ 0 + π 2 − φ en
3. Lintasan LSL( Left-Straight-Left ) Perbedaan pada perhitungan lintasan ini terletak pada koordinat pusat lingkatan dan Tangent exit dan Tangent entry
4. Lintasan LSR( Left-Straight-Right ) Perbedaan pada perhitungan lintasan ini terletak pada koordinat pusat lingkatan dan Tangent exit dan Tangent entry . Analisa konsistensi lintasan diperlukan dalam membuat lintasan tipe LSR.

## 6. Perencanaan Lintasan Dengan Halangan
Gambar 4: Lintasan single-obstacle
Untuk mendapatkan panjang lintasan seperti pada gambar 4 diperlukan bebe- rapa tahap berikut ini
1. Menghitung jarak antara titik start P s ke titik T 1 maka jarak P s ke titik T 1 adalah
d P T 1 = q d 2 P s O − r o bs 2
2. Menghitung jarak antara titik akhir P f ke titik T 3 maka jarak P s ke titik T 3 adalah
d P T 3 = q d 2 P f O − r o bs 2
3. menentukan koordinat T 1 dan T 2 θ 2 , 1 adalah sudut antara garis yang meng- hubungkan P s dan pusat obstacle dengan garis yang menghubungkan P s dan T 1 . Sedangkan θ 2 , 2 adalah sudut antara garis yang menghubungkan P s dan pusat obstacle dengan sumbu -x maka diperoleh
T 1 = cos θ 1 − sin θ 1 sin θ 1 cos θ 1 1 0 × d P s O + P s
T 2 = cos θ 2 − sin θ 2 sin θ 2 cos θ 2 1 0 × d P s O + P s
4. Mendapatkan koordinat titik T 3 dan T 4 θ 3 , 1 adalah sudut antara garis yang menghubungkan P f dan pusat obstacle dengan garis yang menghubungkan P f dan T 3 . Sedangkan θ 3 , 2 adalah sudut antara antara garis yang menghu- bungkan P f dan pusat obstacle dengan sumbu x maka diperoleh
T 3 = cos θ 3 − sin θ 3 sin θ 3 cos θ 3 1 0 × d P f O + P f T 4 = cos θ 4 − sin θ 4 sin θ 4 cos θ 4 1 0 × d P f O + P f
5. Menghitung panjang busur dari titik T 1 ke titik T 3
• Panjang tali busur dari titik T 1 ke titik T 3 adalah u = q ( x T 1 − x T 3 ) 2 + ( y T 1 − y T 3 ) 2
• Besar sudut ψ adalah ψ = 2 arcsin u 2 r obs
Panjang busurnya adalah= r × ψ
6. Menghitung panjang busur dari titik T 2 ke titik T 4
• Panjang tali busur dari titik T 2 ke titik T 4 adalah w = q ( x T 2 − x T 4 ) 2 + ( y T 2 − y T 4 ) 2
• Besar sudut ψ adalah ψ = 2 arcsin w 2 r obs
Panjang busurnya adalah r × ψ
Gambar 5: ilustrasi lintasan

## 6.1. Lintasan dibangun oleh model
Berdasarkan pada [5] yaitu untuk menjadi litasan Bang-Singular-Bang yang opti- mal, sudut PUNA pada segmen garis lurus harus tegak lurus terhadap garis x f yang akan diikuti. Dapat diperoleh bahwa sudut pada titik P 4 sampai titik P 5 adalah siku-siku terhadap garis lurus x f . karena pada busur pertama memiliki 2 kemungkinan arah putar maka rumus umum untuk perubahan sudut terhadap waktu menjadi
χ = χ 0 + aωt kecepatan pada busur pertama diperoleh dengan menggunakan persamaan (1)
˙ x c = v a sin ( χ 0 + aωt )
˙ y c = v a cos ( χ 0 + aωt )
v c = p ˙ x 2 c + ˙ y 2 c persamaan posisi pada busur diperoleh dengan mengintegralkan (1)
x c = x 0 − r (cos χ − cos χ 0 ) y c = y 0 + r (sin χ − sin χ 0 )
karena pada busur memiliki 2 kemungkinan arah putar maka rumus umum untuk perubahan posisi terhadap waktu menjadi
x c = x 0 − ar (cos χ − cos χ 0 ) (15)
y c = y 0 + ar (sin χ − sin χ 0 ) (16)
yang perlu diperhatikan dalam menentukan perubahan posisi disini adalah arah putarnya.

## 7. Simulasi dan Evaluasi
1. Dalam simulasi ini posisi awal dari PUNA yaitu x = − 500 , y = 100,jari-jari pada lingkaran pertama adalah =1m, sedangkan sudut hadap pesawat ter- hadap sumbu y( χ 0 ) adalah 11 π/ 12 dan posisi akhir PUNA adalah x = 0, jari-jari pada lingkaran akhir adalah =100m, sedangkan sudut hadap pe- sawat terhadap sumbu y( χ f ) adalah 0. Kecepatan udara 20 m/s. Untuk mendapatkan posisi akhir ( y f ), maka digunakan persamaan (14) sehingga diperoleh y = 126 , 7949

## Gambar 6: Lintasan LSR
Hasil yang diperoleh pada simulasi ini adalah sebagai berikut panjang lin- tasan RSR = 1196,2 m, panjang lintasan RSL = 1821,2 m, panjang lintasan LSR = 609,6035 m, dann panjang lintasan LSL = 1229,1 m. Jadi lintasan terpendeknya adalah lintasan RSR dengan panjang 609,6035 m .
2. Pada simulasi ini koordinat posisi awal diambil dari koordinat tangent entry dan tangent exit dari lintasan tipe RSL. Posisi awal dari PUNA yaitu x = − 407 , 7151 , y = 149 , 8384,jari-jari pada lingkaran pertama adalah =100 m, sedangkan sudut hadap pesawat terhadap sumbu y( χ 0 ) adalah π/ 3 dan posisi akhir PUNA adalah x = − 5 , 6824 , y = 126 , 9565, jari-jari pada lingkaran akhir adalah =100m, sedangkan sudut hadap pesawat terhadap sumbu y( χ f ) adalah 0. Kecepatan udara 20 m/s. Posisi halangan x = − 250 , y = 150, jari- jari halangan adalah 30m.
Hasil dari yang diperoleh adalah panjang garis yang menghubungkan titik awal dengan titik L 1 adalah 149,2768 m dan panjang garis yang menghu- bungkan titik awal dengan titik L 2 adalah 149,2768 m, panjang busur perta- ma yaitu garis yang melewati L 1 dan L 3 adalah 5,9583 m dan panjang gaaris busur yang kedua yaitu yang melewati L 1 dan L 4 adalah 4,2078 m. Panjang garis yang menghubungkan L 3 dengan titik akhir adalah 222,5442 m dan panjang garis yang menghubungkan L 4 dengan titik akhir adalah 222,5442
Gambar 7: Lintasan dengan Halangan tipe SRS
m. Jadi dengan data tersebut maka jalur lintasan yang dipilih adalah titik start → L 2 → L 4 → titik akhir.
3. Pada simulasi ini koordinat posisi awal diambil dari koordinat tangent entry dan tangent exit dari lintasan tipe RSL. Posisi awal dari PUNA yaitu x = − 407 , 7151 , y = 149 , 8384,jari-jari pada lingkaran pertama adalah =100 m, sedangkan sudut hadap pesawat terhadap sumbu y( χ 0 ) adalah π/ 3 dan posisi akhir PUNA adalah x = − 5 , 6824 , y = 126 , 9565, jari-jari pada lingkaran akhir adalah =100m, sedangkan sudut hadap pesawat terhadap sumbu y( χ f ) adalah 0. Kecepatan udara 20 m/s. Posisi halangan x = − 250 , y = 150, jari-jari halangan adalah 60m.
Gambar 8: Lintasan dengan Halangan tipe SRS
Hasil dari yang diperoleh adalah panjang garis yang menghubungkan titik awal dengan titik L 1 adalah 204,5137 m dan panjang garis yang menghu- bungkan titik awal dengan titik L 2 adalah 204,5137 m, panjang busur per- tama yaitu garis yang melewati L 1 dan L 3 adalah 32,8660 m dan panjang gaaris busur yang kedua yaitu yang melewati L 1 dan L 4 adalah 0,9333 m. Panjang garis yang menghubungkan L 3 dengan titik akhir adalah 233,6532 m dan panjang garis yang menghubungkan L 4 dengan titik akhir adalah
233,6532 m. Jadi dengan data tersebut maka jalur lintasan yang dipilih adalah titik start → L 2 → L 4 → titik akhir.

## 8. Kesimpulan
• Kendali optimal pada PUNA dengan tujuan meminimumkan waktu tempuh lintasan didapat dengan menggunakan prosedur prinsip Pontryagin. Lang- kah awal untuk mendapatkan kendali optimal adalah dengan membentuk fungsi Hamiltonian. Dengan menggunakan Fungsi Hamiltonian maka dipe- roleh kendali optimal yaitu
u ∗ ( t ) =    − ˙ χ maks saat λ 3 > 0 0 saat λ 3 = 0 ˙ χ maks saat λ 3 < 0
• Metode Dubins untuk masalah perencanaan lintasan dilakukan secara ge- ometri. Untuk menentukan lintasan terbaik dilakukan dengan cara mem- bandingkan tiap-tiap lintasan yang terbertuk. Pembahasan ini pada dua masalah yaitu pada lintasan tanpa halangan dan lintasan dengan halangan
a. Untuk lintasan tanpa halangan terdapat 4 tipe lintasan yang feasible yaitu RSR, RSL, LSR, LSL. Untuk mendapatkan lintasan terpendek dilakukan dengan membandingkan panjang lintasan yang memenuhi syarat feasible . Pada dasarnya lintasan Dubins bergantung pada sudut awal, sudut akhir dan jari-jari lingkaran.
b. Untuk lintasan dengan halangan terbagi menjadi dua pilihan lintasan yaitu SRS dan SLS. Pada masalah ini diasumsikan bahwa PUNA sudah terbang dan posisi awal yang digunakan adalah koordinat tangent exit dan posisi akhirnya adalah tangent entry sehingga untuk mendapatkan panjang lintasan optimalnya dengan:
d opt = L arc 1 + L opt obs + L arc 2
Variabel-variabel yang terapat pada persamaan diatas adalah

## Pustaka
[1] Chitsaz, H. dan Levalle, M Time-optimal Paths for a Dubins airplane , Cambridge University.2006.
[2] Dewi, N.K.dan Subchan,S, , Perencanaan Lintasan Menggunakan Geome- tri Dubins pada Pesawat Udara Nir Awak(PUNA) , TA ITS, Surabaya.2010.
[3] Fahimi,F. Autonomous Robots : Modeling, Path Planning, and Con- trol ,Mechanical Engineering Department University of Alberta. Canada.2008.
[4] Hota,S, dan Ghose, D. , A Modified Dubins Method for Optimal Path Plan- ning of a Miniature Air Vehicle Converging to a Straight Line Path ,American Control Conference, USA.2009.
[5] Hota,S, dan Ghose, D. Time-Optimal Convergence to a Rectilinear Path in the Presence of Wind ,J Intell Robot Syst,Springer Science+Business Media Dordrecht, USA.2013.
[6] Naidu, S.D. , Optimal Control System , CRC Press, USA.2002.
[7] Shanmugavel,M. , Path planning of multiple autonomous vehicles ,United Ki- ngdom: Thesis of Department of aerospace,power, and sensor. Cranfield Uni- versity.2007.
[8] Shkel, A.M. dan Lumelsky, V , C lassification of the Dubins set , Univer- sity of California, USA.2001.
[9] Subchan, S., White, B.A. dan Tsourdos, A. , Dubins path planning of multiple UAVs for tracking contaminant could, , Cranfield University, United Kingdom.2008.